Zobrazeno 1 - 10
of 301
pro vyhledávání: '"L. Magri"'
Publikováno v:
Wind Energy Science, Vol 9, Pp 869-882 (2024)
Maximising the power production of large wind farms is key to the transition towards net zero. The overarching goal of this paper is to propose a computational method to maximise the power production of wind farms with two practical design strategies
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/71d52f0a612a4a2d83935435d9afcd3d
Publikováno v:
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol V-2-2020, Pp 49-55 (2020)
This paper deals with bundle adjustment with constrained cameras, i.e. where the orientation of certain cameras is expressed relatively to others, and these relative orientations are part of the unknowns. Despite the remarkable interest for oblique m
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b72310de9375439ea8a5d93033851bb0
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XLII-2-W13, Pp 849-855 (2019)
In this paper we deal with the automatic reconstruction of interior walls from point clouds, an active research topic with several practical applications. We propose an improved version of the method presented in (Magri and Fusiello, 2018), where the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7d6cd562a6b6404aa9fbc226d0843fb7
Publikováno v:
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XLII-2-W6, Pp 235-241 (2017)
Structure from Motion techniques provides low-cost and flexible methods that can be adopted in arial surveying to collect topographic data with accurate results. Nevertheless, the so-called “doming effect”, due to unfortunate acquisition conditi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/06b75160f90542d2be4209dd9aeac1bc
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.
Low-order thermoacoustic models are qualitatively correct, but typically, they are quantitatively inaccurate. We propose a time-domain bias-aware method to make qualitatively low-order models quantitatively (more) accurate. First, we develop a Bayesi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::26428336475b3dd5974073e3b002b68c
