Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "image retrieval" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 23
Tytuł:
Content-based image retrieval using a signature graph and a self-organizing map
Autorzy:
Van, T. T.
Le, T. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330159.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
binary signature
similarity measure
signature graph
image retrieval
sygnatura binarna
miara podobieństwa
wyszukiwanie obrazu
Opis:
In order to effectively retrieve a large database of images, a method of creating an image retrieval system CBIR (content-based image retrieval) is applied based on a binary index which aims to describe features of an image object of interest. This index is called the binary signature and builds input data for the problem of matching similar images. To extract the object of interest, we propose an image segmentation method on the basis of low-level visual features including the color and texture of the image. These features are extracted at each block of the image by the discrete wavelet frame transform and the appropriate color space. On the basis of a segmented image, we create a binary signature to describe the location, color and shape of the objects of interest. In order to match similar images, we provide a similarity measure between the images based on binary signatures. Then, we present a CBIR model which combines a signature graph and a self-organizing map to cluster and store similar images. To illustrate the proposed method, experiments on image databases are reported, including COREL, Wang and MSRDI.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 2; 423-438
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Techniki semantycznego indeksowania obrazów medycznych na przykładzie przestrzennych rekonstrukcji unaczynienia wieńcowego
Semantic techniques of image retrieval on the example of CT coronary vessels reconstructions
Autorzy:
Trzupek, M.
Ogiela, M. R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153096.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
semantyczne indeksowanie i wyszukiwanie obrazów medycznych
systemy CBIR
systemy automatycznej analizy i rozumienia obrazów
semantic image retrieval
content-based image retrieval (CBIR)
image understanding systems
intelligent medical image processing and understanding
Opis:
W artykule zaprezentowano techniki semantycznego indeksowania danych obrazowych w medycznych bazach danych z wykorzystaniem grafowych formalizmów lingwistyki matematycznej. Zaproponowane rozwiązania w głównej mierze predestynowane są do wizualizacji pochodzących z obrazowania CT (przestrzennych rekonstrukcji unaczynienia wieńcowego), niemniej jednak przedstawiona metodologia może również stanowić bazę dla innej klasy obrazów medycznych.
The wide spread of multimedia medical databases has shown that the problem of storing and effectively searching for images containing specific disease cases that are significant for medical diagnostics is still fraught with great difficulties. The paper presents semantic indexing techniques in medical imaging databases using graph-based mathematical linguistic formalisms. The proposed solutions are mainly predestined for visualizations obtained from diagnostic examinations with the use of computed tomography (spatial reconstructions of the coronary vascularisation), but the presented methodology can also be a basis for a different class of medical images. The first section describes the methods and limitations in the context of storing and searching for data in medical databases of contemporary systems. The second section presents the historical background and discusses examples of systems. The third section describes next steps of the proposed methodology, which is additionally shown in Fig. 3. The last section summarizes the proposed solutions in the context of other systems and indicates further research directions. The obtained results confirm the possibility of using the proposed solutions in the specialized medical databases.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 1, 1; 43-46
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Content-based retrieval system as a telemedical tool
Autorzy:
Rumiński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333699.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
odzyskiwanie oparte na zawartości
telemedycyna
analiza obrazu
content-based retrieval
telemedicine
image analysis
Opis:
The problem of medical teleconsultations with intelligent computer system rather than with a human expert is analyzed. System for content-based retrieval of images is described and presented as a use case of telemedical tool. Selected features, crucial for retrieval quality, are introduced including: synthesis of parametric images, regions of interest detection and extraction, definition of content-based features, generation of descriptors, query algebra, system architecture and performance. Additionally, electronic business pattern is proposed to generalize teleconsultation services like content-based retrieval systems
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2004, 7; KB55-64
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Similarity analysis in medical image databases
Autorzy:
Rumiński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1954510.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
image retrieval
image analysis
descriptors
query algebra
Opis:
The review of methods of similarity analysis of medical images is presented. Feature extraction, feature representation and different concepts of image query algebra problems are described and discussed from the medical application point of view. New algorithms based on medical image regularity description and intensity description are proposed. As a conclusion a Java application "ObrazMed" for content based medical image analysis is presented.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 1999, 3, 4; 419-444
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improving quality of cytological screening in early detection of malignancy associated changes
Autorzy:
Piętka, B. D.
Dulewicz, A. M.
Kupis, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333426.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
przesiewowe badania cytologiczne
bazy danych obrazu
wczesne wykrycie raka pęcherza
cytological screening
image databases
early detection of bladder cancer
content-based image retrieval (CBIR)
Opis:
The paper deals with an image database organization and utilization in computer-aided cytology. To illustrate the idea we take as an example the problem of bladder cancer early detection based on urine cytology. In spite of its diagnostic potential for discovering malignancy associated changes (MAC) at the cell level it seems to be underestimated. There is common view that sensitivity of the method, especially for early cancer stages, is relatively low. We depict here just one but significant direction of our works that aims to support pathologists making the diagnosis more accurate and reliable. The key idea relies on automatic searching for MAC by comparing nuclear chromatin structure of objects in a smear with a collection of sample patterns contained in a pathomorphological image database.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 85-91
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MUSEUM AS A VISUAL LAB? CULTURE-TECHNOLOGY NETWORKS IN CBIR PROJECTS
Autorzy:
Olszewska, Anna
Gancarczyk, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/646737.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Tematy:
visual culture, image recognition, digital image retrieval, museum, library
Opis:
Should any museum or scientific library consider itself as an information technology laboratory?This article explores the lives of several pioneering museum and library projects focused on digital image retrieval techniques (CBIR). The research aims to contribute critical evaluation of museum and information technology domain relations in the field. The outcomes may be applied in the planning of future co-operative endeavours. The analysis begins with a discussion of projects in which a museum or library played the role of data pro- vider for image analysis development and testing (i.e. SWIC, Collage, SHREW systems). This is followed by a study of schemes focused on technology and implementing a standard image search methodology used for access to museum collections (i.e. QBIC, Artiste). The final part of the paper deals with the projects animated by museums or libraries themselves (BSB, Oxford Ballads Online, PrintArt) and the example of a consort that focuses on the specific type of visual resources (the Bernstein project).
Źródło:
Studia Humanistyczne AGH; 2017, 16, 2
2084-3364
Pojawia się w:
Studia Humanistyczne AGH
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Yarn-Dyed Fabric Image Retrieval Using Colour Moments and the Perceptual Hash Algorithm
Otrzymywanie obrazu tkaniny wytworzonej z barwionych przędz przy zastosowaniu metody momentów barwnych i percepcyjnego algorytmu z mieszaniem
Autorzy:
Li, Zhongjian
Xiang, Jun
Wang, Lei
Zhang, Ning
Pan, Ruru
Gao, Weidong
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232957.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
yarn-dyed fabric
image retrieval
colour moments
perceptual hash algorithm
Hamming distance
przędza barwiona
obrazy wzorów tkanin
metoda momentów barwnych
percepcyjny algorytm mieszania
odległość Hamminga
Opis:
Due to the variety of yarn colours and arrangement, it is a challenging problem to retrieve a yarn-dyed fabric image. In this paper, yarn-dyed fabric samples are captured by the DigiEye system first, and then pattern images of the fabric images captured are simulated by pattern design software based on extracted structure parameters of the yarn-dyed fabric. For the simulated pattern image, an effective algorithm is proposed to retrieve these kinds of images by combining the colour moments method and perceptual hash algorithm. Then the pattern images retrieved are mapped back to the yarn-dyed fabric image so as to realise the yarn-dyed fabric image retrieval. In the algorithm proposed, the colour moments method is adopted to extract the colour features, and the perceptual hash algorithm is utilised to calculate the spatial features of the simulated pattern images. Then the two kinds of image features are used to compute the similarity between the input original image and each target image based on the Euclidean distance and Hamming distance. Relevant images can be retrieved in dependence on the similarity value, which is determined by calculating the optimum weighted value of the colour features’ similarity and spatial features’ similarity. In order to measure the retrieval efficiency of the method proposed, the accuracy rate and retrieval rate of image retrieval were computed in experiments using a PATTERN image database with 300 images. The experimental results show that the average accuracy rate of the method proposed is 85.30% and the retrieval rate - 53.51% when the weighted value of the colour feature similarity is fixed at 0.45 and the spatial feature similarity is 0.55. It is shown that the method presented is effective to retrieve pattern images of yarn-dyed fabric.
Ze względu na różnorodność kolorów i rozmieszczenia przędz otrzymanie obrazu tkaniny wytworzonej z barwionych przędz jest trudnym zadaniem. W artykule próbki tkanin z barwionych przędz były najpierw analizowane przez system DigiEye, a następnie wykonane zostały symulacje obrazów z zastosowaniem oprogramowania do projektowania wzorów oparte na wyodrębnionych parametrach struktury tkaniny. W przypadku symulacji obrazu wzoru zaproponowano skuteczny algorytm do odzyskiwania tego rodzaju obrazów poprzez połączenie metody momentów koloru i percepcyjnego algorytmu z mieszaniem. W zaproponowanym algorytmie do wyodrębniania cech kolorów zastosowano metodę momentów barwnych, a do obliczenia cech przestrzennych symulowanych obrazów został wykorzystywany percepcyjny algorytm mieszania. Następnie użyto dwóch rodzajów cech obrazu do obliczenia podobieństwa między oryginalnym obrazem wejściowym a każdym obrazem docelowym w oparciu o odległość euklidesową i odległość Hamminga. Odpowiednie obrazy można odzyskać w zależności od wartości podobieństwa, która jest określana przez obliczenie optymalnej ważonej wartości podobieństwa cech koloru i podobieństwa cech przestrzennych. Aby zmierzyć skuteczność proponowanej metody w eksperymentach obliczono wskaźnik dokładności i szybkość pobierania obrazów, wykorzystując bazę danych obrazów PATTERN z 300 obrazami. Wyniki eksperymentalne pokazały, że średni współczynnik dokładności proponowanej metody wynosi 85,30%, a szybkość pobierania 53,51%, wartość podobieństwa cech kolorów wynosiła 0,45, a podobieństwo cech przestrzennych wynosiło 0,55. Wykazano, że prezentowana metoda jest skuteczna w przypadku otrzymywania obrazów wzorów tkanin z przędz barwionych.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2019, 5 (137); 39-46
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficient image retrieval by fuzzy rules from boosting and metaheuristic
Autorzy:
Korytkowski, Marcin
Senkerik, Roman
Scherer, Magdalena M.
Angryk, Rafal A.
Kordos, Miroslaw
Siwocha, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91856.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
image retrieval
fuzzy rules
local image features
pobieranie obrazu
lokalne funkcje obrazu
Opis:
Fast content-based image retrieval is still a challenge for computer systems. We present a novel method aimed at classifying images by fuzzy rules and local image features. The fuzzy rule base is generated in the first stage by a boosting procedure. Boosting meta-learning is used to find the most representative local features. We briefly explore the utilization of metaheuristic algorithms for the various tasks of fuzzy systems optimization. We also provide a comprehensive description of the current best-performing DISH algorithm, which represents a powerful version of the differential evolution algorithm with effective embedded mechanisms for stronger exploration and preservation of the population diversity, designed for higher dimensional and complex optimization tasks. The algorithm is used to fine-tune the fuzzy rule base. The fuzzy rules can also be used to create a database index to retrieve images similar to the query image fast. The proposed approach is tested on a state-of-the-art image dataset and compared with the bag-of-features image representation model combined with the Support Vector Machine classification. The novel method gives a better classification accuracy, and the time of the training and testing process is significantly shorter.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 1; 57-69
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing Space Complexity using Color Spaces in CBIR Systems for Medical Diagnosis
Autorzy:
Kenny, S. Pradeep Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1031845.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Cervical Cancer
Color Space
Content Based Image retrieval
Data Mining
Opis:
Content based Image Retrieval systems are now used in various automated systems because they largely produce accurate results as they do not depend on the metadata for telling what the image is but rather define it on the basis contents of the image like color, shape, texture and spatial locations. Content based Image retrieval systems have a repository of similar images and when a query image is presented to system it matches similar images in the database. This process aids in various applications like security checks to medical diagnosis. But all CBIR systems in common have to store the images which take a huge space. Here in this work, a unique approach is being devised to reduce the space complexity for a CBIR system used for detecting cervical cancer. When it comes to medical image it is not the question of how to reduce space, but along with it, the original contents of the image also has to be preserved.
Źródło:
World News of Natural Sciences; 2020, 30, 2; 96-103
2543-5426
Pojawia się w:
World News of Natural Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reconstruction of high-dimensional data using the method of probabilistic features combination
Autorzy:
Jakóbczak, D. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118528.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
image retrieval
pattern recognition
data modeling
vector interpolation
PFC method
feature reconstruction
probabilistic modeling
pobieranie obrazu
rozpoznawanie wzorców
modelowanie danych
interpolacja wektora
metoda PFC
funkcja rekonstrukcji
modelowanie probabilistyczne
Opis:
Proposed method, called Probabilistic Features Combination (PFC), is the method of multi-dimensional data modeling, extrapolation and interpolation using the set of high-dimensional feature vectors. This method is a hybridization of numerical methods and probabilistic methods. Identification of faces or fingerprints need modeling and each model of the pattern is built by a choice of multi-dimensional probability distribution function and feature combination. PFC modeling via nodes combination and parameter γ as N-dimensional probability distribution function enables data parameterization and interpolation for feature vectors. Multidimensional data is modeled and interpolated via nodes combination and different functions as probability distribution functions for each feature treated as random variable: polynomial, sine, cosine, tangent, cotangent, logarithm, exponent, arc sin, arc cos, arc tan, arc cot or power function.
Autorska metoda Probabilistycznej Kombinacji Cech - Probabilistic Features Combination (PFC) jest wykorzystywana do interpolacji i modelowania wielowymiarowych danych. Węzły traktowane są jako punkty charakterystyczne N-wymiarowej informacji, która ma być odtwarzana (np. obraz). Wielowymiarowe dane są interpolowane lub rekonstruowane z wykorzystaniem funkcji rozkładu prawdopodobieństwa: potęgowych, wielomianowych, wykładniczych, logarytmicznych, trygonometrycznych, cyklometrycznych.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 9; 37-50
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detecting visual objects by edge crawling
Autorzy:
Grycuk, Rafał
Wojciechowski, Adam
Wei, Wei
Siwocha, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837538.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
content-based image retrieval
crawler
edge detection
image descriptor
object extraction
Opis:
Content-based image retrieval methods develop rapidly with a growing scale of image repositories. They are usually based on comparing and indexing some image features. We developed a new algorithm for finding objects in images by traversing their edges. Moreover, we describe the objects by histograms of local features and angles. We use such a description to retrieve similar images fast. We performed extensive experiments on three established image datasets proving the effectiveness of the proposed method.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 3; 223-237
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fast image index for database management engines
Autorzy:
Grycuk, Rafał
Najgebauer, Patryk
Kordos, Miroslaw
Scherer, Magdalena M.
Marchlewska, Alina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837480.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
image descriptor
content-based image retrieval
image indexing
Opis:
Large-scale image repositories are challenging to perform queries based on the content of the images. The paper proposes a novel, nested-dictionary data structure for indexing image local features. The method transforms image local feature vectors into two-level hashes and builds an index of the content of the images in the database. The algorithm can be used in database management systems. We implemented it with an example image descriptor and deployed in a relational database. We performed the experiments on two image large benchmark datasets.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 2; 113-123
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Semantic hashing for fast solar magnetogram retrieval
Autorzy:
Grycuk, Rafał
Scherer, Rafał
Marchlewska, Alina
Napoli, Christian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2147145.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
content-based image retrieval
image descriptor
solar analysis
Opis:
We propose a method for content-based retrieving solar magnetograms. We use the SDO Helioseismic and Magnetic Imager output collected with SunPy PyTorch libraries. We create a mathematical representation of the magnetic field regions of the Sun in the form of a vector. Thanks to this solution we can compare short vectors instead of comparing full-disk images. In order to decrease the retrieval time, we used a fully-connected autoencoder, which reduced the 256-element descriptor to a 32-element semantic hash. The performed experiments and comparisons proved the efficiency of the proposed approach. Our approach has the highest precision value in comparison with other state-of-the-art methods. The presented method can be used not only for solar image retrieval but also for classification tasks.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2022, 12, 4; 299--306
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
New image descriptor from edge detector and blob extractor
Autorzy:
Grycuk, R.
Scherer, R.
Gabryel, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122401.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
image description
content-based image retrieval (CBIR)
edge detection
blob extraction
blob detection
opis obrazu
wyszukiwanie na podstawie zawartości
CBIR
wykrywanie krawędzi
Opis:
In this paper we present a novel approach for image description. The method is based on two well-known algorithms: edge detection and blob extraction. In the edge detection step we use the Canny detector. Our method provides a mathematical description of each object in the input image. On the output of the presented algorithm we obtain a histogram, which can be used in various fields of computer vision. In this paper we applied it in the content-based image retrieval system. The simulations proved the effectiveness of our method.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2015, 14, 4; 31-39
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Novel visual object descriptor using surf and clustering algorithms
Autorzy:
Grycuk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122762.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
k-means
mean shift
clustering
image description
SURF
keypoints
content-based image retrieval (CBIR)
opis obrazu
algorytmy grupowania
detekcja punktów kluczowych
Opis:
In this paper we propose a method for object description based on two wellknown clustering algorithms (k-means and mean shift) and the SURF method for keypoints detection. We also perform a comparison of these clustering methods in object description area. Both of these algorithms require one input parameter; k-means (k, number of objects) and mean shift (h, window). Our approach is suitable for images with a non-homogeneous background thus, the algorithm can be used not only on trivial images. In the future we will try to remove non-important keypoints detected by the SURF algorithm. Our method is a part of a larger CBIR system and it is used as a preprocessing stage.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2016, 15, 3; 37-46
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 23

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies