Zobrazeno 1 - 10
of 337
pro vyhledávání: '"Sensing time"'
Publikováno v:
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, Vol 134, Iss , Pp 104249- (2024)
Accurate wetland extraction using remote sensing technology poses significant challenges due to the complex hydrological dynamics, diverse landscapes, and varied wetland types. Constructing a reliable sample set is a critical first step in overcoming
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7b5cf8bfeef44d00869a06b3ce176afc
Publikováno v:
Iranian Journal of Electrical and Electronic Engineering, Vol 20, Iss 1, Pp 56-71 (2024)
Cognitive radio (CR) is an effective technique for dealing with scarcity in spectrum resources and enhancing overall spectrum utilization. CR attempts to enhance spectrum sensing by detecting the primary user (PU) and allowing the secondary user (SU)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/234d0e9e599445429403889c40ca777a
Autor:
Jebamalar Leavline, Sugantha A.
Publikováno v:
Memories - Materials, Devices, Circuits and Systems, Vol 5, Iss , Pp 100065- (2023)
Sense amplifiers (SA) play a vital role in supporting the read performance of static random-access memory (SRAM). Single ended SRAM has attracted importance due to low leakage current and absence of time margin compared to differential SA. This paper
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5d13ae6247de4024b60973a070c1ff2c
Publikováno v:
Известия Томского политехнического университета: Инжиниринг георесурсов, Vol 334, Iss 8 (2023)
Link for citation: Shcherbakov R.E., Kovalev A.V., Ilin A.V. Using supervised machine learning algorithms for kick detection during managed pressure drilling. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineering, 2023, vol. 334, no.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/79bc0972dad74cfca2277fba85f5ece6
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 2, p 688 (2024)
The rapid development of wireless communication technology has led to an increasing number of internet of thing (IoT) devices, and the demand for spectrum for these devices and their related applications is also increasing. However, spectrum scarcity
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/49f391141a5542b6abfe86a291ecac96
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.
USING UNSUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHM TO PREVENT THE STICKING OF DRILLING AND CASING STRINGS
Autor:
Roman E. Shcherbakov, Artem V. Kovalev
Publikováno v:
Известия Томского политехнического университета: Инжиниринг георесурсов, Vol 333, Iss 4, Pp 66-78 (2022)
The relevance. Drilling failures and accidents will continue to attract attention in drilling for oil and gas as more complex wells are being drilled across depleted zones to reach deeper reservoir targets. Stuck pipe incident continue to be a major
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/771e84fc9b404d69a994d7cac18de672
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:
ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol 12, Iss 8, p 332 (2023)
With an increase in the amount of natural disasters, the combined use of cloud-penetrating Synthetic Aperture Radar and deep learning becomes unavoidable for their monitoring. This article proposes a methodology for forest fire detection using unsupe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b60251a1f1874b529c890a0f1eb389bd