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  • Dissertação (Mestrado)

    An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on pollen grains (2025)

    Furtado, Emanuel Ferreira; Bruno, Odemir Martinez (Orientador) ; Ribas, Lucas Correia (coorient)

    Unidade: IFSC

    Subjects: PÓLEN, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FURTADO, Emanuel Ferreira. An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on pollen grains. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-18092025-083228/. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Furtado, E. F. (2025). An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on pollen grains (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-18092025-083228/

    • NLM

      Furtado EF. An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on pollen grains [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-18092025-083228/

    • Vancouver

      Furtado EF. An open-source web-based recognition system: automated classification, detection, and explainability with a case study on pollen grains [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-18092025-083228/

  • Dissertação (Mestrado)

    Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha (2025)

    Jucovski, André Gustavo; Ambrosio, Andre Luis Berteli (Orientador)

    Unidade: IFSC

    Subjects: CRISTALOGRAFIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LISOZIMAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      JUCOVSKI, André Gustavo. Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Jucovski, A. G. (2025). Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/

    • NLM

      Jucovski AG. Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/

    • Vancouver

      Jucovski AG. Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/

  • Artigo de periodico

    Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus (2025)

    Oiticica, Pedro Ramon Almeida ; Angelim, Monara Kaélle Servulo Cruz ; Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Proença-Modena, José Luiz ; Bruno, Odemir Martinez ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Source: ACS Sensors. Unidade: IFSC

    Subjects: MICROSCÓPIO ÓTICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OITICICA, Pedro Ramon Almeida et al. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus. ACS Sensors, v. 10, n. 2, p. 1407-1418 + supporting information, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Oiticica, P. R. A., Angelim, M. K. S. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Proença-Modena, J. L., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2025). Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus. ACS Sensors, 10( 2), 1407-1418 + supporting information. doi:10.1021/acssensors.4c03451

    • NLM

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Proença-Modena JL, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus [Internet]. ACS Sensors. 2025 ; 10( 2): 1407-1418 + supporting information.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451

    • Vancouver

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Proença-Modena JL, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus [Internet]. ACS Sensors. 2025 ; 10( 2): 1407-1418 + supporting information.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451

  • Artigo de jornal-dep/entr

    SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis (2025)

    Oiticica, Pedro Ramon Almeida

    Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: COVID-19, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORES BIOMÉDICOS, MICROSCOPIA

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      OITICICA, Pedro Ramon Almeida. SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2025

    • APA

      Oiticica, P. R. A. (2025). SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/

    • NLM

      Oiticica PRA. SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis [Internet]. Portal IFSC. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/

    • Vancouver

      Oiticica PRA. SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis [Internet]. Portal IFSC. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/

  • Trabalho de evento-resumo

    Modelagem computacional de veículos aeroespaciais através de métodos numéricos calibrados com dados experimentais (2025)

    Sellin, Davi Gonçalves; Sousa, Fabricio Simeoni de

    Source: Program. Conference titles: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC. Unidades: ICMC, IFSC

    Subjects: VEÍCULOS ESPACIAIS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE TRAJETÓRIAS

    PrivadoAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SELLIN, Davi Gonçalves e SOUSA, Fabricio Simeoni de. Modelagem computacional de veículos aeroespaciais através de métodos numéricos calibrados com dados experimentais. 2025, Anais.. São Carlos: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - SBMAC, 2025. Disponível em: https://proceedings.science/cnmac-2025/trabalhos/modelagem-computacional-de-veiculos-aeroespaciais-atraves-de-metodos-numericos-c?lang=pt-br. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Sellin, D. G., & Sousa, F. S. de. (2025). Modelagem computacional de veículos aeroespaciais através de métodos numéricos calibrados com dados experimentais. In Program. São Carlos: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - SBMAC. Recuperado de https://proceedings.science/cnmac-2025/trabalhos/modelagem-computacional-de-veiculos-aeroespaciais-atraves-de-metodos-numericos-c?lang=pt-br

    • NLM

      Sellin DG, Sousa FS de. Modelagem computacional de veículos aeroespaciais através de métodos numéricos calibrados com dados experimentais [Internet]. Program. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://proceedings.science/cnmac-2025/trabalhos/modelagem-computacional-de-veiculos-aeroespaciais-atraves-de-metodos-numericos-c?lang=pt-br

    • Vancouver

      Sellin DG, Sousa FS de. Modelagem computacional de veículos aeroespaciais através de métodos numéricos calibrados com dados experimentais [Internet]. Program. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://proceedings.science/cnmac-2025/trabalhos/modelagem-computacional-de-veiculos-aeroespaciais-atraves-de-metodos-numericos-c?lang=pt-br

  • Artigo de periodico

    A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts (2025)

    Silva, Matheus Viana da ; Santos, Natália de Carvalho ; Ouellette, Julie; Lacoste, Baptiste ; Comin, Cesar Henrique

    Source: PLoS One. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MICROSCOPIA DE FLUORESCÊNCIA, REDES NEURAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Matheus Viana da et al. A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts. PLoS One, v. 20, n. 5, p. e0322048-1-e0322048-25 + supporting material, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322048. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Silva, M. V. da, Santos, N. de C., Ouellette, J., Lacoste, B., & Comin, C. H. (2025). A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts. PLoS One, 20( 5), e0322048-1-e0322048-25 + supporting material. doi:10.1371/journal.pone.0322048

    • NLM

      Silva MV da, Santos N de C, Ouellette J, Lacoste B, Comin CH. A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts [Internet]. PLoS One. 2025 ; 20( 5): e0322048-1-e0322048-25 + supporting material.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322048

    • Vancouver

      Silva MV da, Santos N de C, Ouellette J, Lacoste B, Comin CH. A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts [Internet]. PLoS One. 2025 ; 20( 5): e0322048-1-e0322048-25 + supporting material.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322048

  • Trabalho de evento-resumo

    Mass composition classification of extensive air showers at CTAO via Monte Carlo simulations and machine learning (2025)

    Rabelo, Eduardo Fonseca

    Source: Program. Conference titles: CLAF/ICTP-SAIFR Latin-American Astroparticle Physics School. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, ASTROFÍSICA, MÉTODO DE MONTE CARLO

    PrivadoHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RABELO, Eduardo Fonseca. Mass composition classification of extensive air showers at CTAO via Monte Carlo simulations and machine learning. 2025, Anais.. São Paulo: International Centre for Theoretical Physics, South American Institute for Fundamental Research - ICTP-SAIFR, 2025. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/378447b6-af38-41a1-9694-e8251cd9c0a7/3266949.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Rabelo, E. F. (2025). Mass composition classification of extensive air showers at CTAO via Monte Carlo simulations and machine learning. In Program. São Paulo: International Centre for Theoretical Physics, South American Institute for Fundamental Research - ICTP-SAIFR. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/378447b6-af38-41a1-9694-e8251cd9c0a7/3266949.pdf

    • NLM

      Rabelo EF. Mass composition classification of extensive air showers at CTAO via Monte Carlo simulations and machine learning [Internet]. Program. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/378447b6-af38-41a1-9694-e8251cd9c0a7/3266949.pdf

    • Vancouver

      Rabelo EF. Mass composition classification of extensive air showers at CTAO via Monte Carlo simulations and machine learning [Internet]. Program. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/378447b6-af38-41a1-9694-e8251cd9c0a7/3266949.pdf

  • Artigo de periodico

    A comparative survey of vision transformers for feature extraction in texture analysis (2025)

    Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Sacilotti, Andre ; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz ; Ribas, Lucas Correia ; De Baets, Bernard ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Journal of Imaging. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. A comparative survey of vision transformers for feature extraction in texture analysis. Journal of Imaging, v. 11, n. 9, p. 304-1-304-26, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/jimaging11090304. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Sacilotti, A., Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., De Baets, B., & Bruno, O. M. (2025). A comparative survey of vision transformers for feature extraction in texture analysis. Journal of Imaging, 11( 9), 304-1-304-26. doi:10.3390/jimaging11090304

    • NLM

      Scabini LF dos S, Sacilotti A, Zielinski KMC, Ribas LC, De Baets B, Bruno OM. A comparative survey of vision transformers for feature extraction in texture analysis [Internet]. Journal of Imaging. 2025 ; 11( 9): 304-1-304-26.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jimaging11090304

    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Sacilotti A, Zielinski KMC, Ribas LC, De Baets B, Bruno OM. A comparative survey of vision transformers for feature extraction in texture analysis [Internet]. Journal of Imaging. 2025 ; 11( 9): 304-1-304-26.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jimaging11090304

  • Artigo de periodico

    Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks (2025)

    Sallum, Loriz Francisco ; Alves, Caroline Lourenço ; Toutain, Thaise Graziele Lima de ; Porto, Joel Augusto Moura ; Thielemann, Christiane ; Rodrigues, Francisco Aparecido

    Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística, IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SALLUM, Loriz Francisco et al. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116163-1-116163-16, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Sallum, L. F., Alves, C. L., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Thielemann, C., & Rodrigues, F. A. (2025). Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116163-1-116163-16. doi:10.1016/j.chaos.2025.116163

    • NLM

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163

    • Vancouver

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163

  • Artigo de periodico

    Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network (2025)

    Alvarenga, João Pedro do Valle ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network. Chaos, Solitons and Fractals, v. 192, p. 116034-1- 116034-9, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2025). Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network. Chaos, Solitons and Fractals, 192, 116034-1- 116034-9. doi:10.1016/j.chaos.2025.116034

    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 192 116034-1- 116034-9.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034

    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 192 116034-1- 116034-9.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034

  • Curadoria

    Brazilian Materials Research Society Meeting - B-MRS, 23 (2025)

    Mastelaro, Valmor Roberto (cur) ; Faria, Gregório Couto (cur) ; Mendonça, Cleber Renato (cur) ; Frollini, Elisabete (cur) ; Caldas, Marilia Junqueira (cur) ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de (cur)

    Unidades: IFSC, IF, ESALQ

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MATERIAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      Brazilian Materials Research Society Meeting - B-MRS, 23. . Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/440505ad-c249-4da5-8cfb-09c3ed6ca3ef/3271572.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2025

    • APA

      Brazilian Materials Research Society Meeting - B-MRS, 23. (2025). Brazilian Materials Research Society Meeting - B-MRS, 23. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/440505ad-c249-4da5-8cfb-09c3ed6ca3ef/3271572.pdf

    • NLM

      Brazilian Materials Research Society Meeting - B-MRS, 23 [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/440505ad-c249-4da5-8cfb-09c3ed6ca3ef/3271572.pdf

    • Vancouver

      Brazilian Materials Research Society Meeting - B-MRS, 23 [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/440505ad-c249-4da5-8cfb-09c3ed6ca3ef/3271572.pdf

  • Artigo de periodico

    LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope (2025)

    Alberca, Lucas Nicolás; Prada Gori, Denis Nihuel; Fallico, Maximiliano José; Fassio, Alexandre Victor ; Talevi, Alan; Bellera, Carolina Leticia

    Source: Artificial Intelligence in the Life Sciences. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALBERCA, Lucas Nicolás et al. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope. Artificial Intelligence in the Life Sciences, v. 7, p. 100129-1-100129-10 + supplementary materials, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Alberca, L. N., Prada Gori, D. N., Fallico, M. J., Fassio, A. V., Talevi, A., & Bellera, C. L. (2025). LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 7, 100129-1-100129-10 + supplementary materials. doi:10.1016/j.ailsci.2025.100129

    • NLM

      Alberca LN, Prada Gori DN, Fallico MJ, Fassio AV, Talevi A, Bellera CL. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2025 ; 7 100129-1-100129-10 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129

    • Vancouver

      Alberca LN, Prada Gori DN, Fallico MJ, Fassio AV, Talevi A, Bellera CL. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2025 ; 7 100129-1-100129-10 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129

  • Artigo de periodico

    Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion (2025)

    Zielinski, Kallil Miguel Caparroz ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Silva, Núbia Rosa da ; Beeckman, Hans; Verwaeren, Jan; Bruno, Odemir Martinez ; Baets, Bernard De

    Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PLANTAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion. Computers and Electronics in Agriculture, v. 231, p. 109867-1-109867-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109867. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Zielinski, K. M. C., Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Silva, N. R. da, Beeckman, H., Verwaeren, J., et al. (2025). Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion. Computers and Electronics in Agriculture, 231, 109867-1-109867-12. doi:10.1016/j.compag.2024.109867

    • NLM

      Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Silva NR da, Beeckman H, Verwaeren J, Bruno OM, Baets BD. Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2025 ; 231 109867-1-109867-12.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109867

    • Vancouver

      Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Silva NR da, Beeckman H, Verwaeren J, Bruno OM, Baets BD. Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2025 ; 231 109867-1-109867-12.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109867

  • Artigo de periodico

    Time evolution of bacterial resistance observed with principal component analysis (2025)

    Patiño, Claudia Patricia Barrera ; Bonner, Mitchell ; Borsatto, Andrew Ramos ; Soares, Jennifer Machado ; Blanco, Kate Cristina ; Bagnato, Vanderlei Salvador

    Source: Antibiotics. Unidade: IFSC

    Subjects: ANTIBIÓTICOS, TERAPIA FOTODINÂMICA, RESISTÊNCIA MICROBIANA ÀS DROGAS, STAPHYLOCOCCUS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PATIÑO, Claudia Patricia Barrera et al. Time evolution of bacterial resistance observed with principal component analysis. Antibiotics, v. 14, n. 7, p. 729-1-729-20 + supplementary material, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/antibiotics14070729. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Patiño, C. P. B., Bonner, M., Borsatto, A. R., Soares, J. M., Blanco, K. C., & Bagnato, V. S. (2025). Time evolution of bacterial resistance observed with principal component analysis. Antibiotics, 14( 7), 729-1-729-20 + supplementary material. doi:10.3390/antibiotics14070729

    • NLM

      Patiño CPB, Bonner M, Borsatto AR, Soares JM, Blanco KC, Bagnato VS. Time evolution of bacterial resistance observed with principal component analysis [Internet]. Antibiotics. 2025 ; 14( 7): 729-1-729-20 + supplementary material.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/antibiotics14070729

    • Vancouver

      Patiño CPB, Bonner M, Borsatto AR, Soares JM, Blanco KC, Bagnato VS. Time evolution of bacterial resistance observed with principal component analysis [Internet]. Antibiotics. 2025 ; 14( 7): 729-1-729-20 + supplementary material.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/antibiotics14070729

  • Trabalho de evento-resumo

    Usage of quantum information mesures to classify phases in machine learning models (2025)

    Cabral, Edgard Macena

    Source: Posters. Conference titles: Program on Quantum Many-Body Dynamics: Thermalization and its Violations. Unidade: IFSC

    Subjects: INFORMAÇÃO QUÂNTICA, FÍSICA COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CABRAL, Edgard Macena. Usage of quantum information mesures to classify phases in machine learning models. 2025, Anais.. São Paulo: International Centre for Theoretical Physics, South American Institute for Fundamental Research - ICTP-SAIFR, 2025. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/624f269d-f68f-4fb1-a507-43ac337bd520/3269019.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Cabral, E. M. (2025). Usage of quantum information mesures to classify phases in machine learning models. In Posters. São Paulo: International Centre for Theoretical Physics, South American Institute for Fundamental Research - ICTP-SAIFR. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/624f269d-f68f-4fb1-a507-43ac337bd520/3269019.pdf

    • NLM

      Cabral EM. Usage of quantum information mesures to classify phases in machine learning models [Internet]. Posters. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/624f269d-f68f-4fb1-a507-43ac337bd520/3269019.pdf

    • Vancouver

      Cabral EM. Usage of quantum information mesures to classify phases in machine learning models [Internet]. Posters. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/624f269d-f68f-4fb1-a507-43ac337bd520/3269019.pdf

  • Artigo de periodico

    Network classification through random walks (2025)

    Travieso, Gonzalo ; Merenda, João Vitor ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TRAVIESO, Gonzalo e MERENDA, João Vitor e BRUNO, Odemir Martinez. Network classification through random walks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 199, p. 116817-1-116817-7, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116817. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Travieso, G., Merenda, J. V., & Bruno, O. M. (2025). Network classification through random walks. Chaos, Solitons and Fractals, 199, 116817-1-116817-7. doi:10.1016/j.chaos.2025.116817

    • NLM

      Travieso G, Merenda JV, Bruno OM. Network classification through random walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 199 116817-1-116817-7.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116817

    • Vancouver

      Travieso G, Merenda JV, Bruno OM. Network classification through random walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 199 116817-1-116817-7.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116817

  • Trabalho de evento-resumo

    Machine learning-optimized plasmonic metasurfaces for tailored light-matter interactions at the nanoscale (2025)

    Marcos, Vinícius Bastos; Santos, Jéssica Fabiana Mariano dos ; Marega Junior, Euclydes

    Source: Presentation program. Conference titles: Brazil MRS Meeting. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MATERIAIS NANOESTRUTURADOS

    PrivadoAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARCOS, Vinícius Bastos e SANTOS, Jéssica Fabiana Mariano dos e MAREGA JUNIOR, Euclydes. Machine learning-optimized plasmonic metasurfaces for tailored light-matter interactions at the nanoscale. 2025, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat, 2025. Disponível em: https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/1691_1748314719.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Marcos, V. B., Santos, J. F. M. dos, & Marega Junior, E. (2025). Machine learning-optimized plasmonic metasurfaces for tailored light-matter interactions at the nanoscale. In Presentation program. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat. Recuperado de https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/1691_1748314719.pdf

    • NLM

      Marcos VB, Santos JFM dos, Marega Junior E. Machine learning-optimized plasmonic metasurfaces for tailored light-matter interactions at the nanoscale [Internet]. Presentation program. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/1691_1748314719.pdf

    • Vancouver

      Marcos VB, Santos JFM dos, Marega Junior E. Machine learning-optimized plasmonic metasurfaces for tailored light-matter interactions at the nanoscale [Internet]. Presentation program. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/1691_1748314719.pdf

  • Artigo de periodico

    Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses (2025)

    Saraiva, Murilo Neco; Mendonça, Cleber Renato

    Source: Journal of Applied Physics. Unidade: IFSC

    Subjects: VIDRO, ÓPTICA NÃO LINEAR, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SARAIVA, Murilo Neco e MENDONÇA, Cleber Renato. Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses. Journal of Applied Physics, v. 138, n. 14, p. 143103-1-143103-12 + supplementary material, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/5.0289970. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Saraiva, M. N., & Mendonça, C. R. (2025). Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses. Journal of Applied Physics, 138( 14), 143103-1-143103-12 + supplementary material. doi:10.1063/5.0289970

    • NLM

      Saraiva MN, Mendonça CR. Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses [Internet]. Journal of Applied Physics. 2025 ; 138( 14): 143103-1-143103-12 + supplementary material.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0289970

    • Vancouver

      Saraiva MN, Mendonça CR. Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses [Internet]. Journal of Applied Physics. 2025 ; 138( 14): 143103-1-143103-12 + supplementary material.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0289970

  • Trabalho de evento

    A revolução da inteligência artificial na ciência e tecnologia (2025)

    Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Source: Canal YouTube Pós Graduação em Física - Instituto de Física. Conference titles: Seminário Programa de Pós-Graduação em Física - PPGFIS-UFU. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PESQUISA CIENTÍFICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de. A revolução da inteligência artificial na ciência e tecnologia. 2025, Anais.. Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia - UFU, 2025. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=WzKQWKId6x8. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Oliveira Junior, O. N. de. (2025). A revolução da inteligência artificial na ciência e tecnologia. In Canal YouTube Pós Graduação em Física - Instituto de Física. Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia - UFU. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=WzKQWKId6x8

    • NLM

      Oliveira Junior ON de. A revolução da inteligência artificial na ciência e tecnologia [Internet]. Canal YouTube Pós Graduação em Física - Instituto de Física. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=WzKQWKId6x8

    • Vancouver

      Oliveira Junior ON de. A revolução da inteligência artificial na ciência e tecnologia [Internet]. Canal YouTube Pós Graduação em Física - Instituto de Física. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=WzKQWKId6x8

  • Artigo de periodico

    Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker (2025)

    Ibáñez-Redín, Glenda Gisela ; Braz, Daniel César ; Gonçalves, Débora ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Source: Journal of the Brazilian Chemical Society. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS, SENSORES BIOMÉDICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      IBÁÑEZ-REDÍN, Glenda Gisela et al. Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker. Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 36, n. 8, p. e-20250043-1-e-20250043-9, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.21577/0103-5053.20250043. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Ibáñez-Redín, G. G., Braz, D. C., Gonçalves, D., & Oliveira Junior, O. N. de. (2025). Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker. Journal of the Brazilian Chemical Society, 36( 8), e-20250043-1-e-20250043-9. doi:10.21577/0103-5053.20250043

    • NLM

      Ibáñez-Redín GG, Braz DC, Gonçalves D, Oliveira Junior ON de. Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker [Internet]. Journal of the Brazilian Chemical Society. 2025 ; 36( 8): e-20250043-1-e-20250043-9.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.21577/0103-5053.20250043

    • Vancouver

      Ibáñez-Redín GG, Braz DC, Gonçalves D, Oliveira Junior ON de. Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker [Internet]. Journal of the Brazilian Chemical Society. 2025 ; 36( 8): e-20250043-1-e-20250043-9.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.21577/0103-5053.20250043

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