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  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO

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    • ABNT

      BIOTTO, Deryk Willyan et al. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information. Neurocomputing, v. 651, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Biotto, D. W., Valem, L. P., Pedronette, D. C. G., & Salvadeo, D. H. P. (2025). Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information. Neurocomputing, 651, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2025.131010
    • NLM

      Biotto DW, Valem LP, Pedronette DCG, Salvadeo DHP. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-12.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010
    • Vancouver

      Biotto DW, Valem LP, Pedronette DCG, Salvadeo DHP. Transduction to induction: unsupervised representation learning based on rank information [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-12.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131010
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130
    • NLM

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
  • Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IF

    Subjects: BIOFÍSICA, REDES NEURAIS, NEURÔNIOS, SINCRONIZAÇÃO, SINAPSE, PLASTICIDADE NEURONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVEIRA, João Antonio Paludo et al. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network. Neurocomputing, v. 436, p. 126-135, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Silveira, J. A. P., Protachevicz, R. P., Viana, R. L., & Batista, A. (2021). Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network. Neurocomputing, 436, 126-135. doi:10.1016/j.neucom.2021.01.044
    • NLM

      Silveira JAP, Protachevicz RP, Viana RL, Batista A. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 436 126-135.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044
    • Vancouver

      Silveira JAP, Protachevicz RP, Viana RL, Batista A. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 436 126-135.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044
  • Source: Neurocomputing. Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, REGRESSÃO LINEAR

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    • ABNT

      COSCRATO, Victor e INACIO, Marco Henrique de Almeida e IZBICKI, Rafael. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Neurocomputing, v. 399, p. 141-152, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Coscrato, V., Inacio, M. H. de A., & Izbicki, R. (2020). The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Neurocomputing, 399, 141-152. doi:10.1016/j.neucom.2020.02.073
    • NLM

      Coscrato V, Inacio MH de A, Izbicki R. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 399 141-152.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073
    • Vancouver

      Coscrato V, Inacio MH de A, Izbicki R. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 399 141-152.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, SISTEMAS MULTIAGENTES, REDES NEURAIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SARAIVA, Filipe de Oliveira e BERNARDES, Wellington Maycon Santos e ASADA, Eduardo Nobuhiro. A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems. Neurocomputing, v. 170, p. 328-338, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Saraiva, F. de O., Bernardes, W. M. S., & Asada, E. N. (2015). A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems. Neurocomputing, 170, 328-338. doi:10.1016/j.neucom.2015.02.090
    • NLM

      Saraiva F de O, Bernardes WMS, Asada EN. A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 170 328-338.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090
    • Vancouver

      Saraiva F de O, Bernardes WMS, Asada EN. A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 170 328-338.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, VISUALIZAÇÃO

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LIANG, Zhao e CUPERTINO, Thiago Henrique e BERTINI JUNIOR, João Roberto. Chaotic synchronization in general network topology for scene segmentation. Neurocomputing, v. 71, n. 16-18, p. 3360-3366, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.02.024. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Liang, Z., Cupertino, T. H., & Bertini Junior, J. R. (2008). Chaotic synchronization in general network topology for scene segmentation. Neurocomputing, 71( 16-18), 3360-3366. doi:10.1016/j.neucom.2008.02.024
    • NLM

      Liang Z, Cupertino TH, Bertini Junior JR. Chaotic synchronization in general network topology for scene segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 16-18): 3360-3366.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.02.024
    • Vancouver

      Liang Z, Cupertino TH, Bertini Junior JR. Chaotic synchronization in general network topology for scene segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 16-18): 3360-3366.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.02.024
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, VISUALIZAÇÃO

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

      LIANG, Zhao e BREVE, Fabricio Aparecido. Chaotic synchronization in 2D lattice for scene segmentation. Neurocomputing, v. 71, n. 13-15, p. 2761-2771, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.09.011. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Liang, Z., & Breve, F. A. (2008). Chaotic synchronization in 2D lattice for scene segmentation. Neurocomputing, 71( 13-15), 2761-2771. doi:10.1016/j.neucom.2007.09.011
    • NLM

      Liang Z, Breve FA. Chaotic synchronization in 2D lattice for scene segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 13-15): 2761-2771.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.09.011
    • Vancouver

      Liang Z, Breve FA. Chaotic synchronization in 2D lattice for scene segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 13-15): 2761-2771.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.09.011
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE WAVELETS, VOZ

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GUIDO, Rodrigo Capobianco et al. A neural-wavelet architecture for voice conversion. Neurocomputing, v. 71, n. 1-3, p. 174-180, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.08.010. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Guido, R. C., Vieira, L. S., Barbon Júnior, S., Sanchez, F. L., Maciel, C. D., Fonseca, E. S., & Pereira, J. C. (2007). A neural-wavelet architecture for voice conversion. Neurocomputing, 71( 1-3), 174-180. doi:10.1016/j.neucom.2007.08.010
    • NLM

      Guido RC, Vieira LS, Barbon Júnior S, Sanchez FL, Maciel CD, Fonseca ES, Pereira JC. A neural-wavelet architecture for voice conversion [Internet]. Neurocomputing. 2007 ; 71( 1-3): 174-180.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.08.010
    • Vancouver

      Guido RC, Vieira LS, Barbon Júnior S, Sanchez FL, Maciel CD, Fonseca ES, Pereira JC. A neural-wavelet architecture for voice conversion [Internet]. Neurocomputing. 2007 ; 71( 1-3): 174-180.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.08.010
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE DADOS, ÁUDIO DIGITAL

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    • ABNT

      GUIDO, Rodrigo Capobianco e PEREIRA, Jose Carlos e SLAETS, Jan Frans Willem. Advances on neural networks for speech and audio processing. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. . Acesso em: 11 nov. 2025. , 2007
    • APA

      Guido, R. C., Pereira, J. C., & Slaets, J. F. W. (2007). Advances on neural networks for speech and audio processing. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo.
    • NLM

      Guido RC, Pereira JC, Slaets JFW. Advances on neural networks for speech and audio processing. Neurocomputing. 2007 ; 71 107.[citado 2025 nov. 11 ]
    • Vancouver

      Guido RC, Pereira JC, Slaets JFW. Advances on neural networks for speech and audio processing. Neurocomputing. 2007 ; 71 107.[citado 2025 nov. 11 ]
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: REDES NEURAIS

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    • ABNT

      ARAÚJO, Aluízio F R e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. The brazilian symposium on neural networks (SBRN´04). [Editorial]. Neurocomputing. [S.l.]: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://www.sciencedirect.com/science?_ob=PublicationURL&_cdi=5660&_pubType=J&_auth=y&_acct=C000049650&_version=1&_urlVersion=0&_userid=972067&md5=3aeb20d94d407dca193636127263f6a2. Acesso em: 11 nov. 2025. , 2006
    • APA

      Araújo, A. F. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2006). The brazilian symposium on neural networks (SBRN´04). [Editorial]. Neurocomputing. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Recuperado de http://www.sciencedirect.com/science?_ob=PublicationURL&_cdi=5660&_pubType=J&_auth=y&_acct=C000049650&_version=1&_urlVersion=0&_userid=972067&md5=3aeb20d94d407dca193636127263f6a2
    • NLM

      Araújo AFR, Carvalho ACP de LF de. The brazilian symposium on neural networks (SBRN´04). [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2006 ; 70( 1-3): 1-2.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: http://www.sciencedirect.com/science?_ob=PublicationURL&_cdi=5660&_pubType=J&_auth=y&_acct=C000049650&_version=1&_urlVersion=0&_userid=972067&md5=3aeb20d94d407dca193636127263f6a2
    • Vancouver

      Araújo AFR, Carvalho ACP de LF de. The brazilian symposium on neural networks (SBRN´04). [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2006 ; 70( 1-3): 1-2.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: http://www.sciencedirect.com/science?_ob=PublicationURL&_cdi=5660&_pubType=J&_auth=y&_acct=C000049650&_version=1&_urlVersion=0&_userid=972067&md5=3aeb20d94d407dca193636127263f6a2
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Computational Neuroscience Meeting - CNS. Unidades: IFSC, FFCLRP

    Subjects: NEUROCIÊNCIAS, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      OLIVEIRA, Rodrigo F. e COSTA, Luciano da Fontoura e ROQUE, Antônio Carlos. A possible mechanism of curvature coding in early vision. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier Science Bv. . Acesso em: 11 nov. 2025. , 2005
    • APA

      Oliveira, R. F., Costa, L. da F., & Roque, A. C. (2005). A possible mechanism of curvature coding in early vision. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier Science Bv.
    • NLM

      Oliveira RF, Costa L da F, Roque AC. A possible mechanism of curvature coding in early vision. Neurocomputing. 2005 ; 65-66 117-124.[citado 2025 nov. 11 ]
    • Vancouver

      Oliveira RF, Costa L da F, Roque AC. A possible mechanism of curvature coding in early vision. Neurocomputing. 2005 ; 65-66 117-124.[citado 2025 nov. 11 ]
  • Source: Neurocomputing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: NEUROCIÊNCIAS, REDES NEURAIS

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

      ANTUNES, Gabriela e SIMÕES-DE-SOUZA, Fábio M. e ROQUE, Antônio C. Sensitivity of AMPA receptor channel to calcium oscillations: a computational study. Neurocomputing, v. 52-54, p. 341-346, 2003Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00828-7. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Antunes, G., Simões-de-Souza, F. M., & Roque, A. C. (2003). Sensitivity of AMPA receptor channel to calcium oscillations: a computational study. Neurocomputing, 52-54, 341-346. doi:10.1016/s0925-2312(02)00828-7
    • NLM

      Antunes G, Simões-de-Souza FM, Roque AC. Sensitivity of AMPA receptor channel to calcium oscillations: a computational study [Internet]. Neurocomputing. 2003 ; 52-54 341-346.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00828-7
    • Vancouver

      Antunes G, Simões-de-Souza FM, Roque AC. Sensitivity of AMPA receptor channel to calcium oscillations: a computational study [Internet]. Neurocomputing. 2003 ; 52-54 341-346.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00828-7
  • Source: Neurocomputing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES NEURAIS, OLFATO (SISTEMAS)

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SIMÕES-DE-SOUZA, Fábio M. e ROQUE, Antônio Carlos. Simulation of a vertebrate receptor cell of the olfactory epithelium for use in network models. Neurocomputing, v. 44-46, p. 177-182, 2002Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00387-9. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Simões-de-Souza, F. M., & Roque, A. C. (2002). Simulation of a vertebrate receptor cell of the olfactory epithelium for use in network models. Neurocomputing, 44-46, 177-182. doi:10.1016/s0925-2312(02)00387-9
    • NLM

      Simões-de-Souza FM, Roque AC. Simulation of a vertebrate receptor cell of the olfactory epithelium for use in network models [Internet]. Neurocomputing. 2002 ; 44-46 177-182.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00387-9
    • Vancouver

      Simões-de-Souza FM, Roque AC. Simulation of a vertebrate receptor cell of the olfactory epithelium for use in network models [Internet]. Neurocomputing. 2002 ; 44-46 177-182.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00387-9
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      COELHO, Regina Célia e COSTA, Luciano da Fontoura. Realistic neuromorphic models and their application to neural reorganization simulations. Neurocomputing, v. 48, p. 555-571, 2002Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(01)00628-2. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Coelho, R. C., & Costa, L. da F. (2002). Realistic neuromorphic models and their application to neural reorganization simulations. Neurocomputing, 48, 555-571. doi:10.1016/s0925-2312(01)00628-2
    • NLM

      Coelho RC, Costa L da F. Realistic neuromorphic models and their application to neural reorganization simulations [Internet]. Neurocomputing. 2002 ; 48 555-571.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(01)00628-2
    • Vancouver

      Coelho RC, Costa L da F. Realistic neuromorphic models and their application to neural reorganization simulations [Internet]. Neurocomputing. 2002 ; 48 555-571.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(01)00628-2
  • Source: Neurocomputing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES NEURAIS, CÓRTEX VISUAL

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    • ABNT

      OLIVEIRA, Rodrigo Freire e ROQUE, Antônio Carlos. A biologically plausible neural network model of the primate primary visual system. Neurocomputing, v. 44-46, p. 957-963, 2002Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00497-6. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Oliveira, R. F., & Roque, A. C. (2002). A biologically plausible neural network model of the primate primary visual system. Neurocomputing, 44-46, 957-963. doi:10.1016/s0925-2312(02)00497-6
    • NLM

      Oliveira RF, Roque AC. A biologically plausible neural network model of the primate primary visual system [Internet]. Neurocomputing. 2002 ; 44-46 957-963.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00497-6
    • Vancouver

      Oliveira RF, Roque AC. A biologically plausible neural network model of the primate primary visual system [Internet]. Neurocomputing. 2002 ; 44-46 957-963.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0925-2312(02)00497-6

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