inundate 发表于 2025-3-26 22:23:07
http://reply.papertrans.cn/99/9839/983821/983821_31.png无力更进 发表于 2025-3-27 02:35:43
http://reply.papertrans.cn/99/9839/983821/983821_32.pngSpinal-Tap 发表于 2025-3-27 08:03:37
Neural network image analysis for environmental protectionosen. The resulting information can be visualized by directly displaying the neural activity mapped onto the RGB colour Space. Due to the topological ordering, the similarity of pixel colours identifies similar properties in the feature space.BANAL 发表于 2025-3-27 10:41:10
http://reply.papertrans.cn/99/9839/983821/983821_34.pngTerrace 发表于 2025-3-27 15:29:37
Workshop „Visualisierung von Umweltdaten“ EBFI Dagstuhl, 26. – 28. November 1991 — Zusammenfassung —z.B. geografische Systeme, “Businessgrafik, grafische Oberflächen, sowie ihre Integration miteinander und mit anderen EDVBereichen wie etwa typischerweise Datenbanken, in denen die darzustellenden Umweltdaten strukturiert abgelegt sind.osteoclasts 发表于 2025-3-27 19:11:10
Einsatzmöglichkeiten interaktiver Grafik dargestellt am Beispiel eines Kanal-Informationssystemserer Wert wurde bei der Realisierung auf eine konsistente Datenhaltung gelegt. Diese alphanumerische Lösung kann mit einem grafisch-interaktiven Programm (GRIPS) gekoppelt werden, wobei ein on-line-Zugriff auf die Datenbankanwendung gewährleistet ist. Es werden die Verfahren vorgestellt mit denen deFortuitous 发表于 2025-3-27 22:12:10
http://reply.papertrans.cn/99/9839/983821/983821_37.pngAngiogenesis 发表于 2025-3-28 04:25:04
Strahlenschutzvorsorge durch Visualisierung radioökologischer Datenntegrierten Meß- und Informationssystem’. Mit automatischen Meßstationen und Laboruntersuchungen von Feldproben werden die Umweltmedien Luft, Niederschlag, Boden, Gewässer, Pflanzen, Trinkwasser, Lebensmittel udgl. auf Anwesenheit einer Reihe vorwiegend künstlich entstandener radioaktiver Stoffe anaFirefly 发表于 2025-3-28 09:38:44
http://reply.papertrans.cn/99/9839/983821/983821_39.pngObserve 发表于 2025-3-28 11:16:58
Neural network image analysis for environmental protectiontworks. First, the fundamental aspects of the neural networks used for this purpose and their advantages for nongaussian distributed density functions in feature Space are outlined. Furthermore, the explored network topologies and models are presented. For Classification, back propagation networks u