Zobrazeno 1 - 10
of 200
pro vyhledávání: '"Nonlinear dimension reduction"'
Autor:
Karin Mora, Michael Rzanny, Jana Wäldchen, Hannes Feilhauer, Teja Kattenborn, Guido Kraemer, Patrick Mäder, Daria Svidzinska, Sophie Wolf, Miguel D. Mahecha
Publikováno v:
Methods in Ecology and Evolution, Vol 15, Iss 8, Pp 1422-1437 (2024)
Abstract Phenological shifts across plant species is a powerful indicator to quantify the effects of climate change. Today, mobile applications with automated species identification open new possibilities for phenological monitoring across space and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7de73b7a772e4e0c9ca08245eb6a1791
Autor:
Junnan Zhang, Hua Fu
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 69423-69433 (2024)
The escalating incorporation of wind energy into power grids imposes constraints on the effective operation and control of power systems. Effective short-term wind power forecasting technology is essential for safe power supply and stable operation o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4904ff0a9da2436eaf6fb6778c0942e2
Autor:
Gwangwoo Kim, Hyonho Chun
Publikováno v:
BMC Bioinformatics, Vol 24, Iss 1, Pp 1-19 (2023)
Abstract Background Deep generative models naturally become nonlinear dimension reduction tools to visualize large-scale datasets such as single-cell RNA sequencing datasets for revealing latent grouping patterns or identifying outliers. The variatio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f2f238b70205471c9f8cef9ef571f21f
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:
Frontiers in Biomedical Technologies, Vol 8, Iss 4 (2021)
Purpose: Multimodal Cardiac Image (MCI) registration is one of the evolving fields in the diagnostic methods of Cardiovascular Diseases (CVDs). Since the heart has nonlinear and dynamic behavior, Temporal Registration (TR) is the fundamental step for
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2a247648380a46b7bd62c1107846d2c1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.