Zobrazeno 1 - 10
of 28
pro vyhledávání: '"Yu, Yadan"'
Autor:
Yu, Yadan, Chen, Yangwu, Huang, Shunbo, Wang, Rui, Zhou, Houzhen, Liu, Chuankun, Wang, Wei, Tan, Zhouliang
Publikováno v:
In Process Safety and Environmental Protection June 2024 186:388-398
Autor:
Yu, Yadan, Chen, Yangwu, Huang, Shunbo, Wang, Rui, Wu, Yadong, Zhou, Houzhen, Li, Xin, Tan, Zhouliang
Publikováno v:
In Journal of Water Process Engineering May 2024 62
Autor:
Yu, Yadan, Zeng, Hao, Wang, Liyun, Wang, Rui, Zhou, Houzhen, Zhong, Liang, Zeng, Jun, Chen, Yangwu, Tan, Zhouliang
Publikováno v:
In Journal of Environmental Management March 2024 354
Autor:
Yu, Yadan, Wang, Rui, Huang, Shunbo, Wang, Fan, Zeng, Hao, Wang, Liyun, Zhou, Houzhen, Tan, Zhouliang, Chen, Yangwu
Publikováno v:
In Biochemical Engineering Journal September 2023 198
Autor:
Huang, Shunbo, Wang, Rui, Yu, Yadan, Zhang, Weihan, Tan, Zhouliang, Zhou, Houzhen, Wu, Yadong, Chen, Yangwu
Publikováno v:
In Biochemical Engineering Journal February 2023 191
Publikováno v:
In Journal of Environmental Management 15 January 2022 302 Part A
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:
IOP Conference Series: Earth & Environmental Science; 3/12/2021, Vol. 687, p1-7, 7p
Publikováno v:
The Proceedings of the Second International Conference on Communications, Signal Processing, and Systems ISBN: 9783319005355
In this paper, Potts model based on the dictionary-based mixture model (DMM) is proposed to make image classification. Potts model is used for SAR image segmentation by minimizing energy functional, which is a weighted sum of data fidelity and the le
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::93bdc2f64c82248c2d1a0efaec3dfa42
https://doi.org/10.1007/978-3-319-00536-2_67
https://doi.org/10.1007/978-3-319-00536-2_67
