Zobrazeno 1 - 10
of 72 268
pro vyhledávání: '"Bellon, A"'
Publikováno v:
The Academy of Management Executive (1993-2005), 2003 Feb 01. 17(1), 38-45.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/4165927
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Somasundaram, Niran
Publikováno v:
Ecology Law Quarterly, 2015 Jan 01. 42(2), 491-520.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/43920954
Publikováno v:
in 2024 27th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2024, pp. 1-14
Segment Anything Model (SAM), a new AI model from Meta AI released in April 2023, is an ambitious tool designed to identify and separate individual objects within a given image through semantic interpretation. The advanced capabilities of SAM are the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.03064
Autor:
Moffat, Corey
Publikováno v:
Environmental Law, 2014 Jul 01. 44(3), 959-982.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/43267837
We apply evolutionary reinforcement learning to a simulation model in order to identify efficient time-dependent erasure protocols for a physical realization of a one-bit memory by an underdamped mechanical cantilever. We show that these protocols, w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.15050
Autor:
Cobo, Miriam, del Barrio, Amaia Pérez, Fernández-Miranda, Pablo Menéndez, Bellón, Pablo Sanz, Iglesias, Lara Lloret, Silva, Wilson
Prognosis after intracranial hemorrhage (ICH) is influenced by a complex interplay between imaging and tabular data. Rapid and reliable prognosis are crucial for effective patient stratification and informed treatment decision-making. In this study,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.08784
Autor:
Bellón, Bárbara, Bhaskar, Lalith Kumar, Brink, Tobias, Aymerich-Armengol, Raquel, Sonawane, Dipali, Chatain, Dominique, Dehm, Gerhard, Ramachandramoorthy, Rajaprakash
Understanding the mechanical properties of metals at extreme conditions is essential for the advancement of miniaturized technologies. As dimensions decrease, materials will experience higher strain rates at the same applied velocities. Moreover, the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.07462