Zobrazeno 1 - 10
of 422
pro vyhledávání: '"HIGHWAY NETWORK"'
Publikováno v:
Promet (Zagreb), Vol 36, Iss 4, Pp 749-764 (2024)
Data collection technologies or data sources are critical for highway network management. However, due to the limitations on available management resources, determining the importance of these data sources is necessary to allocate these resources rea
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ea42d72772be46b0a9c9dd72fd2df00e
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.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 44982-45000 (2022)
Automatically synthesizing dance motion sequences is an increasingly popular research task in the broader field of human motion analysis. Recent approaches have mostly used recurrent neural networks (RNNs), which are known to suffer from prediction e
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d7aadff3fd4a4d9f8a0740d4cb450af2
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.
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.
Publikováno v:
Tehnički Vjesnik, Vol 28, Iss 6, Pp 1920-1926 (2021)
With the increasing population worldwide, the number of vehicles is increasing day by day. This increase also creates different traffic problems. Various analysis methods are developed to solve traffic problems and to better examine the road transpor
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f57f59c9d7a24b868072cf7bb9f2baab
Autor:
Manh-Hung Ha, Oscal Tzyh-Chiang Chen
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 164887-164902 (2021)
In this work, we propose two Deep Neural Networks, DNN-1 and DNN-2, based on residual Fast-Slow Refined Highway (FSRH) and Global Atomic Spatial Attention (GASA) to effectively recognize and detect actions. The proposed DNN-1 includes a 3D Convolutio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f623ebfea13f439487d6ae498cadd70b