Zobrazeno 1 - 10
of 635
pro vyhledávání: '"J, Markowski"'
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.
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:
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 1128:012018
Measurement of the calorific value of fuels with the use of the present calorimeter structures requires specific conditions and takes a relatively long time. These requirements are related to the assurance of appropriate environmental parameters, i.e
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0e00c076c18f8596b6a7675a8b00cd73
https://doi.org/10.1088/1755-1315/1128/1/012018
https://doi.org/10.1088/1755-1315/1128/1/012018
Publikováno v:
PRZEMYSŁ CHEMICZNY. 1:106-109
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::e15849013d708099b693acf54683f887
https://doi.org/10.15199/62.2019.2.16
https://doi.org/10.15199/62.2019.2.16
Publikováno v:
Disruptive Technologies in Information Sciences V.
The goal of this effort is to train Deep Learning (DL) models using synthetic Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) datasets to predict the modulation schemes of real OFDM signals without transfer learning. To facilitate our study, we gen
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::3a2668f54e594971674c81f8de244632
https://doi.org/10.1117/12.2585313
https://doi.org/10.1117/12.2585313
Publikováno v:
Disruptive Technologies in Information Sciences IV.
Machine Learning (ML) technologies have been widely used for blind signal classification problem (Modulation Classification) to automatically identify the modulation schemes of Radio Frequency (RF) signal from complex- valued IQ (In-phase Quadrature)
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::c61d613e7086fc5c5de515d05115e6a6
https://doi.org/10.1117/12.2557300
https://doi.org/10.1117/12.2557300