Książki na temat „Classification/segmentation”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 16 najlepszych książek naukowych na temat „Classification/segmentation”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Sithole, George. Segmentation and classification of airborne laser scanner data. Delft: Nederlandse Commissie voor Geodesie, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaCharters, Graham Castree. Segmentation and classification in automated chromosome analysis using trainable models. Manchester: University of Manchester, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaShusharina, Nadya, Mattias P. Heinrich i Ruobing Huang, red. Segmentation, Classification, and Registration of Multi-modality Medical Imaging Data. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-71827-5.
Pełny tekst źródłaMoukadem, Ali, Djaffar Ould Abdeslam i Alain Dieterlen. Time-Frequency Domain for Segmentation and Classification of Non-Stationary Signals. Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781118908686.
Pełny tekst źródłaK, Kokula Krishna Hari, red. An Image Segmentation and Classification for Brain Tumor Detection using Pillar K-Means Algorithm. Chennai, India: Association of Scientists, Developers and Faculties, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaAbkar, Ali Akbar. Likelihood-based segmentation and classification of remotely sensed images: A Bayesian optimization approach for combining RS and GIS. Enschede, The Netherlands: International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaAntonacopoulos, A. Page segmentation and classification using the description of the background: A flexible and efficient approach for documents with complex and traditional layouts. Manchester: UMIST, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaAfanas'ev, Mihail, Mihail Bendikov i Stanislav Korunov. Fundamentals of the economy of space activities. ru: INFRA-M Academic Publishing LLC., 2021. http://dx.doi.org/10.12737/1018193.
Pełny tekst źródłaIntelmann, Steven S. Automated, objective texture segmentation of multibeam echosounder data: Seafloor survey and substrate maps from James Island to Ozette Lake, Washington outer coast. Silver Spring, Md: U.S. Dept. of Commerce, National Oceanic and Atmospheric Administration, National Ocean Service, National Marine Sanctuary Program, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaSuri, Jasjit S., i Ayman S. El-Baz. Artificial Intelligence Strategies for Brain Tumor Diagnosis: Segmentation and Classification Strategies in MRI. Elsevier Science & Technology Books, 2023.
Znajdź pełny tekst źródłaMoukadem, Ali, Djaffar Ould Abdeslam i Alain Dieterlen. Time-Frequency Domain for Segmentation and Classification of Non-Stationary Signals: The Stockwell Transform Applied on Bio-Signals and Electric Signals. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaMoukadem, Ali, Djaffar Ould Abdeslam i Alain Dieterlen. Time-Frequency Domain for Segmentation and Classification of Non-stationary Signals: The Stockwell Transform Applied on Bio-signals and Electric Signals. Wiley-Interscience, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaMoukadem, Ali, Djaffar Ould Abdeslam i Alain Dieterlen. Time-Frequency Domain for Segmentation and Classification of Non-Stationary Signals: The Stockwell Transform Applied on Bio-Signals and Electric Signals. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaMoukadem, Ali, Djaffar Ould Abdeslam i Alain Dieterlen. Time-Frequency Domain for Segmentation and Classification of Non-Stationary Signals: The Stockwell Transform Applied on Bio-Signals and Electric Signals. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaMoukadem, Ali, Djaffar Ould Abdeslam i Alain Dieterlen. Time-Frequency Domain for Segmentation and Classification of Non-Stationary Signals: The Stockwell Transform Applied on Bio-Signals and Electric Signals. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaShusharina, Nadya, Mattias P. Heinrich i Ruobing Huang. Segmentation, Classification, and Registration of Multi-Modality Medical Imaging Data: MICCAI 2020 Challenges, ABCs 2020, L2R 2020, TN-SCUI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4-8, 2020, Proceedings. Springer International Publishing AG, 2021.
Znajdź pełny tekst źródła