Zobrazeno 1 - 10
of 3 055
pro vyhledávání: '"PRATO, M."'
Autor:
Hou, H., Cardo, L., Merino, J.P., Xu, F., Wetzl, C., Arnaiz, B., Luan, X., Mai, Y., Criado, A., Prato, M.
Publikováno v:
In Materials Today Chemistry October 2023 33
Autor:
Mandras N, Argenziano M, Prato M, Roana J, Luganini A, Allizond V, Tullio V, Finesso N, Comini S, Bressan BE, Pecoraro F, Giribaldi G, Troia A, Cavalli R, Cuffini AM, Banche G
Publikováno v:
International Journal of Nanomedicine, Vol Volume 17, Pp 1725-1739 (2022)
Narcisa Mandras,1 Monica Argenziano,2 Mauro Prato,1 Janira Roana,1 Anna Luganini,3 Valeria Allizond,1 Vivian Tullio,1 Nicole Finesso,4 Sara Comini,1 Bruno Emilio Bressan,4 Francesca Pecoraro,4 Giuliana Giribaldi,4 Adriano Troia,5 Roberta Cavalli,2 An
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/296ebf993eab4c3c876d3d1da41969cf
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:
In Journal of Advanced Joining Processes June 2021 3
Publikováno v:
In Applied Mathematics and Computation 1 March 2021 392
Publikováno v:
New Astronomy 40 (2015), 1-13
In the case of ground-based telescopes equipped with adaptive optics systems, the point spread function (PSF) is only poorly known or completely unknown. Moreover, an accurate modeling of the PSF is in general not available. Therefore in several imag
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1503.05673
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bonettini, S., Prato, M.
Publikováno v:
Inverse Problems 30 (2014), 055004
In this paper we present new optimization strategies for the reconstruction of X-ray images of solar flares by means of the data collected by the Reuven Ramaty High Energy Solar Spectroscopic Imager (RHESSI). The imaging concept of the satellite is b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1311.5717
Autor:
Bonettini, S.1 (AUTHOR), Prato, M.1 (AUTHOR), Rebegoldi, S.2 (AUTHOR) simone.rebegoldi@unifi.it
Publikováno v:
Computational Optimization & Applications. Jan2023, Vol. 84 Issue 1, p85-123. 39p.
Publikováno v:
Inverse Problems 29 (2013), 065017
In this paper we propose a blind deconvolution method which applies to data perturbed by Poisson noise. The objective function is a generalized Kullback-Leibler divergence, depending on both the unknown object and unknown point spread function (PSF),
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1305.0421