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Artigo de periodico
Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de ; Stadler, Peter F ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Entropy. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO, TEORIA DA INFORMAÇÃO
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ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, v. 24, n. 10, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24101398. Acesso em: 15 nov. 2025.
APA
Bonidia, R. P., Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Stadler, P. F., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, 24( 10), 1-17. doi:10.3390/e24101398
NLM
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
Vancouver
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
Artigo de periodico
A Schmidt decomposition approach to quantum thermodynamics (2022)
Malavazi, André Hernandes Alves ; Brito, Frederico Borges de
Fonte: Entropy. Unidade: IFSC
Assuntos: TERMODINÂMICA, SISTEMA QUÂNTICO
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ABNT
MALAVAZI, André Hernandes Alves e BRITO, Frederico Borges de. A Schmidt decomposition approach to quantum thermodynamics. Entropy, v. No 2022, n. 11, p. 1645-1-1645-1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24111645. Acesso em: 15 nov. 2025.
APA
Malavazi, A. H. A., & Brito, F. B. de. (2022). A Schmidt decomposition approach to quantum thermodynamics. Entropy, No 2022( 11), 1645-1-1645-1-13. doi:10.3390/e24111645
NLM
Malavazi AHA, Brito FB de. A Schmidt decomposition approach to quantum thermodynamics [Internet]. Entropy. 2022 ; No 2022( 11): 1645-1-1645-1-13.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24111645
Vancouver
Malavazi AHA, Brito FB de. A Schmidt decomposition approach to quantum thermodynamics [Internet]. Entropy. 2022 ; No 2022( 11): 1645-1-1645-1-13.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24111645
Artigo de periodico
Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil (2022)
Saraiva, Erlandson Ferreira ; Vigas, Valdemiro Piedade ; Flesch, Mariana Villela ; Gannon, Mark Andrew ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança
Fonte: Entropy. Unidade: IME
Assuntos: REGRESSÃO LINEAR, DENGUE
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ABNT
SARAIVA, Erlandson Ferreira et al. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, v. 24, n. artigo 1256, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24091256. Acesso em: 15 nov. 2025.
APA
Saraiva, E. F., Vigas, V. P., Flesch, M. V., Gannon, M. A., & Pereira, C. A. de B. (2022). Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, 24( artigo 1256), 1-16. doi:10.3390/e24091256
NLM
Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256
Vancouver
Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256
Artigo de periodico
Thermodynamic irreversibility analysis of dual-skin chest-freezer (2022)
Matsuda, Vinicius Akyo; Gardenghi, Álvaro Roberto; Tibiriçá, Cristiano Bigonha ; Cabezas Gómez, Luben
Fonte: Entropy. Unidade: EESC
Assuntos: REFRIGERAÇÃO, TERMODINÂMICA, ENGENHARIA MECÂNICA
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ABNT
MATSUDA, Vinicius Akyo et al. Thermodynamic irreversibility analysis of dual-skin chest-freezer. Entropy, v. 24, n. artigo 453, p. 1-29, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24020225. Acesso em: 15 nov. 2025.
APA
Matsuda, V. A., Gardenghi, Á. R., Tibiriçá, C. B., & Cabezas Gómez, L. (2022). Thermodynamic irreversibility analysis of dual-skin chest-freezer. Entropy, 24( artigo 453), 1-29. doi:10.3390/e24020225
NLM
Matsuda VA, Gardenghi ÁR, Tibiriçá CB, Cabezas Gómez L. Thermodynamic irreversibility analysis of dual-skin chest-freezer [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 453): 1-29.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
Vancouver
Matsuda VA, Gardenghi ÁR, Tibiriçá CB, Cabezas Gómez L. Thermodynamic irreversibility analysis of dual-skin chest-freezer [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 453): 1-29.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
Artigo de periodico
Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy (2022)
Miguel, Miguel Gabriel Ribeiro; Waissman, Rafael P.; Lauretto, Marcelo de Souza ; Stern, Julio Michael
Fonte: Entropy. Unidades: IME, EACH
Assuntos: COVID-19, ESTUDOS RANDOMIZADOS, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
MIGUEL, Miguel Gabriel Ribeiro et al. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. Entropy, v. 24, n. artigo 225, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24020225. Acesso em: 15 nov. 2025.
APA
Miguel, M. G. R., Waissman, R. P., Lauretto, M. de S., & Stern, J. M. (2022). Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. Entropy, 24( artigo 225), 1-13. doi:10.3390/e24020225
NLM
Miguel MGR, Waissman RP, Lauretto M de S, Stern JM. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 225): 1-13.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
Vancouver
Miguel MGR, Waissman RP, Lauretto M de S, Stern JM. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 225): 1-13.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225

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