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Artigo de periodico
Data clustering using controlled consensus in complex networks (2013)
Cupertino, Thiago H; Huertas, Jean; Liang, Zhao
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUPERTINO, Thiago H e HUERTAS, Jean e LIANG, Zhao. Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, v. 118, p. 132-140, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Cupertino, T. H., Huertas, J., & Liang, Z. (2013). Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, 118, 132-140. doi:10.1016/j.neucom.2013.02.026
NLM
Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
Vancouver
Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
Trabalho de evento
Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks (2013)
Souza, Jefferson Rodrigo de; Pessin, Gustavo; Shinzato, Patrick Yuri; Osório, Fernando Santos ; Wolf, Denis Fernando
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA
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ABNT
SOUZA, Jefferson Rodrigo de et al. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. 2013, Anais.. Amsterdam: Elsevier, 2013. p. 77-80. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Souza, J. R. de, Pessin, G., Shinzato, P. Y., Osório, F. S., & Wolf, D. F. (2013). Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. In Neurocomputing (Vol. 107, p. 77-80). Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2012.07.040
NLM
Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
Vancouver
Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
Artigo de periodico
Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites (2013)
Elias, Leonardo Abdala; Kohn, André Fábio
Source: Neurocomputing. Unidade: EP
Subjects: NEURÔNIOS, CONTROLE MOTOR, NEUROCIÊNCIAS
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ABNT
ELIAS, Leonardo Abdala e KOHN, André Fábio. Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites. Neurocomputing, v. 99, p. 521-533, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.038. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Elias, L. A., & Kohn, A. F. (2013). Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites. Neurocomputing, 99, 521-533. doi:10.1016/j.neucom.2012.06.038
NLM
Elias LA, Kohn AF. Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 99 521-533.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.038
Vancouver
Elias LA, Kohn AF. Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 99 521-533.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.038
Artigo de periodico
Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model (2013)
Ribeiro, Patrícia B; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Oliveira, Patrícia Rufino; Schiabel, Homero ; Verçosa, Luciana B
Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EACH, EESC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
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ABNT
RIBEIRO, Patrícia B et al. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, v. no 2013, p. 61-71, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Ribeiro, P. B., Romero, R. A. F., Oliveira, P. R., Schiabel, H., & Verçosa, L. B. (2013). Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, no 2013, 61-71. doi:10.1016/j.neucom.2012.08.062
NLM
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
Vancouver
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062

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