Zobrazeno 1 - 10
of 548
pro vyhledávání: '"R. HETTIARACHCHI"'
Publikováno v:
ACS Omega, Vol 7, Iss 2, Pp 2316-2330 (2022)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4228b828e3d847d4a96d6b08a646553b
Publikováno v:
Ruhuna Journal of Science, Vol 7, Iss 2, Pp 21-31 (2016)
In this study, we investigated heavy metal uptake and the effects of Na2SiO3 on heavy metal absorption by field grown Basella alba L (Basellaceae). The concentrations of Fe, Cr, Pb and Cd in the field soils were 29755.30 ± 292.02, 32.99 ± 0.97, 26.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1a662a556f7b4d8cb49ce5266595db77
Autor:
R Hettiarachchi
Publikováno v:
Journal of the College of Community Physicians, Vol 14, Iss 1, Pp 46-49 (2011)
DOI: 10.4038/jccpsl.v14i1.2948 Journal of the College of Community Physicians of Sri Lanka Vol.14(1) 2009 46-49
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/73600c20b9214065a18d2c67c49a23b0
Publikováno v:
Journal of the College of Community Physicians, Vol 12, Iss 0, Pp 20-29 (2007)
IntroductionTo plan and implement a Sexual and Reproductive Health (SRH) educational intervention for school teachers and evaluate the effectiveness of the intervention. MethodsAn educational intervention was designed based on a situational analysis
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9d38faf4fb664c46b8288fd0393c356f
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:
Tropical Agricultural Research. 33:140
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:
Ruhuna Journal of Science. 12:97
Autor:
James F. Peters, R. Hettiarachchi
Publikováno v:
Pattern Recognition. 65:119-135
Color image segmentation is a crucial step in many computer vision and pattern recognition applications. This paper introduces an adaptive and unsupervised approach based on Voronoi regions to solve the color image segmentation problem. The proposed