Showing 1 - 20 results of 89 for search '"МЕТЕОУСЛОВИЯ"', query time: 0.82s Refine Results
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
    Academic Journal

    Source: The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science; Том 18, № 4 (2024); 43-51 ; Вестник СибГУТИ; Том 18, № 4 (2024); 43-51 ; 1998-6920 ; 10.55648/1998-6920-2024-18-4

    File Description: application/pdf

    Relation: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/883/782; Mathias М., Timofte R., Benenson R. and Van Gool L. Traffic sign recognition — How far are we from the solution?// IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2013. P. 1–8.; Levinson J., Askelad J., Becker J. and Dolson J. Towards fully autonomous driving: Systems and algorithms // IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2011. P. 163–168.; Timofte R., Zimmermann K., Van Gool L. Multi-view traffic sign detection, recognition, and 3D localization, Machine vision and applications // Machine vision and applications, 2009. P. 633–647.; Sermanet P., LeCun Y. Traffic sign recognition with multi-scale convolutional networks // IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2011. P. 2809–2813.; Houben S., Stallkamp J., Salmen J., Schlipsing M. and Igel C. Detection of traffic signs in real-world images: The German Traffic Sign Detection Benchmark // IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2013. P. 1–8.; Qi Y., Zhang P. The Tracker with Online Training Based on the TLD Algorithm // Proceedings of the 2nd International Conference on Information Technology and Intelligent Transportation Systems, 2017. P. 76–81.; Dang P., Tran N. T., To V. H. and Thi M. T. Improved YOLOv5 for real-time traffic signs recognition in bad weather conditions // The Journal of Supercomputing, vol. 79, no. 13, 2023. P. 10706–10724.; Xing J., Nguyen M. and Yan W. Q. The Improved Framework for Traffic Sign Recognition Using Guided Image Filtering // SN Computer Science, 2022. P. 85–99.; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/883

  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
    Academic Journal

    Source: Issues of Science and Education: New Approaches and Current Studies; 118-120 ; Вопросы науки и образования: новые подходы и актуальные исследования; 118-120

    File Description: text/html

    Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-6049492-8-3; https://interactive-plus.ru/e-articles/862/Action862-559451.pdf; Давлетов Ф.А. Сравнительное изучение биологических и хозяйственно-ценных признаков зернобобовых культур в условиях Предуральской степи Республики Башкортостан / Ф.А. Давлетов, К.П. Гайнуллина, Г.М. Нигматуллина [и др.]. // Известия Уфимского научного центра РАН. – 2018. – №3–6. – С. 31–33.; Давлетов Ф.А. Результаты изучения коллекции сои для селекционных целей / Ф.А. Давлетов, А.М. Дмитриев, К.П. Гайнуллина [и др.]. // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2020. – №1 (81). – С. 49–53.; Исмагилов К.Р. Агроклиматические ресурсы и размещение посевов сои на территории Республики Башкортостан / Исмагилов К.Р. // Фундаментальные основы и прикладные решения актуальных проблем возделывания зерновых бобовых культур: материалы конференции (2004–2019 гг.). – Ульяновск, 2020.– С. 276–283.; Исмагилов Р.Р. Технология возделывания полевых культур: учебное пособие для обучающихся по направлениям агрономия, агрохимия и агропочвоведение / Р.Р. Исмагилов, Р.Б. Нурлыгаянов, Э.Р. Даутова [и др.]. – Уфа, 2020. – С.73–75.; Нурлыгаянов Р.Б. Соя в Республике Башкортостан / Р.Б. Нурлыгаянов, Ф.Ф. Гиниятова, О.М. Ширинян [и др.] // Аграрная тема. – 2021. – №7 (144). – С. 10–13.

  9. 9
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
    Academic Journal

    Source: МАТЕРИАЛЫ II Всероссийской научной конференции с международным участием «ПРИМЕНЕНИЕ СРЕДСТВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ» Санкт-Петербург, 26–28 сентября 2018 г..

  18. 18
  19. 19
  20. 20