W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Menu

PL EN
PL EN
Strona główna / Prace dyplomowe / Deep Autoencoders for Unsupervised Image Segmentation in Optical Coherence Tomography

Praca dyplomowa

Pobierz BibTeX

Tytuł

Deep Autoencoders for Unsupervised Image Segmentation in Optical Coherence Tomography

Wydział

Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska

Promotorzy

Recenzenci

Wariant tytułu

PL Głębokie sieci autoasocjacyjne dla nienadzorowanej segmentacji obrazu w optycznej tomografii koherencyjnej

Język

angielski

Typ

praca magisterska

Data obrony

06.07.2018

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe
Szanowni Państwo,

w SIN zaktualizowana została punktacja czasopism zgodnie z Wykazem ogłoszonym 5. stycznia 2024 r.
Stało się to możliwe dopiero teraz, ponieważ, jak wcześniej Państwa informowaliśmy, SIN jest w tym zakresie zintegrowany z PBN (co wynika z procedur przesyłu danych o publikacjach) – a w PBN zmiany punktacji wdrożono dopiero 26.06.2024.

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.