Zobrazeno 1 - 10
of 58 890
pro vyhledávání: '"Kostic, A."'
Autor:
Смиљанић, Драгана Б. smiljanicdragana89@gmail.com
Publikováno v:
Religion & Tolerance / Religija & Tolerancija. Jul-Dec2023, Vol. 21 Issue 40, p323-343. 21p.
Autor:
Ranđelović Dušan J., Kostić Senka M.
Publikováno v:
Zbornik Radova Filozofskog Fakulteta u Prištini, Vol 50, Iss 1, Pp 229-252 (2020)
Professor dr Petar Kostic was concerned with constructing, auditing and adapting instruments from various aspects of complete human psychology: from personality, through general cognitive abilities, but also specific abilities, to instruments which r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/06fd0e4df5c6422a89e711009854b64e
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:
SeeNews Research & Profiles (Company Profiles). 2013, p2206-2210. 5p.
Autor:
Kostic, Vladimir R., Lounici, Karim, Halconruy, Hélène, Devergne, Timothée, Novelli, Pietro, Pontil, Massimiliano
Markov processes serve as a universal model for many real-world random processes. This paper presents a data-driven approach for learning these models through the spectral decomposition of the infinitesimal generator (IG) of the Markov semigroup. The
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.14477
We present an analytical model of $\Sigma-D$ relation for supernova remnants (SNRs) evolving in a clumpy medium. The model and its approximations were developed using the hydrodynamic simulations of SNRs in environments of low-density bubbles and clu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.07905
Autor:
Turkcan, Mehmet Kerem, Li, Yuyang, Zang, Chengbo, Ghaderi, Javad, Zussman, Gil, Kostic, Zoran
We introduce Boundless, a photo-realistic synthetic data generation system for enabling highly accurate object detection in dense urban streetscapes. Boundless can replace massive real-world data collection and manual ground-truth object annotation (
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.03022
We present a novel data-driven simulation environment for modeling traffic in metropolitan street intersections. Using real-world tracking data collected over an extended period of time, we train trajectory forecasting models to learn agent interacti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.00943