ReP USP - Resultado da busca

Filtros : "Pattern Recognition" "Indexado no Compendex" Limpar

Filtros

USP affiliated authors
- louzada neto, francisco (~1)
- mello, rodrigo fernandes de (~1)
Date published
- 2024 (~1)
- 2018 (~1)
Subjects
- análise de séries temporais (1)
- aprendizado computacional (1)
- estudo de caso (1)
- mapeamento cerebral (1)
- reconhecimento de padrões (1)

Artigo de periodico
Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models (2024)
Costa, Lilia ; Anacleto, Osvaldo ; Nascimento, Diego Carvalho ; Smith, James Q; Queen, Catriona M; Louzada, Francisco ; Nichols, Thomas
Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Subjects: TEORIA DOS GRAFOS, ESTUDO DE CASO, MAPEAMENTO CEREBRAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Lilia et al. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models. Pattern Recognition, v. 155, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Costa, L., Anacleto, O., Nascimento, D. C., Smith, J. Q., Queen, C. M., Louzada, F., & Nichols, T. (2024). Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models. Pattern Recognition, 155, 1-13. doi:10.1016/j.patcog.2024.110687
NLM
Costa L, Anacleto O, Nascimento DC, Smith JQ, Queen CM, Louzada F, Nichols T. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 155 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687
Vancouver
Costa L, Anacleto O, Nascimento DC, Smith JQ, Queen CM, Louzada F, Nichols T. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 155 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687
Artigo de periodico
Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis (2018)
Pagliosa, Lucas de Carvalho; Mello, Rodrigo Fernandes de
Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PAGLIOSA, Lucas de Carvalho e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis. Pattern Recognition, v. 80, p. 53-63, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Pagliosa, L. de C., & Mello, R. F. de. (2018). Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis. Pattern Recognition, 80, 53-63. doi:10.1016/j.patcog.2018.02.030
NLM
Pagliosa L de C, Mello RF de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 80 53-63.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030
Vancouver
Pagliosa L de C, Mello RF de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 80 53-63.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo 2012 - 2025