Boundary Identification(경계 식별)란 무엇입니까?
Boundary Identification 경계 식별 - Boundary identification of left ventricle (LV) in 2D echo, i. [1] Our method shows improved object recall and boundary identification over state-of-the-art RGB-D segmentation methods. [2] The proposed methodology includes five stages: 1) Boundary identification of a business ecosystem; 2) Identification of actors and their roles in the business ecosystem; 3) Identification of actors’ value propositions; 4) Identification of interaction between actors; 5) Verification of business ecosystem architecture design. [3] If the interference effect is not considered for well test interpretation, it could lead to wrong analyses especially in boundary identification. [4] Despite the fact that the legal requirements for the protection of the mangroves stands at the Egyptian Red Sea coast are present, the lack of the demarcation and the boundary identification of these stands make mangrove a target for misuse. [5] , boundary identification of cancer or pre-cancerous lesions, can benefit both diagnosis and interventions. [6] At the end, we experimentally verify our choice in intensity quantization and boundary identification against several other algorithms while applying the framework to locate gumline and alveolar line in vivo data successfully. [7] However, boundary identification is still prone to errors limiting accuracy in certain patients. [8] Consequently, boundary identification of the geological domains is essential for an accurate estimate of resources. [9]2D 에코에서 좌심실(LV)의 경계 식별, i. [1] 우리의 방법은 최첨단 RGB-D 분할 방법보다 향상된 개체 회수 및 경계 식별을 보여줍니다. [2] 제안된 방법론은 5단계를 포함합니다: 1) 비즈니스 생태계의 경계 식별; 2) 비즈니스 생태계에서 행위자와 그들의 역할 식별 3) 행위자의 가치 제안 식별 4) 행위자 간의 상호작용 식별 5) 비즈니스 생태계 아키텍처 설계 검증. [3] 간섭 효과를 잘 테스트 해석을 위해 고려하지 않으면 특히 경계 식별에서 잘못된 분석으로 이어질 수 있습니다. [4] 맹그로브 숲 보호를 위한 법적 요건이 이집트 홍해 연안에 존재한다는 사실에도 불구하고 경계가 부족하고 이러한 보호 구역의 경계 식별이 맹그로브를 오용의 대상으로 만듭니다. [5] , 암 또는 전암 병변의 경계 식별은 진단과 중재 모두에 도움이 될 수 있습니다. [6] 결국, 우리는 생체 내 데이터에서 잇몸선과 폐포선을 성공적으로 찾기 위해 프레임워크를 적용하면서 여러 다른 알고리즘에 대한 강도 양자화 및 경계 식별에서 우리의 선택을 실험적으로 확인합니다. [7] 그러나 경계 식별은 여전히 특정 환자의 정확도를 제한하는 오류가 발생하기 쉽습니다. [8] 결과적으로 지질학적 영역의 경계 식별은 자원의 정확한 추정을 위해 필수적입니다. [9]
Luman Boundary Identification
In this paper, a novel method for lumen boundary identification is proposed using Neutrosophic c_means. [1] CONCLUSIONS The spatial resolution of cCTA or calcification does not practically limit the accuracy of lumen boundary identification by cCTA or FFRCT calculations for MLD ≥1. [2]이 논문에서는 Neutrosophic c_means를 사용하여 루멘 경계 식별을 위한 새로운 방법을 제안합니다. [1] 결론 cCTA 또는 석회화의 공간 분해능은 MLD ≥1에 대한 cCTA 또는 FFRCT 계산에 의한 내강 경계 식별의 정확도를 실질적으로 제한하지 않습니다. [2]
Flood Boundary Identification
0 features a new flood boundary identification scheme which accounts for the lack of confinement of coastal flood domains at the shoreline. [1] 0 features a new flood boundary identification scheme which accounts for the lack of confinement of coastal flood domains at the shoreline. [2]0은 새로운 홍수 경계 식별 체계를 특징으로 합니다. 이것은 연안 홍수 영역의 제한 부족을 설명합니다. 해안선. [1] 0은 해안선에서 해안 홍수 영역의 제한 부족을 설명하는 새로운 홍수 경계 식별 체계를 특징으로 합니다. [2]
Object Boundary Identification
Comparison results with traditional classification methods (such as Object-oriented CART (Classification and Regression Tree) and Object-oriented SVM (Support Vector Machine)) indicated the proposed method performed better for object boundary identification. [1] Its overall process is similar to existing model-free pose estimation algorithms in that it requires edge detection, object boundary identification, edge vector determination to form an orthogonal triad for attitude estimation, and object area and centroid calculation for position estimation with respect to the sensor. [2]객체 지향 CART(Classification and Regression Tree) 및 객체 지향 SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존 분류 방법과 비교한 결과 제안 방법이 객체 경계 식별에 더 나은 성능을 보였습니다. [1] 전체적인 과정은 에지 검출, 물체 경계 식별, 자세 추정을 위한 직교 트라이어드 형성을 위한 에지 벡터 결정, 센서에 대한 위치 추정을 위한 물체 면적 및 중심 계산이 필요하다는 점에서 기존의 모델 프리 포즈 추정 알고리즘과 유사합니다. . [2]
Phase Boundary Identification
This paper reports a novel method for robust phase separation and phase boundary identification applicable to particle images acquired via PIV. [1] Single-phase flow permeability, in situ contact angle measurements and mineral-to-pore total surface area are the most sensitive properties, as a result of the sensitivity to processing of the phase boundary identification task. [2]이 논문은 PIV를 통해 얻은 입자 이미지에 적용 가능한 강력한 상 분리 및 상 경계 식별을 위한 새로운 방법을 보고합니다. [1] 단상 유동 투과성, 현장 접촉각 측정 및 광물 간 총 표면적은 상 경계 식별 작업 처리에 대한 감도의 결과로 가장 민감한 특성입니다. [2]
boundary identification method 경계 식별 방법
The gas–liquid mass transfer was investigated in a gas–liquid-solid three-phase moving bed based on the dissolved oxygen method, and a semi-quantitative gas–liquid boundary identification method was developed to measure the gas–liquid interfacial area. [1] In order to a ready-made sea on the garbage recycling equipment automation, intelligent recognition for all white plastic and in identifying regional planning the path of the recycling of recycling equipment, aiming at different times during the day under the sea lighting situation, puts forward a visual processing and multi-step sea boundary identification method. [2] 1D soil stratification is achieved through a proposed soil classification model combined with a proposed soil layer boundary identification method, which achieves a correct soil profile length identification rate of 93%. [3] In order to improve the work reliability of the subreflector parallel adjusting mechanism, a fault-tolerant strategy based on the redundant degree-of-freedom and a workspace boundary identification method are proposed in this paper, which can realize the proper function of the subreflector parallel adjusting mechanism when it has a driven fault. [4] A boundary identification method is developed to define the feasible ranges of flood peaks and volumes suitable for combination. [5]기액-고체 3상 이동층에서 용존산소법을 기반으로 기-액체 물질 이동을 조사하였고, 기-액 계면 면적을 측정하기 위해 반정량적 기-액체 경계 식별 방법을 개발하였다. [1] 쓰레기 재활용 장비 자동화에 대한 기성 바다를 위해 모든 흰색 플라스틱에 대한 지능적 인식 및 지역 계획 식별에서 재활용 장비 재활용 경로를 식별하고 바다 조명 상황에서 하루 중 다른 시간을 목표로 제시합니다. 시각적 처리 및 다단계 해상 경계 식별 방법. [2] 1D 토양 층화는 93%의 정확한 토양 프로파일 길이 식별률을 달성하는 제안된 토양 층 경계 식별 방법과 결합된 제안된 토양 분류 모델을 통해 달성됩니다. [3] 본 논문에서는 보조 반사판 병렬 조정 메커니즘의 작업 신뢰성을 향상시키기 위해 중복 자유도에 기반한 내결함성 전략과 보조 반사판 병렬의 적절한 기능을 실현할 수 있는 작업 공간 경계 식별 방법을 제안합니다. 구동 결함이 있는 경우 조정 메커니즘. [4] 경계 식별 방법은 조합에 적합한 홍수 피크 및 볼륨의 실행 가능한 범위를 정의하기 위해 개발되었습니다. [5]
boundary identification problem
In this article, we study a novel computational technique for the efficient numerical solution of the inverse boundary identification problem with uncertain data in two dimensions. [1] In this article, a novel meshless boundary function method (BFM) is proposed for solving the boundary identification problem of steady-state nonlinear heat conduction in arbitrary plane domain. [2]이 기사에서 우리는 2차원의 불확실한 데이터를 가진 역경계 식별 문제의 효율적인 수치 솔루션을 위한 새로운 계산 기술을 연구합니다. [1] 이 기사에서는 임의의 평면 영역에서 정상 상태 비선형 열전도의 경계 식별 문제를 해결하기 위한 새로운 메쉬 없는 경계 함수 방법(BFM)을 제안합니다. [2]
boundary identification accuracy
10% boundary identification accuracy. [1] 10% boundary identification accuracy. [2]10% 경계 식별 정확도. [1] 10% 경계 식별 정확도. [2]
boundary identification scheme
0 features a new flood boundary identification scheme which accounts for the lack of confinement of coastal flood domains at the shoreline. [1] 0 features a new flood boundary identification scheme which accounts for the lack of confinement of coastal flood domains at the shoreline. [2]0은 새로운 홍수 경계 식별 체계를 특징으로 합니다. 이것은 연안 홍수 영역의 제한 부족을 설명합니다. 해안선. [1] 0은 해안선에서 해안 홍수 영역의 제한 부족을 설명하는 새로운 홍수 경계 식별 체계를 특징으로 합니다. [2]
boundary identification approach
This study describes field boundary identification approach using Convolutional Neural Network (CNN) on high resolution satellite observations. [1] In the present study, we have used a Walsh low pass filter and bed boundary detection algorithm to develop an automated bed boundary identification approach. [2]이 연구는 고해상도 위성 관측에서 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 필드 경계 식별 접근 방식을 설명합니다. [1] 현재 연구에서 우리는 자동화된 베드 경계 식별 접근 방식을 개발하기 위해 Walsh 저역 통과 필터와 베드 경계 감지 알고리즘을 사용했습니다. [2]