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1
2D residual generation and dead-beat observers
2D residual generation and dead-beat observers
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2D residual generation and dead-beat observers

Zampieri, Sandro

Systems & control letters, 1991-12, Vol.17 (6), p.483-492 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
3-D Depth Reconstruction from a Single Still Image
3-D Depth Reconstruction from a Single Still Image
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3-D Depth Reconstruction from a Single Still Image

Saxena, Ashutosh ; Chung, Sung H. ; Ng, Andrew Y.

International journal of computer vision, 2008-01, Vol.76 (1), p.53-69 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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3
Abstract dynamic programming models under commutativity conditions
Abstract dynamic programming models under commutativity conditions
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Abstract dynamic programming models under commutativity conditions

VERDU, S ; POOR, H. V

SIAM journal on control and optimization, 1987-07, Vol.25 (4), p.990-1006 [Periódico revisado por pares]

Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics

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4
Accuracy and robustness of four basic single degree of freedom methods for determining the modal parameters of non-lightly damped systems
Accuracy and robustness of four basic single degree of freedom methods for determining the modal parameters of non-lightly damped systems
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Accuracy and robustness of four basic single degree of freedom methods for determining the modal parameters of non-lightly damped systems

Anthony, David K. ; Simón, Francisco

Journal of sound and vibration, 2012-11, Vol.331 (24), p.5191-5208 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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5
Accuracy of Loopy belief propagation in Gaussian models
Accuracy of Loopy belief propagation in Gaussian models
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Accuracy of Loopy belief propagation in Gaussian models

Nishiyama, Yu ; Watanabe, Sumio

Neural networks, 2009-05, Vol.22 (4), p.385-394 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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6
Accurate sequential self-localization of sensor nodes in closed-form
Accurate sequential self-localization of sensor nodes in closed-form
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Accurate sequential self-localization of sensor nodes in closed-form

Sun, M. ; Yang, L. ; Ho, K.C.

Signal processing, 2012-12, Vol.92 (12), p.2940-2951 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
Acoustic source identification: Experimenting the ℓ1 minimization approach
Acoustic source identification: Experimenting the ℓ1 minimization approach
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Acoustic source identification: Experimenting the ℓ1 minimization approach

Simard, Patrice ; Antoni, Jerome

Applied acoustics, 2013-07, Vol.74 (7), p.974-986 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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8
Active Contour and Hill Climbing for Tree Crown Detection and Delineation
Active Contour and Hill Climbing for Tree Crown Detection and Delineation
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Active Contour and Hill Climbing for Tree Crown Detection and Delineation

Ke, Yinghai ; Zhang, Wenhua ; Quackenbush, Lindi J.

Photogrammetric engineering and remote sensing, 2010-10, Vol.76 (10), p.1169-1181 [Periódico revisado por pares]

Bethesda, MD: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing

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9
Active contour model combining region and edge information
Active contour model combining region and edge information
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Active contour model combining region and edge information

Tian, Yun ; Duan, Fuqing ; Zhou, Mingquan ; Wu, Zhongke

Machine vision and applications, 2013, Vol.24 (1), p.47-61 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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10
Active contour model driven by linear speed function for local segmentation with robust initialization and applications in MR brain images
Active contour model driven by linear speed function for local segmentation with robust initialization and applications in MR brain images
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Active contour model driven by linear speed function for local segmentation with robust initialization and applications in MR brain images

Zheng, Qiang ; Dong, Enqing ; Cao, Zhulou ; Sun, Wenyan ; Li, Zhenguo

Signal processing, 2014-04, Vol.97, p.117-133 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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