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Deep Carbon: Past to Present

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias físicas - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas - Otras humanidades  

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Deep Carbon in Earth: Deep Carbon in Earth

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  

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Deep Crustal Seismic Reflection Profiling

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ISBNs: 9781760460846 (impreso)

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No requiere 2016 Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  

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Deep Cut: Science, Power, and the Unbuilt Interoceanic Canal

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ISBNs: 978-0-82033-894-1 (impreso) 978-0-82035-863-5 (en línea)

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No requiere 2020 Directory of Open access Books acceso abierto
No requiere 2020 JSTOR acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias naturales - Ingeniería y tecnología - Humanidades y artes - Historia y arqueología - Filosofía, ética y religión  

libros
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Deep Impact Mission: Looking Beneath the Surface of a Cometary Nucleus

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ISBNs: 978-1-4020-3599-9 (impreso) 978-1-4020-4163-1 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2005 SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias físicas  

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Deep Incarnation: God's Redemptive Suffering with Creatures

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Humanidades y artes - Filosofía, ética y religión  

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Deep Integration, Global Firms, and Technology Spillovers

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Cobertura temática: Economía y negocios  

tesis Acceso Abierto
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Deep Landmarking: Reconocimiento automático de estructuras anatómicas por medio de morfometría geométrica

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Autores/as: Celia Cintas ; Claudio Augusto Delrieux

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No requiere 2017 CONICET Digital (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

La adquisición de información fenotípica es un aspecto clave en diversos contextos, incluyendo análisis biométricos, estudios bioantropológicos, investigaciones biomédicas, y ciencia forense por citar algunos.Para ello se requiere la identificación automática de estructuras anatómicas de interés biométrico, como por ejemplo huellas dactilares, patrones en el iris, o rasgos faciales.Estas estructuras son utilizadas masivamente, pero poseen la desventaja de requerir intrusión para adquirir la información a ser analizada.En esta tesis presentamos un nuevo método, basado en la Morfometría Geométrica, para la detección y extacción automática de datos anatómicos característicos (features) en la forma de hitos (landmarks) en 2D o 3D.Para ello se entrenó una red neuronal con conjuntos de datos obtenidos en forma supervisada por medio de expertos antropólogos y biólogos. El sistema resultante posee la capacidad de realizar landmarking en forma automática en imágenes y video sin preparación previa, obteniéndose parámetros de calidad equivalente o superiores a los adquiridos por expertos humanos.Estos resultados abren la posibilidad de generar en forma automática y confiable vectores de atributos basados en propiedades fenotípicas.Se exploran algunas aplicaciones en diversos contextos incluyendo biometría, videojuegos, interfases naturales y otras aplicaciones.
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Deep Learning and Computer Vision in Remote Sensing

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Cobertura temática: Ingeniería y tecnología  

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Deep Learning and Computer Vision in Remote Sensing

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Cobertura temática: Ingeniería y tecnología