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  • 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

    Fonte: Pattern Recognition. Unidade: ICMC

    Assuntos: TEORIA DOS GRAFOS, ESTUDO DE CASO, MAPEAMENTO CEREBRAL

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    • 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

    A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata (2024)

    Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Ribas, Lucas Correia ; Machicao, Jeaneth ; Bruno, Odemir Martinez

    Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

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    • ABNT

      ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, v. 146, p. 109802-1-109802-13 + supplementary materials, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946. Acesso em: 11 nov. 2025.

    • APA

      Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2024). A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, 146, 109802-1-109802-13 + supplementary materials. doi:10.1016/j.patcog.2023.109946

    • NLM

      Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946

    • Vancouver

      Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946

  • Artigo de periodico

    Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation (2024)

    Oliveira, Hugo Neves de ; Gama, Pedro Henrique Targino ; Bloch, Isabelle ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IME

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

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    • ABNT

      OLIVEIRA, Hugo Neves de et al. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation. Pattern Recognition, v. 153, n. artigo 110471, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471. Acesso em: 11 nov. 2025.

    • APA

      Oliveira, H. N. de, Gama, P. H. T., Bloch, I., & César Júnior, R. M. (2024). Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation. Pattern Recognition, 153( artigo 110471), 1-13. doi:10.1016/j.patcog.2024.110471

    • NLM

      Oliveira HN de, Gama PHT, Bloch I, César Júnior RM. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 153( artigo 110471): 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471

    • Vancouver

      Oliveira HN de, Gama PHT, Bloch I, César Júnior RM. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 153( artigo 110471): 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471

  • Artigo de periodico

    Learning a complex network representation for shape classification (2024)

    Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez

    Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, v. 154, p. 110566-1-110566-10 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566. Acesso em: 11 nov. 2025.

    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, 154, 110566-1-110566-10 + supplementary data. doi:10.1016/j.patcog.2024.110566

    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566

    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
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