Zobrazeno 1 - 10
of 16
pro vyhledávání: '"Missing regions"'
Autor:
Rubyeat Islam, Atif Rahman
Publikováno v:
Heliyon, Vol 10, Iss 11, Pp e32227- (2024)
Phylogenetic tree estimation using conventional approaches usually requires pairwise or multiple sequence alignment. However, sequence alignment has difficulties related to scalability and accuracy in case of long sequences such as whole genomes, low
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1831135ed1c34161b41617600a599eb1
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:
Remote Sensing, Vol 11, Iss 3, p 300 (2019)
Geostationary satellite land surface temperature (GLST) data are important for various dynamic environmental and natural resource applications for terrestrial ecosystems. Due to clouds, shadows, and other atmospheric conditions, the derived LSTs are
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/077346a2a4554fbba7555c97f7fd2b23
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 Visualization and Computer Graphics. 22:1236-1247
Diminished reality aims to remove real objects from video images and fill in the missing regions with plausible background textures in real time. Most conventional methods based on image inpainting achieve diminished reality by assuming that the back
Publikováno v:
Remote Sensing; Volume 11; Issue 3; Pages: 300
Remote Sensing, Vol 11, Iss 3, p 300 (2019)
Remote Sensing, Vol 11, Iss 3, p 300 (2019)
Geostationary satellite land surface temperature (GLST) data are important for various dynamic environmental and natural resource applications for terrestrial ecosystems. Due to clouds, shadows, and other atmospheric conditions, the derived LSTs are
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.