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Artigo de periodico
LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope (2025)
Alberca, Lucas Nicolás; Prada Gori, Denis Nihuel; Fallico, Maximiliano José; Fassio, Alexandre Victor ; Talevi, Alan; Bellera, Carolina Leticia
Source: Artificial Intelligence in the Life Sciences. Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS
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ABNT
ALBERCA, Lucas Nicolás et al. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope. Artificial Intelligence in the Life Sciences, v. 7, p. 100129-1-100129-10 + supplementary materials, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Alberca, L. N., Prada Gori, D. N., Fallico, M. J., Fassio, A. V., Talevi, A., & Bellera, C. L. (2025). LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 7, 100129-1-100129-10 + supplementary materials. doi:10.1016/j.ailsci.2025.100129
NLM
Alberca LN, Prada Gori DN, Fallico MJ, Fassio AV, Talevi A, Bellera CL. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2025 ; 7 100129-1-100129-10 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129
Vancouver
Alberca LN, Prada Gori DN, Fallico MJ, Fassio AV, Talevi A, Bellera CL. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2025 ; 7 100129-1-100129-10 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129
Trabalho de evento-anais periodico
Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification (2024)
Patiño, Claudia Patricia Barrera ; Soares, Jennifer Machado ; Blanco, Kate Cristina ; Inada, Natalia Mayumi ; Bagnato, Vanderlei Salvador
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: Photonics West. Unidade: IFSC
Subjects: ÓPTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANTIBIÓTICOS
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ABNT
PATIÑO, Claudia Patricia Barrera et al. Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.3001639. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2024
APA
Patiño, C. P. B., Soares, J. M., Blanco, K. C., Inada, N. M., & Bagnato, V. S. (2024). Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.3001639
NLM
Patiño CPB, Soares JM, Blanco KC, Inada NM, Bagnato VS. Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12822 1282202-1- 1282202-6.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.3001639
Vancouver
Patiño CPB, Soares JM, Blanco KC, Inada NM, Bagnato VS. Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12822 1282202-1- 1282202-6.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.3001639
Trabalho de evento-anais periodico
Automated detection and classification of broadleaf an grassy weeds in fallowed fields through vision transformer (2024)
Oliveira, Lucas Orlandi de ; Oda, Yuri Sarreta ; Laissener, Bruno Sartorelli; Paula, Samuel de ; Oliveira, André Orlandi de; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE Optical Engineering + Applications. Unidades: IFSC, ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PLANTAS DANINHAS, HERBICIDAS, INTERNET DAS COISAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OLIVEIRA, Lucas Orlandi de et al. Automated detection and classification of broadleaf an grassy weeds in fallowed fields through vision transformer. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1117/12.3032083. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2024
APA
Oliveira, L. O. de, Oda, Y. S., Laissener, B. S., Paula, S. de, Oliveira, A. O. de, & Castro Neto, J. C. de. (2024). Automated detection and classification of broadleaf an grassy weeds in fallowed fields through vision transformer. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.3032083
NLM
Oliveira LO de, Oda YS, Laissener BS, Paula S de, Oliveira AO de, Castro Neto JC de. Automated detection and classification of broadleaf an grassy weeds in fallowed fields through vision transformer [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 13138 1313816-1-1313816-4.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.3032083
Vancouver
Oliveira LO de, Oda YS, Laissener BS, Paula S de, Oliveira AO de, Castro Neto JC de. Automated detection and classification of broadleaf an grassy weeds in fallowed fields through vision transformer [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 13138 1313816-1-1313816-4.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.3032083
Artigo de periodico
Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens (2024)
Gomes, Naomy Duarte ; Togni, Jimi ; Ramalho, Bruno Aparecido Cazotti ; Lacerda, Kleython Jose Coriolano Cavalcanti de ; Ferreira, Paulo Henrique
Source: Revista Brasileira de Ensino de Física. Unidades: IFSC, FFCLRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO QUÂNTICA, ALGORITMOS
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ABNT
GOMES, Naomy Duarte et al. Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 46, p. e20240230-1-e20240230-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Gomes, N. D., Togni, J., Ramalho, B. A. C., Lacerda, K. J. C. C. de, & Ferreira, P. H. (2024). Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens. Revista Brasileira de Ensino de Física, 46, e20240230-1-e20240230-10. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230
NLM
Gomes ND, Togni J, Ramalho BAC, Lacerda KJCC de, Ferreira PH. Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2024 ; 46 e20240230-1-e20240230-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230
Vancouver
Gomes ND, Togni J, Ramalho BAC, Lacerda KJCC de, Ferreira PH. Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2024 ; 46 e20240230-1-e20240230-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2024-0230
Artigo de periodico
Learning from machine learning: the case of band-gap directness in semiconductors (2024)
Ogoshi, Elton ; Popolin Neto, Mário ; Acosta, Carlos Mera; Nascimento, Gabriel de Miranda ; Rodrigues, João Nuno Barbosa; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Paulovich, Fernando Vieira ; Dalpian, Gustavo Martini
Source: Discover Materials. Unidades: IFSC, IF, ICMC
Subjects: BIG DATA, INTERNET DAS COISAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OGOSHI, Elton et al. Learning from machine learning: the case of band-gap directness in semiconductors. Discover Materials, v. 4, p. 6-1-6-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s43939-024-00073-x. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Ogoshi, E., Popolin Neto, M., Acosta, C. M., Nascimento, G. de M., Rodrigues, J. N. B., Oliveira Junior, O. N. de, et al. (2024). Learning from machine learning: the case of band-gap directness in semiconductors. Discover Materials, 4, 6-1-6-14. doi:10.1007/s43939-024-00073-x
NLM
Ogoshi E, Popolin Neto M, Acosta CM, Nascimento G de M, Rodrigues JNB, Oliveira Junior ON de, Paulovich FV, Dalpian GM. Learning from machine learning: the case of band-gap directness in semiconductors [Internet]. Discover Materials. 2024 ; 4 6-1-6-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s43939-024-00073-x
Vancouver
Ogoshi E, Popolin Neto M, Acosta CM, Nascimento G de M, Rodrigues JNB, Oliveira Junior ON de, Paulovich FV, Dalpian GM. Learning from machine learning: the case of band-gap directness in semiconductors [Internet]. Discover Materials. 2024 ; 4 6-1-6-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s43939-024-00073-x
Trabalho de evento-anais periodico
White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation (2024)
Garcia, Marlon Rodrigues ; Ayala, Erika Toneth Ponce ; Pratavieira, Sebastião ; Bagnato, Vanderlei Salvador
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: Photonics West. Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CÉLULAS
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ABNT
GARCIA, Marlon Rodrigues et al. White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e74c64bc-3ce8-4b09-8092-d10cdfe4170f/PROD035697_3186763.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2024
APA
Garcia, M. R., Ayala, E. T. P., Pratavieira, S., & Bagnato, V. S. (2024). White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. doi:10.1117/12.3007504
NLM
Garcia MR, Ayala ETP, Pratavieira S, Bagnato VS. White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12857[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e74c64bc-3ce8-4b09-8092-d10cdfe4170f/PROD035697_3186763.pdf
Vancouver
Garcia MR, Ayala ETP, Pratavieira S, Bagnato VS. White blood cells segmentation and classification using a random forest and residual networks implementation [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12857[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/e74c64bc-3ce8-4b09-8092-d10cdfe4170f/PROD035697_3186763.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Keratoconus classification using a novel convolutional neural network architecture and corneal curvature maps (2024)
Oliveira, Lucas Orlandi de ; Taguchi, Felipe Marques de Carvalho; Evangelista, Renato Feijó ; Oliveira, André Orlandi de; Mori, Edson Shizuo; Castro Neto, Jarbas Caiado de ; Siqueira, Wallace Chamon Alves de
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE Optical Engineering + Applications. Unidade: IFSC
Subjects: CÓRNEA, DOENÇAS DEGENERATIVAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Lucas Orlandi de et al. Keratoconus classification using a novel convolutional neural network architecture and corneal curvature maps. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1117/12.3029894. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2024
APA
Oliveira, L. O. de, Taguchi, F. M. de C., Evangelista, R. F., Oliveira, A. O. de, Mori, E. S., Castro Neto, J. C. de, & Siqueira, W. C. A. de. (2024). Keratoconus classification using a novel convolutional neural network architecture and corneal curvature maps. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.3029894
NLM
Oliveira LO de, Taguchi FM de C, Evangelista RF, Oliveira AO de, Mori ES, Castro Neto JC de, Siqueira WCA de. Keratoconus classification using a novel convolutional neural network architecture and corneal curvature maps [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 13138 1313806-1-1313806-6.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.3029894
Vancouver
Oliveira LO de, Taguchi FM de C, Evangelista RF, Oliveira AO de, Mori ES, Castro Neto JC de, Siqueira WCA de. Keratoconus classification using a novel convolutional neural network architecture and corneal curvature maps [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 13138 1313806-1-1313806-6.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.3029894
Trabalho de evento-anais periodico
Comparison between histogram of oriented gradients and convolutional features for keratoconus detection using corneal curvature maps (2023)
Oliveira, Lucas Orlandi de; Taguchi, Felipe Marques de Carvalho; Evangelista, Renato Feijó ; Oliveira, André Orlandi de; Mori, Edson Shizuo; Castro Neto, Jarbas Caiado de ; Siqueira, Wallace Chamon Alves de
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE Optical Engineering + Applications. Unidade: IFSC
Subjects: CÓRNEA, DOENÇAS DEGENERATIVAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Lucas Orlandi de et al. Comparison between histogram of oriented gradients and convolutional features for keratoconus detection using corneal curvature maps. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1117/12.2677521. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2023
APA
Oliveira, L. O. de, Taguchi, F. M. de C., Evangelista, R. F., Oliveira, A. O. de, Mori, E. S., Castro Neto, J. C. de, & Siqueira, W. C. A. de. (2023). Comparison between histogram of oriented gradients and convolutional features for keratoconus detection using corneal curvature maps. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.2677521
NLM
Oliveira LO de, Taguchi FM de C, Evangelista RF, Oliveira AO de, Mori ES, Castro Neto JC de, Siqueira WCA de. Comparison between histogram of oriented gradients and convolutional features for keratoconus detection using corneal curvature maps [Internet]. Proceedings of SPIE. 2023 ; 12675 1267513-1-1267513-5.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2677521
Vancouver
Oliveira LO de, Taguchi FM de C, Evangelista RF, Oliveira AO de, Mori ES, Castro Neto JC de, Siqueira WCA de. Comparison between histogram of oriented gradients and convolutional features for keratoconus detection using corneal curvature maps [Internet]. Proceedings of SPIE. 2023 ; 12675 1267513-1-1267513-5.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2677521
Artigo de periodico
Detection of Staphylococcus aureus in milk samples using impedance spectroscopy and data processing with information visualization techniques and multidimensional calibration space (2022)
Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Popolin Neto, Mário ; Paulovich, Fernando Vieira ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Mattoso, Luiz Henrique Capparelli
Source: Sensors and Actuators Reports. Unidades: ICMC, IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA, MASTITE ANIMAL, PECUÁRIA LEITEIRA, STAPHYLOCOCCUS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOARES, Juliana Coatrini et al. Detection of Staphylococcus aureus in milk samples using impedance spectroscopy and data processing with information visualization techniques and multidimensional calibration space. Sensors and Actuators Reports, v. No 2022, p. 100083-1-100083-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.snr.2022.100083. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Soares, J. C., Soares, A. C., Popolin Neto, M., Paulovich, F. V., Oliveira Junior, O. N. de, & Mattoso, L. H. C. (2022). Detection of Staphylococcus aureus in milk samples using impedance spectroscopy and data processing with information visualization techniques and multidimensional calibration space. Sensors and Actuators Reports, No 2022, 100083-1-100083-10. doi:10.1016/j.snr.2022.100083
NLM
Soares JC, Soares AC, Popolin Neto M, Paulovich FV, Oliveira Junior ON de, Mattoso LHC. Detection of Staphylococcus aureus in milk samples using impedance spectroscopy and data processing with information visualization techniques and multidimensional calibration space [Internet]. Sensors and Actuators Reports. 2022 ; No 2022 100083-1-100083-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.snr.2022.100083
Vancouver
Soares JC, Soares AC, Popolin Neto M, Paulovich FV, Oliveira Junior ON de, Mattoso LHC. Detection of Staphylococcus aureus in milk samples using impedance spectroscopy and data processing with information visualization techniques and multidimensional calibration space [Internet]. Sensors and Actuators Reports. 2022 ; No 2022 100083-1-100083-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.snr.2022.100083
Artigo de periodico
Learning deep learning (2022)
Arruda, Henrique Ferraz de ; Benatti, Alexandre ; Comin, Cesar Henrique ; Costa, Luciano da Fontoura
Source: Revista Brasileira de Ensino de Física. Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Learning deep learning. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 44, p. e20220101-1-e20220101-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Arruda, H. F. de, Benatti, A., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Learning deep learning. Revista Brasileira de Ensino de Física, 44, e20220101-1-e20220101-11. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
NLM
Arruda HF de, Benatti A, Comin CH, Costa L da F. Learning deep learning [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20220101-1-e20220101-11.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
Vancouver
Arruda HF de, Benatti A, Comin CH, Costa L da F. Learning deep learning [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20220101-1-e20220101-11.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101

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