Zobrazeno 1 - 10
of 301
pro vyhledávání: '"Gagliardi V."'
Autor:
D'Amico, F., Bertolini, L., Napolitano, A., Ciampoli, L. Bianchini, Manalo, J.R.D., Gagliardi, V., Calvi, A.
Publikováno v:
In Transportation Research Procedia 2023 69:187-194
Publikováno v:
Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications XIII.
Monitoring the actual conditions of critical infrastructure assets is a priority for administrators to guarantee high-standard in terms of structural stability, and operational safety and to prevent damages and deterioration. Nowadays, most protocols
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e7e6140f8458eab3b16213aa6b79e5cc
https://doi.org/10.1117/12.2636217
https://doi.org/10.1117/12.2636217
Publikováno v:
In Physica Medica November 2023 115 Supplement 1
Autor:
Moretti, E., Scalchi, P., Marfisi, D., Gagliardi, V., Guernieri, M., Bassi, S., Trovo’, M., Reverberi, C., Prisco, A.
Publikováno v:
In Physica Medica November 2023 115 Supplement 1
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:
Carpentiero, D., Fontanesi, S., Gagliardi, V., Malaguti, S., Margini, S., Giacopini, M., Strozzi, A., Amone, L., Bonanni, M., Franceschini, D.
Publikováno v:
SAE Transactions, 2007 Jan 01. 116, 1577-1588.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/44699377
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Lombardo, E., Kurz, C., Marschner, S., Avanzo, M., Gagliardi, V., Fanetti, G., Franchin, G., Stancanello, J., Corradini, S., Niyazi, M., Belka, C., Parodi, K., Riboldi, M., Landry, G.
Publikováno v:
Scientific Reports
Scientific Reports, Vol 11, Iss 1, Pp 1-12 (2021)
Scientific Reports, Vol 11, Iss 1, Pp 1-12 (2021)
Deep learning models based on medical images play an increasingly important role for cancer outcome prediction. The standard approach involves usage of convolutional neural networks (CNNs) to automatically extract relevant features from the patient
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::1e63fa3b5d067858055296e70b7691e6
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33742070
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33742070