Zobrazeno 1 - 10
of 8 398
pro vyhledávání: '"object analysis"'
Autor:
Iorio, Lorenzo
Publikováno v:
ApJ 977 44 (2024)
The perturbations of the hyperbolic motion of a test particle due to the general relativistic gravitoelectromagnetic Schwarzschild and Lense-Thirring components of the gravitational field of a rotating massive body are analytically worked out to the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.12063
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.
Autor:
Muhammad Waqas Ahmed, Abdullah Alshahrani, Abrar Almjally, Naif Al Mudawi, Asaad Algarni, Khaled Al Nowaiser, Ahmad Jalal, Jeongmin Park
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 142360-142379 (2024)
Object Classification in Remote Sensing Imagery holds paramount importance for extracting meaningful insights from complex aerial scenes. Conventional methods encounter challenges in achieving precision amidst diverse landscape features. This paper i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/847cd35292f24ab6812e1527e85b48e3
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:
Atmosphere, Vol 15, Iss 8, p 906 (2024)
Accurate frost observations are crucial for developing and validating frost prediction models. In 2022, the multi-sensor-based automatic frost observation system (MFOS), including an RGB camera, a thermal infrared camera, a leaf wetness sensor (LWS),
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cc3de14fc599461aa7d4bc51a6aa073f
Autor:
Xingyu Liu, Charles Clark, Steffen Kieß, Ammar Alsaffar, Hieu Tran, Guhathakurta Jajnabalkya, Sven Simon
Publikováno v:
e-Journal of Nondestructive Testing, Vol 29, Iss 3 (2024)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/82d07ccba2054131886a3b4ac03ff7a6