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Ano de publicação
- 2025 (~2)
Assuntos
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Trabalho de evento-resumo
Sustainable macromolecular materials: Bio-based composites, films, and hydrogels from renewable sources (2025)
Frollini, Elisabete
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Congresso Brasileiro de Polímeros - CBPol. Unidade: IQSC
Assuntos: FILMES, LIGNINA, CELULOSE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FROLLINI, Elisabete. Sustainable macromolecular materials: Bio-based composites, films, and hydrogels from renewable sources. 2025, Anais.. Campos do Jordão: Associação Brasileira de Polímeros - ABPol, 2025. Disponível em: https://www.eventweb.com.br/xviiicbpol/specific-files/manuscripts/xviiicbpol/1106_1751315610.pdf. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Frollini, E. (2025). Sustainable macromolecular materials: Bio-based composites, films, and hydrogels from renewable sources. In Proceedings. Campos do Jordão: Associação Brasileira de Polímeros - ABPol. Recuperado de https://www.eventweb.com.br/xviiicbpol/specific-files/manuscripts/xviiicbpol/1106_1751315610.pdf
NLM
Frollini E. Sustainable macromolecular materials: Bio-based composites, films, and hydrogels from renewable sources [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xviiicbpol/specific-files/manuscripts/xviiicbpol/1106_1751315610.pdf
Vancouver
Frollini E. Sustainable macromolecular materials: Bio-based composites, films, and hydrogels from renewable sources [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xviiicbpol/specific-files/manuscripts/xviiicbpol/1106_1751315610.pdf
Trabalho de evento
AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data (2025)
Silva, João Pedro da; Aguiar, Erikson Júlio de ; Spadon, Gabriel ; Traina, Agma Juci Machado ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORIAMENTO REMOTO, INDICADORES SOCIOECONÔMICOS, SAÚDE PÚBLICA, BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, João Pedro da et al. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data. 2025, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Silva, J. P. da, Aguiar, E. J. de, Spadon, G., Traina, A. J. M., & Rodrigues Junior, J. F. (2025). AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS65348.2025.00180
NLM
Silva JP da, Aguiar EJ de, Spadon G, Traina AJM, Rodrigues Junior JF. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180
Vancouver
Silva JP da, Aguiar EJ de, Spadon G, Traina AJM, Rodrigues Junior JF. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180

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