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pro vyhledávání: '"Romero, Axel"'
Autor:
Tormos, Adrian, Llauradó, Blanca, Núñez, Fernando, Romero, Axel, Garcia-Gasulla, Dario, Béjar, Javier
The scarcity of data in medical domains hinders the performance of Deep Learning models. Data augmentation techniques can alleviate that problem, but they usually rely on functional transformations of the data that do not guarantee to preserve the or
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.18926
Autor:
Mbanze, Aires Afonso, Batista, Antonio Carlos, Tetto, Alexandre França, Romero, Axel Misraim, Mudekwe, John
Publikováno v:
Ciência Florestal v.27 n.2 2017
Ciência Florestal
Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
instacron:UFSM
Ciência Florestal, Volume: 27, Issue: 2, Pages: 687-696, Published: JUN 2017
Ciência Florestal
Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
instacron:UFSM
Ciência Florestal, Volume: 27, Issue: 2, Pages: 687-696, Published: JUN 2017
RESUMO Este trabalho foi desenvolvido com objetivo de avaliar o desempenho dos índices de Nesterov e Fórmula de Monte Alegre (FMA) no ambiente Lichinga (norte de Moçambique), de modo a sugerir o melhor índice a ser usado nesta região. Para a mat
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::ebc31972cecbd5d2e1cdb7d09e3af5a7
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1980-50982017000200687
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1980-50982017000200687
Akademický článek
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Autor:
Afonso Mbanze, Aires, Carlos Batista, Antonio, França Tetto, Alexandre, Misraim Romero, Axel, Mudekwe, John
Publikováno v:
Ciência Florestal (01039954); abr-jun2017, Vol. 27 Issue 2, p687-696, 10p, 6 Charts, 1 Graph, 1 Map
