Sai chandana (42 risultati)
Mastering Hyperspectral Imaging using ML and Spatial-Spectral Features
Tatireddy, Subba Reddy; B, Sai Chandana; Balleda, Ravi Kumar
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Mastering Hyperspectral Imaging using ML and Spatial-Spectral Features
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Maîtriser l'imagerie hyperspectrale à l'aide de la ML et des caractéristiques spatiales-spectrales: Un guide approfondi des techniques analytiques avancées et des meilleures pratiques
Tatireddy, Subba Reddy; B, Sai Chandana; Balleda, Ravi Kumar
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Maîtriser l'imagerie hyperspectrale à l'aide de la ML et des caractéristiques spatiales-spectrales: Un guide approfondi des techniques analytiques avancées et des meilleures pratiques
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Hyperspektrale Bildgebung mit ML und räumlich-spektralen Merkmalen beherrschen: Ein ausführlicher Leitfaden für fortgeschrittene Analysetechniken und bewährte Verfahren (German Edition)
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Dominar a imagiologia hiperespectral utilizando ML e características espaciais-espectrais: Um guia aprofundado para técnicas analíticas avançadas e melhores práticas (Portuguese Edition)
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Padroneggiare l'imaging iperspettrale utilizzando il ML e le caratteristiche spaziali-spettrali: Una guida approfondita alle tecniche analitiche avanzate e alle migliori pratiche (Italian Edition)
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Hyperspektrale Bildgebung mit ML und räumlich-spektralen Merkmalen beherrschen: Ein ausführlicher Leitfaden für fortgeschrittene Analysetechniken und bewährte Verfahren (German Edition)
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Dominar a imagiologia hiperespectral utilizando ML e características espaciais-espectrais: Um guia aprofundado para técnicas analíticas avançadas e melhores práticas (Portuguese Edition)
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Padroneggiare l'imaging iperspettrale utilizzando il ML e le caratteristiche spaziali-spettrali: Una guida approfondita alle tecniche analitiche avanzate e alle migliori pratiche (Italian Edition)
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Mastering Hyperspectral Imaging using ML and Spatial-Spectral Features
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Ma?triser l'imagerie hyperspectrale ? l'aide de la ML et des caract?ristiques spatiales-spectrales
Tatireddy, Subba Reddy; B, Sai Chandana; Balleda, Ravi Kumar
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book introduces hyperspectral remote sensing as a transformative imaging technology, capturing intricate details across multiple spectral bands. Originating from a doctoral thesis, the book bridges academic exploration and practical applications in hyp. …
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book introduces hyperspectral remote sensing as a transformative imaging technology, capturing intricate details across multiple spectral bands. Originating from a doctoral thesis, the book bridges academic exploration and practical applications in hyperspectral image classification. It pioneers novel methodologies using deep learning and machine learning, featuring the Deep Adversarial Learning Framework for enhanced accuracy. The text explores groundbreaking approaches employing principal component analysis, empirical mode decomposition, and Support Vector Machines. A semi-supervised classification method inspired by Cycle-GANs is also presented. The book aims to offer a comprehensive understanding of hyperspectral imaging, its methodologies, and practical implications, serving as a valuable resource for students, researchers, and practitioners in the field.…
Ma?triser l'imagerie hyperspectrale ? l'aide de la ML et des caract?ristiques spatiales-spectrales
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Hyperspektrale Bildgebung mit ML und r?umlich-spektralen Merkmalen beherrschen
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch stellt die hyperspektrale Fernerkundung als eine transformative Bildgebungstechnologie vor, die komplexe Details über mehrere Spektralbänder erfasst. Das aus einer Doktorarbeit hervorgegangene Buch schlägt eine Brücke zwischen akademischer Erforschung und praktischen Anwendungen in der Klassifizierung hyperspektraler Bilder. Es leistet Pionierarbeit bei neuartigen Methoden, die Deep Learning und maschinelles Lernen nutzen, wobei das Deep Adversarial Learning Framework für verbesserte Genauigkeit sorgt. Der Text untersucht bahnbrechende Ansätze, die die Hauptkomponentenanalyse, die empirische Moduszerlegung und Support Vector Machines einsetzen. Es wird auch eine halbüberwachte Klassifizierungsmethode vorgestellt, die von Cycle-GANs inspiriert ist. Ziel des Buches ist es, ein umfassendes Verständnis der hyperspektralen Bildgebung, ihrer Methoden und praktischen Implikationen zu vermitteln und als wertvolle Ressource für Studenten, Forscher und Praktiker auf diesem Gebiet zu dienen.…
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