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Scaling laws for ad-hoc wireless networks: an information theoretic approach
Scaling laws for ad-hoc wireless networks: an information theoretic approach
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Scaling laws for ad-hoc wireless networks: an information theoretic approach

Xue, Feng ; Kumar, P. R

Foundations and trends in networking, 2006, Vol.1 (2), p.145-270 [Periódico revisado por pares]

Hanover, Mass: Now Publishers

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Modular Brain Networks
Modular Brain Networks
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Modular Brain Networks

Sporns, Olaf ; Betzel, Richard F

Annual review of psychology, 2016-01, Vol.67 (1), p.613-640 [Periódico revisado por pares]

United States: Annual Reviews

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Network Interventions
Network Interventions
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Network Interventions

Valente, Thomas W.

Science (American Association for the Advancement of Science), 2012-07, Vol.337 (6090), p.49-53 [Periódico revisado por pares]

Washington, DC: American Association for the Advancement of Science

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Interorganizational Networks at the Network Level: A Review of the Empirical Literature on Whole Networks
Interorganizational Networks at the Network Level: A Review of the Empirical Literature on Whole Networks
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Interorganizational Networks at the Network Level: A Review of the Empirical Literature on Whole Networks

Provan, Keith G. ; Fish, Amy ; Sydow, Joerg

Journal of management, 2007-06, Vol.33 (3), p.479-516 [Periódico revisado por pares]

Los Angeles, CA: Sage Publications

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Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks
Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks
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Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks

Yu, Haiyang ; Wu, Zhihai ; Wang, Shuqin ; Wang, Yunpeng ; Ma, Xiaolei

Sensors (Basel, Switzerland), 2017-06, Vol.17 (7), p.1501 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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6
Network Meta-analysis
Network Meta-analysis
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Network Meta-analysis

White, Ian R.

The Stata journal, 2015-12, Vol.15 (4), p.951-985 [Periódico revisado por pares]

Sage Publications, Inc

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Integrative network analysis of nineteen brain regions identifies molecular signatures and networks underlying selective regional vulnerability to Alzheimer's disease
Integrative network analysis of nineteen brain regions identifies molecular signatures and networks underlying selective regional vulnerability to Alzheimer's disease
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Integrative network analysis of nineteen brain regions identifies molecular signatures and networks underlying selective regional vulnerability to Alzheimer's disease

Wang, Minghui ; Roussos, Panos ; McKenzie, Andrew ; Zhou, Xianxiao ; Kajiwara, Yuji ; Brennand, Kristen J ; De Luca, Gabriele C ; Crary, John F ; Casaccia, Patrizia ; Buxbaum, Joseph D ; Ehrlich, Michelle ; Gandy, Sam ; Goate, Alison ; Katsel, Pavel ; Schadt, Eric ; Haroutunian, Vahram ; Zhang, Bin

Genome medicine, 2016-11, Vol.8 (1), p.104-104, Article 104 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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8
Small-World Brain Networks Revisited
Small-World Brain Networks Revisited
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Small-World Brain Networks Revisited

Bassett, Danielle S. ; Bullmore, Edward T.

The Neuroscientist, 2017-10, Vol.23 (5), p.499-516 [Periódico revisado por pares]

Los Angeles, CA: SAGE Publications

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9
Structural investigation of supply networks: A social network analysis approach
Structural investigation of supply networks: A social network analysis approach
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Structural investigation of supply networks: A social network analysis approach

Kim, Yusoon ; Choi, Thomas Y. ; Yan, Tingting ; Dooley, Kevin

Journal of operations management, 2011-03, Vol.29 (3), p.194-211 [Periódico revisado por pares]

Chicago: Elsevier B.V

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10
Pansharpening by Convolutional Neural Networks
Pansharpening by Convolutional Neural Networks
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Pansharpening by Convolutional Neural Networks

Masi, Giuseppe ; Cozzolino, Davide ; Verdoliva, Luisa ; Scarpa, Giuseppe

Remote sensing (Basel, Switzerland), 2016-07, Vol.8 (7), p.594 [Periódico revisado por pares]

MDPI AG

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