Zobrazeno 1 - 10
of 1 673
pro vyhledávání: '"euclidean distance matrix"'
Autor:
Yujia Zhu, Aonan Wen, Ning Xiao, Zixiang Gao, Shengwen Zheng, Xiangling Fu, Yijiao Zhao, Yong Wang
Publikováno v:
Head & Face Medicine, Vol 20, Iss 1, Pp 1-9 (2024)
Abstract Background We aimed to establish a novel method for automatically constructing three-dimensional (3D) median sagittal plane (MSP) for mandibular deviation patients, which can increase the efficiency of aesthetic evaluating treatment progress
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/26be27dfd2034dd38e91bb6f45a459c8
Publikováno v:
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, Vol 9, Iss 1 (2024)
With the continuous development of visualization technology and machine learning algorithms, sports data visualization is more and more widely used in sports training and management. In this paper, the visualization interface based on MFC and the dra
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c236cf4c1b4d4f12b446d70a3a641a64
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.
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:
Sensors, Vol 22, Iss 21, p 8347 (2022)
Advances in neural networks have garnered growing interest in applications of machine vision in livestock management, but simpler landmark-based approaches suitable for small, early stage exploratory studies still represent a critical stepping stone
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f522e4c5fb5a4d90a8036a6c2fd22226
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 7, Pp 37406-37413 (2019)
Node localization in wireless sensor networks (WSNs) has received a considerable amount of attention. In this paper, using the natural low-rank properties of the Euclidean distance matrix (EDM), we formulate the node location finding problem from onl
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8d52bb66847b44bd8473a829138f9f91
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.