المؤلفون: Валерий Яковлевич Черных, Марина Николаевна Костюченко, Хачатур Александрович Балуян, Дмитрий Олегович Сметанин, Роман Хажсетович Кандроков

المصدر: Ползуновский вестник, Iss 2, Pp 96-106 (2024)

مصطلحات موضوعية: пшеничная мука, ржаной неферментированный солод, пшеничный хлеб, оптимизация состоя-ния углеводно-амилазного комплекса муки, показатели реологических свойств пшеничного те-ста, показатели текстуры мякиша, скорость черствения., Technology

وصف الملف: electronic resource

Relation: https://ojs.altstu.ru/index.php/PolzVest/article/view/536; https://doaj.org/toc/2072-8921

URL الوصول: https://doaj.org/article/982aec93611b46a3bffa41a049b4de95

المؤلفون: F. Shariaty, V. A. Pavlov, S. V. Zavjalov, M. Orooji, T. M. Pervunina, Ф. Шариати, В. А. Павлов, С. В. Завьялов, М. Оруджи, Т. М. Первунина

المساهمون: The study was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research and National Science Foundation of the Islamic Republic of Iran as part of a scientific project № 20-57-56018. The results of the work were obtained using the computing resources of the supercomputer center of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University (www.scc.spbstu.ru)., Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ННФИ в рамках научного проекта № 20-57-56018. Результаты работы были получены с использованием вычислительных ресурсов суперкомпьютерного центра Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (www.scc.spbstu.ru).

المصدر: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 25, № 3 (2022); 96-117 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 25, № 3 (2022); 96-117 ; 2658-4794 ; 1993-8985

مصطلحات موضوعية: представление текстуры изображения (TRI), Texture Feature Extraction, Computer-Aided Detection system (CADs), Computed Tomography scan (CT), Texture Representation of Image (TRI), извлечение признаков текстуры, система автоматизированного обнаружения (CADs), компьютерная томография (CT)

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/641/624; Texture appearance model, a new model-based segmentation paradigm, application on the segmentation of lung nodule in the CT scan of the chest / F. Shariaty, M. Orooji, E. N. Velichko, S. V. Zavjalov // Computers in biology and medicine. 2021. Vol. 140. P. 105086. doi:10.1016/j.compbiomed.2021.105086; Shariaty F., Mousavi M. Application of CAD systems for the automatic detection of lung nodules // Informatics in Medicine Unlocked. 2019. Vol. 15. P. 100173. doi:10.1016/j.imu.2019.100173; Radiomics-based prognosis analysis for non-small cell lung cancer / Y. Zhang, A. Oikonomou, A. Wong, M. A. Haider, F. Khalvati // Scientific reports. 2017. Vol. 7, № 1. P. 1-8. doi:10.1038/srep46349; HOSVD-based 3D active appearance model: segmentation of lung fields in CT images / Q. Wang, W. Kang, H. Hu, B. Wang // J. of Medical Systems. 2016. Vol. 40, № 7. P. 1-11. doi:10.1007/s10916-016-0535-0; Cetin M., Iskurt A. An automatic 3-d reconstruction of coronary arteries by stereopsis // J. of medical systems. 2016. Vol. 40, № 4. P. 1-11. doi:10.1007/s10916-016-0455-z; Automatic lung segmentation in computed tomography images using active shape model / F. Shariaty, M. Orooji, M. Mousavi, M. Baranov, E. Velichko // 2020 IEEE Intern. Conf. on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech), St Petersburg, Russia, 15-16 Oct. 2020. Piscataway: IEEE, 2020. P. 156-159. doi:10.1109/EExPolytech50912.2020.9243982; Medical image segmentation by combining graph cuts and oriented active appearance models / X. Chen, J. K. Udupa, U. Bagci, Y. Zhuge, J. Yao // IEEE transactions on image processing. 2012. Vol. 21, № 4. P. 20352046. doi:10.1109/TIP.2012.2186306; The performance of active-contour and region growing methods against noises in the segmentation of computed-tomography scans / M. Mousavi, F. Shariaty, M. Orooji, E. Velichko // Book Chapter in Intern. Youth Conf. on Electronics, Telecommunications and Information Technologies. Springer, 2021. P. 573-582. doi:10.1007/978-3-030-58868-7_63; Automated pulmonary nodule detection system in computed tomography images based on Active-contour and SVM classification algorithm / F. Shariaty, V. Davydov, V. Yushkova, A. Glinushkin, V. Y. Rud // J. of Physics: Conf. Series. 2019. Vol. 1410, № 1. P. 012075. doi:10.1088/1742-6596/1410/1/012075; Shariaty F., Hosseinlou S., Rud V. Y. Automatic lung segmentation method in computed tomography scans // J. of Physics: Conf. Series, 2019. Vol. 1236, № 1. P. 012028. doi:10.1088/1742-6596/1236/1/012028; Abdulameer M. H., Sheikh Abdullah S. N. H., Othman Z. A. A modified active appearance model based on an adaptive artificial bee colony // The Scientific World J. 2014. Vol. 2014. P. 1-16. doi:10.1155/2014/879031; Automatic segmentation of thoracic and pelvic CT images for radiotherapy planning using implicit anatomic knowledge and organ-specific segmentation strategies / B. Haas, T. Coradi, M. Scholz, P. Kunz, M. Huber, U. Oppitz, L. Andre, V. Lengkeek, D. Huyskens, A. van Esch, R. Reddick // Physics in Medicine & Biology. 2008. Vol. 53, № 6. P. 1751-1771. doi:10.1088/0031-9155/53/6/017; A new hybrid approach using fuzzy clustering and morphological operations for lung segmentation in thoracic CT images / S. P. Sahu, P. Agrawal, N.D. Londhe, S. Verma // Biomedical and Pharmacology J. 2017. Vol. 10, № 4. P. 1949-1961. doi:10.13005/bpj/1315; Semi-automated segmentation of single and multiple tumors in liver CT images using entropy-based fuzzy region growing / A. Baazaoui, W. Barhoumi, A. Ahmed, E. Zagrouba // IRBM. 2017. Vol. 38, № 2. P. 98-108. doi:10.1016/j.irbm.2017.02.003; Kashyap R., Tiwari V. Active contours using global models for medical image segmentation // Intern. J. of Computational Systems Engineering. 2018. Vol. 4, № 2-3. P. 195-201. doi:10.1504/IJCSYSE.2018.091404; Tabb A., Duncan K. E., Topp C. N. Segmenting root systems in X-ray computed tomography images using level sets // 2018 IEEE Winter Conf. on Applications of Computer Vision (WACV), Lake Tahoe, USA, 12-15 March 2018. IEEE, 2018. P. 586-595: doi:10.1109/WACV.2018.00070; Marker-based watershed transform method for fully automatic mandibular segmentation from CBCT images / Y. Fan, R. Beare, H. Matthews, P. Schneider, N. Kilpatrick, J. Clement, P. Claes, A. Penington, C. Adamson // Dentomaxillofacial Radiology. 2019. Vol. 48, № 2. P. 20180261. doi:10.1259/dmfr.20180261; Anter A. M., Hassenian A. E. CT liver tumor segmentation hybrid approach using neutrosophic sets, fast fuzzy c-means and adaptive watershed algorithm // Artificial intelligence in medicine. 2019. Vol. 97. P. 105117. doi:10.1016/j.artmed.2018.11.007; Pankaj A., Ayyappan S. Theoretical Concepts and Technical Aspects on Image Segmentation // Computer Vision: Concepts, Methodologies, Tools and Applications: IGI Global. 2018. P. 2333-2348.; A multi-view deep convolutional neural networks for lung nodule segmentation / S. Wang, M. Zhou, O. Gevaert, Z. Tang, D. Dong, Z. Liu, T. Jie // 2017 39th Annual Intern. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Jeju, Korea, 11-15 July 2017. IEEE, 2017. P. 1752-1755. doi:10.1109/EMBC.2017.8037182; Roy R., Chakraborti T., Chowdhury A. S. A deep learning-shape driven level set synergism for pulmonary nodule segmentation // Pattern Recognition Lett. 2019. Vol. 123. P. 31-38. doi:10.1016/j.patrec.2019.03.004; Fast and fully-automated detection and segmentation of pulmonary nodules in thoracic CT scans using deep convolutional neural networks / X. Huang, W. Sun, T.-L. B. Tseng, C. Li, W. Qian // Computerized Medical Imaging and Graphics. 2019. Vol. 74. P. 25-36. doi:10.1016/j.compmedimag.2019.02.003; Mukherjee S., Huang X., Bhagalia R. R. Lung nodule segmentation using deep learned prior based graph cut // 2017 IEEE 14th Intern. Symp. on Biomedical Imaging (ISBI 2017), Melbourne, Australia, 18-21 Apr. 2017. IEEE, 2017. P. 1205-1208. doi:10.1109/ISBI.2017.7950733; Hierarchical parsing and semantic navigation of full body CT data / S. Seifert, A. Barbu, S. K. Zhou, D. Liu, J. Feulner, M. Huber, M. Suehling, A. Cavallaro, D. Comaniciu // Poc. of SPIE. Medical Imaging 2009: Image Processing. 2009. Vol. 7259. P. 29-36. doi:10.1117/12.812214; Stegmann M. B., Ersboll B. K., Larsen R. FAME-a flexible appearance modeling environment // IEEE Transactions on Medical Imaging. 2003. Vol. 22, № 10. P. 1319-1331. doi:10.1109/TMI.2003.817780; Christensen G. E., Rabbitt R. D., Miller M. I. 3D brain mapping using a deformable neuroanatomy // Physics in Medicine & Biology. 1994. Vol. 39, № 3. P. 609-618. doi:10.1088/0031-9155/39/3/022; Gordon G. G. Face recognition based on depth and curvature features // Proc. 1992 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Champaign, USA, 15-18 June 1992. IEEE, 1992. P. 808-810. doi:10.1109/CVPR.1992.223253; Sethuram A., Ricanek K., Patterson E. A comparative study of active appearance model annotation schemes for the face // Proc. of the Seventh Indian Conf. on Computer Vision, Graphics and Image Processing, 2010. P. 367-374. doi:10.1145/1924559.1924608; Cootes T. F., Edwards G. J., Taylor C. J. Active appearance models // Proc. of European Conf. on Computer Vision. 1998. Vol. 2. P. 484-498.; Kamdi S., Krishna R. Image segmentation and region growing algorithm // Intern. J of Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE). 2012. Vol. 2, № 1. P. 103-107.; Kass M., Witkin A., Terzopoulos D. Snakes: Active contour models // Intern. j. of computer vision. 1988. Vol. 1, № 4. P 321-331.; Radiomics: extracting more features using endoscopic imaging / F. Shariaty, M. Baranov, E. Velichko, M. Galeeva, V. Pavlov // 2019 IEEE Intern. Conf. on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech). St Petersburg, Russia, 17-18 Oct. 2019. IEEE, 2019. P. 181-194. doi:10.1109/EExPolytech.2019.8906843; Haralick R. M., Shanmugam K., Dinstein I. H. Textural features for image classification // IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics. 1973. № 6. P. 610-621. doi:10.1109/TSMC.1973.4309314; Punithavathy K., Ramya M., Poobal S. Analysis of statistical texture features for automatic lung cancer detection in PET/CT images // 2015 Intern. Conf. on Robotics, Automation, Control and Embedded Systems (RACE). Chennai, India, 18-20 Feb. 2015. IEEE, 2015. P. 1-5. doi:10.1109/RACE.2015.7097244; Texture-based classification of focal liver lesions on MRI at 3.0 Tesla: A feasibility study in cysts and hemangiomas / Mayerhoefer M. E., Schima W., Trattnig S., Pinker K., Berger-Kulemann V., Ba-Ssalamah A. // J. of Magnetic Resonance Imaging. 2010. Vol. 32, № 2. P. 352-359. doi:10.1002/jmri.22268; Computerized analysis of mammographic parenchymal patterns on a large clinical dataset of full-field digital mammograms: robustness study with two high-risk datasets / H. Li, M. L. Giger, L. Lan, J. B. Brown, A. MacMahon, M. Mussman, O. I. Olopade, C. Sennett // J. of digital imaging. 2012. Vol. 25, № 5. P. 591-598. doi:10.1007/s10278-012-9452-z; Quantitative analysis of lesion morphology and texture features for diagnostic prediction in breast MRI / K. Nie, J.-H. Chen, J. Y. Hon, Y. Chu, O. Nalcioglu, M.-Y. Su // Academic radiology. 2008. Vol. 15, № 12. P. 1513-1525. doi:10.1016/j.acra.2008.06.005; Integrative analysis of DCE-MRI and gene expression profiles in construction of a gene classifier for assessment of hypoxia-related risk of chemoradiotherapy failure in cervical cancer / C. S. Fjeldbo, C. H. Julin, M. Lando, M. F. Forsberg, E.-K. Aarne, J. Alsner, G.B. Kristensen, E. Malinen, H. Lyng // Clinical Cancer Research. 2016. Vol. 22, № 16. P. 4067-4076. doi:10.1158/1078-0432.CCR-15-2322; ADC texture - an imaging biomarker for highgrade glioma? / P. Brynolfsson, D. Nilsson, R. Henriksson, J. Hauksson, M. Karlsson, A. Garpebring, R. Birgander, J. Trygg, T. Nyholm, T. Asklund // Medical physics. 2014. Vol. 41, № 10. P. 101903. doi:10.1118/1.4894812; Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis / P. Lambin, E. Rios-Velazquez, R. Leijenaar, S. Carvalho, R. G. P. M. van Stiphout, P. Granton, C. M. L. Zegers, R. Gillies, R. Boellard, A. Dekker, H.J. W. L. Aerts // European j. of cancer. 2012. Vol. 48, № 4. P. 441-446. doi:10.1016/j.ejca.2011.11.036; Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach / H. J. W. L. Aerts, E. R. Velazquez, R. T. H. Leijenaar, C. Parmar, P. Grossmann, S. Carvalho, J. Bussink, R. Monshouwer, B. Haibe-Kains, D. Rietveld, F. Hoebers, M. M. Rietbergen, C. R. Leemans, A. Dekker, J. Quackenbush, R. J. Gillies, P. Lambin // Nature communications. 2014. Vol. 5, № 1. P. 1-9. doi:10.1038/ncomms5006; FDG PET/CT radiomics for predicting the outcome of locally advanced rectal cancer / P. Lovinfosse, M. Polus, D. V. Daele, P. Martinive, F. Daenen, M. Hatt, D. Visvikis, B. Koopmansch, F. Lambert, C. Coimbra, L. Seidel, A. Albert, P. Delvenne, R. Hustinx // European j. of nuclear medicine and molecular imaging. 2018. Vol. 45, № 3. P. 365-375. doi:10.1007/s00259-017-3855-5; Cho H.-h., Park H. Classification of low-grade and high-grade glioma using multi-modal image radiomics features // 2017 39th Annual Intern. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Jeju, Korea, 11-15 July 2017. IEEE, 2017. P. 3081-3084. doi:10.1109/EMBC.2017.8037508; Al-Kilidar S. H., George L. E. Texture classification using gradient features with artificial neural network // J. of Southwest Jiaotong University. 2022. Vol. 55, № 1. doi:10.35741/issn.0258-2724.55.1.13; Smith J. R. Integrated spatial and feature image systems: Retrieval, analysis and compression. Columbia University, 1997. 178 p.; Ojala T., Pietikainen M., Maenpaa T. Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2002. Vol. 24, № 7. P. 971-987. doi:10.1109/TPAMI.2002.1017623; Su K.-Y., Lee C.-H. Speech recognition using weighted HMM and subspace projection approaches // IEEE transactions on speech and audio processing. 1994. Vol. 2, № 1. P. 69-79. doi:10.1109/89.260336; https://re.eltech.ru/jour/article/view/641

الاتاحة: https://re.eltech.ru/jour/article/view/641
https://doi.org/10.32603/1993-8985-2022-25-3-96-117

المؤلفون: Kashchenko, M. P., Semenovykh, A. G., Nefedov, A. V., Kashchenko, N. M., Chashchina, V. G., Кащенко, М. П., Семеновых, А. Г., Нефедов, А. В., Кащенко, Н. М., Чащина, В. Г.

المصدر: Computational Continuum Mechanics ; Вычислительная механика сплошных сред

مصطلحات موضوعية: CHERNOFF-LUDERS BAND, CRISTONS, DISLOCATIONS, SHEAR BANDS, TEXTURE COMPONENTS, ДИСЛОКАЦИИ, КРИСТОНЫ, ПОЛОСЫ СДВИГА, ПОЛОСА ЧЕРНОВА-ЛЮДЕРСА, КОМПОНЕНТЫ ТЕКСТУРЫ

Relation: Роль кристонных источников сдвига в формировании полос Чернова-Людерса = Role of criston shear sources in the formation of Chernov-Luders bands / М. П. Кащенко, А. Г. Семеновых, А. В. Нефедов [и др.] // Вычислительная механика сплошных сред. – 2021. – Т. 14. – Вып. 2. – С. 203-209.; https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/10874

الاتاحة: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/10874

المؤلفون: Пилипенко, С. В., Григоренко, В. У., Pilipenko, S., Grigorenko, V.

مصطلحات موضوعية: Государственный рубрикатор НТИ - ВИНИТИ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Машиностроение, Холоднокатаные трубы, Титановый сплав Ti-3Al-2.5V, Тип текстуры, Холодная пильгерная валковая прокатка труб, Геометрические характеристики сечения, Обжатие вдоль конуса деформации, Q-фактор, Cold-rolled pipes, Titanium alloy Ti-3Al-2.5V, texture type, Cold pilger roll rolling of pipes, Geometric characteristics of the section, Compression along the deformation cone, Q-factor

Relation: Веснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя B, Прамысловасць. Прыкладныя навукі; Herald of Polotsk State University. Series B, Industry. Applied Sciences; Вестник Полоцкого государственного университета. Серия B, Промышленность. Прикладные науки; Серия B, Промышленность. Прикладные науки;2021. - № 11; Пилипенко, С. В. Повышение точности определения Q-фактора в контрольных сечениях конуса деформации стана холодной пильгерной прокатки труб / С. В. Пилипенко, В. У. Григоренко // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия B, Промышленность. Прикладные науки. - 2021. - № 11. - С. 18-24.; https://elib.psu.by/handle/123456789/27743; 621.774

الاتاحة: https://elib.psu.by/handle/123456789/27743

المؤلفون: Sineglazov, V. M., Shevchenko, M. V., Kot, A. T.

المصدر: Electronics and Control Systems; Vol. 2 No. 64 (2020); 32-40 ; Электроника и системы управления; Том 2 № 64 (2020); 32-40 ; Електроніка та системи управління; Том 2 № 64 (2020); 32-40 ; 1990-5548

مصطلحات موضوعية: Intelligent system, stages of liver fibrosis, magnetic resonance imaging, convolution neural network, Transfer Learning algorithm, texture, fuzzy neural networks, UDC 681.327.12(045), Интеллектуальная система, стадии фиброза печени, магнитно-резонансная томография, сверточная нейронная сеть, алгоритм Transfer Learning, текстуры, нечеткие нейронные сети, УДК 681.327.12(045), Інтелектуальна система, стадії фіброзу печінки, магнітно-резонансна томографія, згорткова нейронна мережа, текстури, нечіткі нейронні мережі

وصف الملف: application/pdf

Relation: http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/14853/21456; http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/14853

الاتاحة: http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/14853
https://doi.org/10.18372/1990-5548.64.14853

المؤلفون: Potapov A.

المصدر: Физика волновых процессов и радиотехнические системы; Vol 22, No 4 (2019); 82-85 ; Physics of Wave Processes and Radio Systems; Vol 22, No 4 (2019); 82-85 ; 1810-3189

مصطلحات موضوعية: radiolocation, nonlinear dynamics, superweak signals, fractal, fractional operators, textures, fractal electrodynamics, fractal antennas, scaling effects, new information technologies, радиолокация, нелинейная динамика, сверхслабые сигналы, фрактал, дробные операторы, текстуры, фрактальная электродинамика, фрактальные антенны, масштабирующие эффекты, новые информационные технологии

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://journals.ssau.ru/pwp/article/view/7645/7553; https://journals.ssau.ru/pwp/article/view/7645

الاتاحة: https://journals.ssau.ru/pwp/article/view/7645
https://doi.org/10.18469/1810-3189.2019.22.4.82-85

المؤلفون: Шелег, Д. А., Шунькина, С. Д.

مصطلحات موضوعية: карт-текстуры, 3D-моделирование, визуальные эффекты поверхности, имитация поверхности

وصف الملف: application/pdf

Relation: Шелег, Д. А. Применение различных карт-текстур для придания визуальных эффектов поверхности объекта / Д. А. Шелег, С. Д. Шунькина // 74-я научно-техническая конференция учащихся, студентов и магистрантов : тезисы докладов, 17-22 апреля 2023 г., Минск : в 4 ч. Ч. 4. - Минск : БГТУ, 2023. – С. 94.; https://elib.belstu.by/handle/123456789/63870; 004.925.4

الاتاحة: https://elib.belstu.by/handle/123456789/63870

المؤلفون: Бедретдинов Гаяр Xамзянович

مصطلحات موضوعية: aerial photos, Cantor space, textures of natural objects, солонцы, fractality, беспилотные летательные аппараты, дешифрирование, фрактальность, remote sensing, дистанционное зондирование, multifractal dynamics, Канторово пространство, solonets, текстуры природных объектов, степи, unmanned aerial vehicles, мультифрактальная динамика, steppes, аэрофотоснимки, interpretation

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::045cdfc2f488d5766f9aa1182ea75eda

المؤلفون: Батищева, К. А., Феоктистов, Дмитрий Владимирович

المساهمون: Феоктистов, Дмитрий Владимирович

مصطلحات موضوعية: параметры, лазерные лучи, текстуры, металлические поверхности, импульсные лазеры, алюминиевые сплавы

Relation: Интеллектуальные энергосистемы : труды V Международного молодёжного форума, 9-13 октября 2017 г., г. Томск. Т. 1. — Томск, 2017.; Батищева К. А. Влияние параметров лазерного луча на текстуру металлической поверхности / К. А. Батищева, Д. В. Феоктистов; науч. рук. Д. В. Феоктистов // Интеллектуальные энергосистемы : труды V Международного молодёжного форума, 9-13 октября 2017 г., г. Томск : в 3 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2017. — Т. 1. — [C. 12-16].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/45179

الاتاحة: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/45179

المؤلفون: Ivanova, Anna Aleksandrovna, Surmeneva, Maria Alexandrovna, Surmenev, Roman Anatolievich, Depla, Diederik

مصطلحات موضوعية: микроструктуры, гидроксиапатиты, покрытия, магнетроны, распыления, текстуры, magnetron, sputtering, texture, hydrox apatite

Relation: Energy Fluxes and Radiation Effects (EFRE-2016) : International Congress, October 2–7, 2016, Tomsk, Russia. — Tomsk, 2016.; Texture and microstructure development in rf magnetron sputter deposited hydroxyapatite coatings / A. A. Ivanova [et al.] // Energy Fluxes and Radiation Effects (EFRE-2016) : International Congress, October 2–7, 2016, Tomsk, Russia : abstracts. — Tomsk : TPU Publishing House, 2016. — [P. 310].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/35853

الاتاحة: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/35853

المؤلفون: Матейчук, Р. А., Филодоров, С. Д., Бельчик, Э. Э, Девятков, В. В., Ярмоленко, А. С., Кузнецов, Н. А.

مصطلحات موضوعية: процедурная генерация, текстуры, ландшафт

Relation: Процедурная генерация контента в играх / Р. А. Матейчук, С. Д. Филодоров, Э. Э. Бельчик, В. В. Девятков, А. С. Ярмоленко, Н. А. Кузнецов // Project, Program, Portfolio p3 Management : перша Міжнарод. наук.-практ. конф. : тези доп., м. Одеса, 16-17 груд. 2016 р. / Одес. нац. політехн. ун-т. – Одеса, 2016. – Т. 1. – С. 96-98.; http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/6166

الاتاحة: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/6166

المؤلفون: A F Georgievsky, V M Bugina, Batzorig Balloroo

المصدر: RUDN Journal of Engineering Research, Vol 0, Iss 2, Pp 39-41 (2015)

مصطلحات موضوعية: фосфориты, текстуры, седиментационные циклы, конседиментационные тектонические движения, Engineering (General). Civil engineering (General), TA1-2040

وصف الملف: electronic resource

Relation: http://journals.rudn.ru/engineering-researches/article/view/13200; https://doaj.org/toc/2312-8143; https://doaj.org/toc/2312-8151

URL الوصول: https://doaj.org/article/f0eabf1809d6492cb9b3da6b20b5e376

المؤلفون: Казарян, Маретта Левоновна, Рихтер, Андрей Александрович, Шахраманьян, Михаил Андраникович, Kazaryan, Maretta Levonovna, Richter, Andrey Aleksandrovich, Shachramanian, Michail Andranikovich

المصدر: Известия Томского политехнического университета

مصطلحات موضوعية: космические изображения, объекты, отходы, захоронения, свалки, текстуры, матрица информационных признаков, компоненты, детектирование, выделение, поверхности, модели поверхности, компонентные модели, компонентное разложение, space image, waste disposal object, landfill, texture, matrix of information signs, component, detection, separation, surface components, surface model, component model, component decomposition

وصف الملف: application/pdf

Relation: Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. 2017. Т. 328, № 3; Казарян М. Л. Методика автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям / М. Л. Казарян, А. А. Рихтер, М. А. Шахраманьян // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. — 2017. — Т. 328, № 3. — [С. 46-53].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/37585

الاتاحة: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/37585

المؤلفون: Дурко, Е. В.

مصطلحات موضوعية: текстуры, наложение текстур, игры компьютерные, компьютерные игры, программа Substance Painter

وصف الملف: application/pdf

Relation: Дурко, Е. В. Наложение текстур на объекты игры «Спасти белочку» с использованием программы Substance Painter / Е. В. Дурко // 73-я научно-техническая конференция учащихся, студентов и магистрантов : тезисы докладов, 18-23 апреля 2022 г., Минск : в 4 ч. Ч. 4. - Минск : БГТУ, 2022. – С. 166.; https://elib.belstu.by/handle/123456789/52848; 004.946.032.6

الاتاحة: https://elib.belstu.by/handle/123456789/52848

مصطلحات موضوعية: игры компьютерные, текстуры, наложение текстур, программа Substance Painter, компьютерные игры

وصف الملف: application/pdf

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3992::231bc8a0c9779883a7bc2b23887bd109
https://elib.belstu.by/handle/123456789/52848

مصطلحات موضوعية: Баренцево море, поздний плейстоцен, marine deposits, землетрясения, Кольский регион, turbidity and debris currents, морские отложения, Late Pleistocene, мутьевые и обломочные потоки, soft-sediment deformations, Barents Sea, деформационные текстуры, earthquakes, Kola region

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ccdc26bbc756a0e43a2d78eeec848d51

المؤلفون: Исаева, Оксана Алексеевна, Чернышов, Алексей Иванович

المصدر: Известия Томского политехнического университета

مصطلحات موضوعية: нетрадиционные коллекторы, глинистые коллекторы, оптико-микроскопический метод, рентгеноструктурный метод, рябчиковые текстуры, фациальные условия, образования, unconventional reservoir rocks, clayey reservoir rocks, optic microscopy, X-ray diffraction analysis, «ryabchik»-type textures, facies conditions of formation

وصف الملف: application/pdf

Relation: Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327, № 7; Исаева О. А. Литолого-петрографические особенности и коллекторские свойства пород горизонта АВ1 Лас-Ёганского нефтяного месторождения / О. А. Исаева, А. И. Чернышов // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. — 2016. — Т. 327, № 7. — [С. 6-12].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/30975

الاتاحة: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/30975

المؤلفون: ИСАЕВА ОКСАНА АЛЕКСЕЕВНА, ЧЕРНЫШОВ АЛЕКСЕЙ ИВАНОВИЧ

مصطلحات موضوعية: НЕТРАДИЦИОННЫЕ КОЛЛЕКТОРЫ,ГЛИНИСТЫЕ КОЛЛЕКТОРЫ,ОПТИКО-МИКРОСКОПИЧЕСКИЙ МЕТОД,РЕНТГЕНОСТРУКТУРНЫЙ МЕТОД,РЯБЧИКОВЫЕ ТЕКСТУРЫ,ФАЦИАЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ ОБРАЗОВАНИЯ,UNCONVENTIONAL RESERVOIR ROCKS,CLAYEY RESERVOIR ROCKS,OPTIC MICROSCOPY,X-RAY DIFFRACTION ANALYSIS,"RYABCHIK"-TYPE TEXTURES,FACIES CONDITIONS OF FORMATION

وصف الملف: text/html

الاتاحة: http://cyberleninka.ru/article/n/litologo-petrograficheskie-osobennosti-i-kollektorskie-svoystva-porod-gorizonta-av1-las-yoganskogo-neftyanogo-mestorozhdeniya
http://cyberleninka.ru/article_covers/16939388.png

المؤلفون: Костин, Кирилл Александрович, Аксёнов, Сергей Владимирович

مصطلحات موضوعية: изменения, освещенность, фильтрация, изображения, фильтры Лавса, текстурные характеристики, текстуры

Relation: Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 12-14 ноября 2014 г. Т. 1. — Томск, 2014.; Костин К. А. Анализ влияния изменения освещенности на фильтрацию изображений с помощью фильтров Лавса / К. А. Костин, С. В. Аксёнов // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 12-14 ноября 2014 г. : в 2 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2014. — Т. 1. — [С. 90-91].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/20350

الاتاحة: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/20350

المؤلفون: Трефилова, А. И.

المساهمون: Аксёнов, Сергей Владимирович

مصطلحات موضوعية: кластеризация, текстуры, графические изображения, изображения

Relation: Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 12-14 ноября 2014 г. Т. 2. — Томск, 2014.; Трефилова А. И. Использование кластеризации для анализа текстур графических изображений / А. И. Трефилова; науч. рук. С. В. Аксёнов // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 12-14 ноября 2014 г. : в 2 т. — Томск : Изд-во ТПУ, 2014. — Т. 2. — [С. 207-208].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/20295

الاتاحة: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/20295