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  • Source: Journal of Data Science. Unidades: ICMC, IME

    Assunto: INFERÊNCIA BAYESIANA

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    • ABNT

      ROMAN, Mari et al. A new long-term survival distribution for cancer data. Journal of Data Science, v. 10, n. 2, p. 241-258, 2012Tradução . . Disponível em: http://www.jds-online.com/volume-10-number-2-april-2012. Acesso em: 29 nov. 2025.
    • APA

      Roman, M., Louzada, F., Cancho, V. G., & Leite, J. G. (2012). A new long-term survival distribution for cancer data. Journal of Data Science, 10( 2), 241-258. Recuperado de http://www.jds-online.com/volume-10-number-2-april-2012
    • NLM

      Roman M, Louzada F, Cancho VG, Leite JG. A new long-term survival distribution for cancer data [Internet]. Journal of Data Science. 2012 ; 10( 2): 241-258.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-10-number-2-april-2012
    • Vancouver

      Roman M, Louzada F, Cancho VG, Leite JG. A new long-term survival distribution for cancer data [Internet]. Journal of Data Science. 2012 ; 10( 2): 241-258.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-10-number-2-april-2012
  • Source: Journal of Data Science. Unidade: IME

    Assunto: LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO

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    • ABNT

      GIAMPAOLI, Viviana e MANDEL, Arnaldo. Language rythm model selection by weighted kappa. Journal of Data Science, v. 8, n. 1, p. 91-99, 2010Tradução . . Disponível em: http://www.jds-online.com/v8-1. Acesso em: 29 nov. 2025.
    • APA

      Giampaoli, V., & Mandel, A. (2010). Language rythm model selection by weighted kappa. Journal of Data Science, 8( 1), 91-99. Recuperado de http://www.jds-online.com/v8-1
    • NLM

      Giampaoli V, Mandel A. Language rythm model selection by weighted kappa [Internet]. Journal of Data Science. 2010 ; 8( 1): 91-99.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: http://www.jds-online.com/v8-1
    • Vancouver

      Giampaoli V, Mandel A. Language rythm model selection by weighted kappa [Internet]. Journal of Data Science. 2010 ; 8( 1): 91-99.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: http://www.jds-online.com/v8-1
  • Source: Journal of Data Science. Unidades: IME, FM

    Subjects: CÉREBRO (RADIOGRAFIA), ANÁLISE ESPECTRAL, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, HEMODINÂMICA

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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science, v. 6, p. 80-103, 2008Tradução . . Acesso em: 29 nov. 2025.
    • APA

      Sato, J. R., Chiann, C., Taniguchi, E. H., Santos, E. G. dos, Arantes, P. R., Mourao, M. L., et al. (2008). Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science, 6, 80-103.
    • NLM

      Sato JR, Chiann C, Taniguchi EH, Santos EG dos, Arantes PR, Mourao ML, Amaro Junior E, Morettin PA. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science. 2008 ; 6 80-103.[citado 2025 nov. 29 ]
    • Vancouver

      Sato JR, Chiann C, Taniguchi EH, Santos EG dos, Arantes PR, Mourao ML, Amaro Junior E, Morettin PA. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science. 2008 ; 6 80-103.[citado 2025 nov. 29 ]

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