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  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, MÉTODOS DE PREVISÃO E CORREÇÃO, TRAJETÓRIA, TOMADA DE DECISÃO

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    • ABNT

      GOMES, Iago Pachêco e WOLF, Denis Fernando. A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving. Neurocomputing, v. 651, p. 1-19, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131014. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Gomes, I. P., & Wolf, D. F. (2025). A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving. Neurocomputing, 651, 1-19. doi:10.1016/j.neucom.2025.131014
    • NLM

      Gomes IP, Wolf DF. A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-19.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131014
    • Vancouver

      Gomes IP, Wolf DF. A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-19.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131014
    GDS 09. Industry, innovation and infrastructure
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FZEA, ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, TRADUÇÃO AUTOMÁTICA, TECNOLOGIA ASSISTIVA, LÍNGUA BRASILEIRA DE SINAIS

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    • ABNT

      MAIA, Wesley Ferreira e LOPES, António Mendes e DAVID, Sérgio Adriani. Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures. Neurocomputing, v. 642, p. 1-13, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130421. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Maia, W. F., Lopes, A. M., & David, S. A. (2025). Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures. Neurocomputing, 642, 1-13. doi:10.1016/j.neucom.2025.130421
    • NLM

      Maia WF, Lopes AM, David SA. Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 642 1-13.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130421
    • Vancouver

      Maia WF, Lopes AM, David SA. Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 642 1-13.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130421
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO

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    • ABNT

      BIOTTO, Deryk Willyan et al. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information. Neurocomputing, v. 651, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Biotto, D. W., Valem, L. P., Pedronette, D. C. G., & Salvadeo, D. H. P. (2025). Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information. Neurocomputing, 651, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2025.131010
    • NLM

      Biotto DW, Valem LP, Pedronette DCG, Salvadeo DHP. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-12.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010
    • Vancouver

      Biotto DW, Valem LP, Pedronette DCG, Salvadeo DHP. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-12.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      GUIMARÃES, Gabriel Mendes Ciriatico et al. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, v. 568, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Guimarães, G. M. C., Silva, F. X. B. da, Queiroz, A. L., Marcacini, R. M., Faleiros, T. de P., Borges, V. R. P., & Garcia, L. P. F. (2024). DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, 568, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2023.127064
    • NLM

      Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
    • Vancouver

      Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, TOMOGRAFIA, COVID-19

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BRUZADIN, Aldimir et al. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19. Neurocomputing, v. 522, p. 24-38, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.003. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Bruzadin, A., Boaventura, M., Colnago, M., Negri, R. G., & Casaca, W. C. de O. (2023). Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19. Neurocomputing, 522, 24-38. doi:10.1016/j.neucom.2022.12.003
    • NLM

      Bruzadin A, Boaventura M, Colnago M, Negri RG, Casaca WC de O. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19 [Internet]. Neurocomputing. 2023 ; 522 24-38.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.003
    • Vancouver

      Bruzadin A, Boaventura M, Colnago M, Negri RG, Casaca WC de O. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19 [Internet]. Neurocomputing. 2023 ; 522 24-38.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.003
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: TURISMO, MEMÓRIA (ELETRÔNICA DIGITAL), ATRATORES

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    • ABNT

      RODRIGUES, Rafael Delalibera et al. A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, v. 393, p. 203-213, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Rodrigues, R. D., Liang, Z., Zheng, Q., & Zhang, J. (2020). A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, 393, 203-213. doi:10.1016/j.neucom.2018.10.113
    • NLM

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113
    • Vancouver

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CORCHADO, Emilio et al. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001. Acesso em: 18 nov. 2025. , 2014
    • APA

      Corchado, E., Wozniak, M., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Snásel, V. (2014). Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2013.07.001
    • NLM

      Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
    • Vancouver

      Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LIANG, Xiaoming e LIANG, Zhao. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041. Acesso em: 18 nov. 2025. , 2014
    • APA

      Liang, X., & Liang, Z. (2014). Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.06.041
    • NLM

      Liang X, Liang Z. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 21-29.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
    • Vancouver

      Liang X, Liang Z. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 21-29.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CUPERTINO, Thiago H e GUELERI, Roberto e LIANG, Zhao. A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050. Acesso em: 18 nov. 2025. , 2014
    • APA

      Cupertino, T. H., Gueleri, R., & Liang, Z. (2014). A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.050
    • NLM

      Cupertino TH, Gueleri R, Liang Z. A semi-supervised classification technique based on interacting forces [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 43-51.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
    • Vancouver

      Cupertino TH, Gueleri R, Liang Z. A semi-supervised classification technique based on interacting forces [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 43-51.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CUPERTINO, Thiago H e HUERTAS, Jean e LIANG, Zhao. Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, v. 118, p. 132-140, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Cupertino, T. H., Huertas, J., & Liang, Z. (2013). Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, 118, 132-140. doi:10.1016/j.neucom.2013.02.026
    • NLM

      Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
    • Vancouver

      Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SOUZA, Jefferson Rodrigo de et al. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. 2013, Anais.. Amsterdam: Elsevier, 2013. p. 77-80. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Souza, J. R. de, Pessin, G., Shinzato, P. Y., Osório, F. S., & Wolf, D. F. (2013). Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. In Neurocomputing (Vol. 107, p. 77-80). Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2012.07.040
    • NLM

      Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
    • Vancouver

      Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SILVA, Thiago C e LIANG, Zhao. Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks. Neurocomputing, v. fe 2012, n. 1, p. 30-37, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Silva, T. C., & Liang, Z. (2012). Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks. Neurocomputing, fe 2012( 1), 30-37. doi:10.1016/j.neucom.2011.04.042
    • NLM

      Silva TC, Liang Z. Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; fe 2012( 1): 30-37.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042
    • Vancouver

      Silva TC, Liang Z. Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; fe 2012( 1): 30-37.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FACELI, Katti et al. Partitions selection strategy for set of clustering solutions. Neurocomputing, v. 73, n. 16-18, p. 2809-2819, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.028. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Faceli, K., Sakata, N. T. C., Souto, M. C. P. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2010). Partitions selection strategy for set of clustering solutions. Neurocomputing, 73( 16-18), 2809-2819. doi:10.1016/j.neucom.2010.03.028
    • NLM

      Faceli K, Sakata NTC, Souto MCP de, Carvalho ACP de LF de. Partitions selection strategy for set of clustering solutions [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2809-2819.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.028
    • Vancouver

      Faceli K, Sakata NTC, Souto MCP de, Carvalho ACP de LF de. Partitions selection strategy for set of clustering solutions [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2809-2819.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.028
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LORENA, Ana Carolina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures. Neurocomputing, v. 73, n. 16-18, p. 2837-2845, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.027. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2010). Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures. Neurocomputing, 73( 16-18), 2837-2845. doi:10.1016/j.neucom.2010.03.027
    • NLM

      Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2837-2845.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.027
    • Vancouver

      Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2837-2845.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.027
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FACELI, Katti et al. Multi-objective clustering ensemble for gene expression data analysis. Neurocomputing, v. 72, n. 13-15, p. 2763-2774, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.09.025. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Faceli, K., Souto, M. C. P. de, Araújo, D. S. A. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2009). Multi-objective clustering ensemble for gene expression data analysis. Neurocomputing, 72( 13-15), 2763-2774. doi:10.1016/j.neucom.2008.09.025
    • NLM

      Faceli K, Souto MCP de, Araújo DSA de, Carvalho ACP de LF de. Multi-objective clustering ensemble for gene expression data analysis [Internet]. Neurocomputing. 2009 ; 72( 13-15): 2763-2774.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.09.025
    • Vancouver

      Faceli K, Souto MCP de, Araújo DSA de, Carvalho ACP de LF de. Multi-objective clustering ensemble for gene expression data analysis [Internet]. Neurocomputing. 2009 ; 72( 13-15): 2763-2774.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.09.025
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      QUILES, Marcos Gonçalves et al. A network of integrate and fire neurons for visual selection. Neurocomputing, v. 72, n. 10-12, p. 2198-2208, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.10.024. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Quiles, M. G., Liang Zhao,, Breve, F. A., & Romero, R. A. F. (2009). A network of integrate and fire neurons for visual selection. Neurocomputing, 72( 10-12), 2198-2208. doi:10.1016/j.neucom.2008.10.024
    • NLM

      Quiles MG, Liang Zhao, Breve FA, Romero RAF. A network of integrate and fire neurons for visual selection [Internet]. Neurocomputing. 2009 ; 72( 10-12): 2198-2208.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.10.024
    • Vancouver

      Quiles MG, Liang Zhao, Breve FA, Romero RAF. A network of integrate and fire neurons for visual selection [Internet]. Neurocomputing. 2009 ; 72( 10-12): 2198-2208.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.10.024
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo e CORRÊA, Leonardo Garcia e ZHAO, Liang. Design of associative memories using cellular neural networks. Neurocomputing, v. 72, n. 10-12, p. 2180-2188, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.06.029. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Delbem, A. C. B., Corrêa, L. G., & Zhao, L. (2009). Design of associative memories using cellular neural networks. Neurocomputing, 72( 10-12), 2180-2188. doi:10.1016/j.neucom.2008.06.029
    • NLM

      Delbem ACB, Corrêa LG, Zhao L. Design of associative memories using cellular neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2009 ; 72( 10-12): 2180-2188.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.06.029
    • Vancouver

      Delbem ACB, Corrêa LG, Zhao L. Design of associative memories using cellular neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2009 ; 72( 10-12): 2180-2188.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.06.029
  • Source: Neurocomputing. Unidades: EACH, ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      OLIVEIRA, Patrícia Rufino e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation. Neurocomputing, v. 71, n. 10-12, p. 2180-2193, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.10.016. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Oliveira, P. R., & Romero, R. A. F. (2008). Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation. Neurocomputing, 71( 10-12), 2180-2193. doi:10.1016/j.neucom.2007.10.016
    • NLM

      Oliveira PR, Romero RAF. Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 10-12): 2180-2193.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.10.016
    • Vancouver

      Oliveira PR, Romero RAF. Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 10-12): 2180-2193.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.10.016
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assunto: ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      TINÓS, Renato e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Use of gene dependent mutation probability in evolutionary neural networks for non-stationary problems. Neurocomputing, v. 70, n. 1-3, p. 44-54, 2006Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2006.07.005. Acesso em: 18 nov. 2025.
    • APA

      Tinós, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2006). Use of gene dependent mutation probability in evolutionary neural networks for non-stationary problems. Neurocomputing, 70( 1-3), 44-54. doi:10.1016/j.neucom.2006.07.005
    • NLM

      Tinós R, Carvalho ACP de LF de. Use of gene dependent mutation probability in evolutionary neural networks for non-stationary problems [Internet]. Neurocomputing. 2006 ; 70( 1-3): 44-54.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2006.07.005
    • Vancouver

      Tinós R, Carvalho ACP de LF de. Use of gene dependent mutation probability in evolutionary neural networks for non-stationary problems [Internet]. Neurocomputing. 2006 ; 70( 1-3): 44-54.[citado 2025 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2006.07.005

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