Rysz (39 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Our Sunday Visitor Inc., Huntington, Indiana, 1990
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Soft cover. Condición: Good. Teacher's Edition. 96pp. Bound in original light blue soft covers. Light wear- mainly edge wear - to exterior and a touch of sunning to covers. Several very minor dings to edges of pages. Text clean. Binding sound. Overall, a good, clean, sound copy. Includes a forward by the editors, an additional c…ontributions by them, another by Joseph W. Wieczerzak, Chairman, Polish National Catholic Church Commission on History and Archives, and 2 contributions by Msgr. John P. Gallagher, Historian, Diocese of Scranton. SCARCE Teacher's Edition.
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Editorial: Stratz Publishing, 1997
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Condición: Usado
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Paperback. Paperback, approximately 8 1/2 x 11 inches, 286 pp. Consists of letters from bishops, history of the PNCC and some of its parishes, plus numerous ads. Includes laid-in folder with program of celebration and two drawings of the Cathedral and Bishop Hodur. Hard to find. Oversize. Religion; history; Polish immigrants; ge…nealogy; Scranton, Pennsylvania.
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Synthetic Aperture Radar Sar Data Applications
Rysz, Maciej (EDT); Tsokas, Arsenios (EDT); Dipple, Kathleen M. (EDT); Fair, Kaitlin L. (EDT); Pardalos, Panos M. (EDT)
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Synthetic Aperture Radar Sar Data Applications
Rysz, Maciej (EDT); Tsokas, Arsenios (EDT); Dipple, Kathleen M. (EDT); Fair, Kaitlin L. (EDT); Pardalos, Panos M. (EDT)
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Synthetic Aperture Radar Sar Data Applications
Rysz, Maciej (EDT); Tsokas, Arsenios (EDT); Dipple, Kathleen M. (EDT); Fair, Kaitlin L. (EDT); Pardalos, Panos M. (EDT)
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Synthetic Aperture Radar Sar Data Applications
Rysz, Maciej (EDT); Tsokas, Arsenios (EDT); Dipple, Kathleen M. (EDT); Fair, Kaitlin L. (EDT); Pardalos, Panos M. (EDT)
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Condición: New.
Synthetic Aperture Radar Sar Data Applications
Rysz, Maciej (EDT); Tsokas, Arsenios (EDT); Dipple, Kathleen M. (EDT); Fair, Kaitlin L. (EDT); Pardalos, Panos M. (EDT)
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Synthetic Aperture Radar Sar Data Applications
Rysz, Maciej (EDT); Tsokas, Arsenios (EDT); Dipple, Kathleen M. (EDT); Fair, Kaitlin L. (EDT); Pardalos, Panos M. (EDT)
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Condición: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Condición: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Synthetic Aperture Radar (SAR) Data Applications | Maciej Rysz (u. a.) | Taschenbuch | Springer Optimization and Its Applications | x | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031212277 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[a…t]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 288 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This carefully curated volume presents an in-depth, state-of-the-art discussion on many applications of Synthetic Aperture Radar (SAR). Integrating interdisciplinary sciences, the book features novel ideas, quantitative method…s, and research results, promising to advance computational practices and technologies within the academic and industrial communities. SAR applications employ diverse and often complex computational methods rooted in machine learning, estimation, statistical learning, inversion models, and empirical models. Current and emerging applications of SAR data for earth observation, object detection and recognition, change detection, navigation, and interference mitigation are highlighted. Cutting edge methods, with particular emphasis on machine learning, are included. Contemporary deep learning models in object detection and recognition in SAR imagery with corresponding feature extraction and training schemes are considered. State-of-the-art neural network architectures in SAR-aided navigation are compared and discussed further. Advanced empirical and machine learning models in retrieving land and ocean information ¿ wind, wave, soil conditions, among others, are also included.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This carefully curated volume presents an in-depth, state-of-the-art discussion on many applications ofSynthetic Aperture Radar (SAR). Integrating interdisciplinary sciences, the book features novel ideas, quantitative methods, and research results,promis…ingto advance computational practices and technologies within the academic and industrial communities. SAR applications employ diverse and often complex computational methods rooted in machine learning, estimation, statistical learning, inversion models, and empirical models. Current and emerging applications of SAR data for earth observation, object detection and recognition, change detection, navigation, and interference mitigation are highlighted. Cutting edge methods, with particular emphasis on machine learning, are included. Contemporary deep learning models in object detection and recognition in SAR imagery with corresponding feature extraction and training schemes are considered. State-of-the-art neural network architectures in SAR-aided navigation are compared and discussed further.Advanced empirical and machine learning models in retrieving land and ocean information - wind, wave, soil conditions, among others, are also included.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This carefully curated volume presents an in-depth, state-of-the-art discussion on many applications ofSynthetic Aperture Radar (SAR). Integrating interdisciplinary sciences, the book features novel ideas, quantitative methods, and research results…,promisingto advance computational practices and technologies within the academic and industrial communities. SAR applications employ diverse and often complex computational methods rooted in machine learning, estimation, statistical learning, inversion models, and empirical models. Current and emerging applications of SAR data for earth observation, object detection and recognition, change detection, navigation, and interference mitigation are highlighted. Cutting edge methods, with particular emphasis on machine learning, are included. Contemporary deep learning models in object detection and recognition in SAR imagery with corresponding feature extraction and training schemes are considered. State-of-the-art neural network architectures in SAR-aided navigation are compared and discussed further.Advanced empirical and machine learning models in retrieving land and ocean information - wind, wave, soil conditions, among others, are also included.
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