nav atļauts
nav atļauts
Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).
Nepieciešamā programmatūra
Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)
Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)
Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.
Rain Streak Removal with Well-Recovered Moving Objects From Video Sequences Using Photometric Correlation.- Face Analysis: State of the Art and Ethical Challenges.- Location Analysis Based Waiting Time Optimization.- In-Orbit Geometric Calibration of Firebird's Infrared Line Cameras.- Evaluation of Structures and Methods for Resolution Determination of Remote Sensing Sensors.- 3D Image Reconstruction from Multi-focus Microscopic Images.- Block-Wise Authentication and Recovery Scheme for Medical Images Focusing on Content Complexity.- GAN-based Method for Synthesizing Multi-Focus Cell Images.- Improving Image-Based Localization with Deep Learning: The Impact of the Loss Function.- Face-based Age and Gender Classification using Deep Learning Model.- SO-Net: Joint Semantic Segmentation and Obstacle Detection using Deep Fusion of Monocular Camera and Radar.- Deep Forest Approach for Facial Expression Recognition.- Weed Density Estimation Using Semantic Segmentation.- Detecting Global Exam Events in Invigilation Videos using 3D CNN.- Spatial Hierarchical Analysis Deep Neural Network for RGBD Object Recognition.- Reading Digital Video Clocks by Two Phases of Connected Deep Networks.