Lamyaa taha (202 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Techniques for Generation Digital elevation models | Lamyaa Taha | Taschenbuch | 76 S. | Englisch | 2020 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200535764 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …
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Taschenbuch. Condición: Neu. Machine learning classifiers &Classifier ensample | improvement of land cover classification | Lamyaa Taha (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786206845867 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …
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Taschenbuch. Condición: Neu. Deep learning in Remote sensing | Convolutional Neural Network (CNNs) | Lamyaa Taha (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207447008 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. New trends in Large scale satellite mapping | Lamyaa Taha | Taschenbuch | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200484895 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. Técnicas para la generación de modelos de elevación digital | Técnicas para la generación de modelos de elevación digital | Lamyaa Taha | Taschenbuch | Spanisch | 2020 | Editorial Académica Española | EAN 9786200394163 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Spanisch | Produktart: Bücher | La mayoría de los estudios de detección de cambios se concentran en la teoría y las aplicaciones de la detección de cambios más que en su parte algorítmica. Se han publicado numerosos estudios comparativos, pero no han examinado típicamente más de cuatro algoritmos y, en general, sólo han tratado un único conjunto de datos. Además, se ha trabajado poco en la aplicación de estas tecnologías en un entorno de producción. Hasta ahora no se ha hecho ningún esfuerzo sistemático para reunir, analizar y presentar algoritmos de detección de cambios. La novedad de esta investigación es presentar tales algoritmos de una manera bastante sistemática. Sin embargo, estos algoritmos son sólo una pequeña fracción del número total de algoritmos existentes en la literatura. Uno de los principales objetivos es comparar entre estos algoritmos para exponer sus puntos fuertes así como sus puntos débiles.…
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