Zobrazeno 1 - 10
of 241
pro vyhledávání: '"Gong, Xiaodong"'
Publikováno v:
Sensors 2022, 22, 2822
In recent years, with the development of wind energy, the number and scale of wind farms are developing rapidly. Since offshore wind farm has the advantages of stable wind speed, clean, renewable, non-polluting and no occupation of cultivated land, w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.00221
Publikováno v:
In Chemical Engineering Journal 1 May 2024 487
Autor:
Gong, Xiaodong, Han, Dan, Zhang, Lu, Yin, Guibo, Yang, Junfang, Jia, Hui, Cao, Zhiyan, Dong, Jingao, Liu, Yuwei, Gu, Shouqin
Publikováno v:
In Journal of Integrative Agriculture
Autor:
Ma, Hao, Liu, Jingbin, Hu, Zhirong, Qiu, Hongyu, Xu, Dong, Wang, Zemin, Gong, Xiaodong, Yang, Sheng
This paper designs a technique route to generate high-quality panoramic image with depth information, which involves two critical research hotspots: fusion of LiDAR and image data and image stitching. For the fusion of 3D points and image data, since
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.14270
Autor:
Ma, Hao, Liu, Jingbin, Liu, Keke, Qiu, Hongyu, Xu, Dong, Wang, Zemin, Gong, Xiaodong, Yang, Sheng
Registration of 3D LiDAR point clouds with optical images is critical in the combination of multi-source data. Geometric misalignment originally exists in the pose data between LiDAR point clouds and optical images. To improve the accuracy of the ini
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.14261
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications 1 November 2023 229 Part A
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Vehicular Technology; November 2024, Vol. 73 Issue: 11 p16187-16200, 14p
Publikováno v:
Annals of Applied Statistics 2015, Vol. 9, No. 2, 883-900
Without measurement errors in predictors, discontinuity of a nonparametric regression function at unknown locations could be estimated using a number of existing approaches. However, it becomes a challenging problem when the predictors contain measur
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1509.04836