Gotowa bibliografia na temat „Skinks Classification”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Skinks Classification”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Skinks Classification"
Freitas, Elyse S., Aniruddha Datta-Roy, Praveen Karanth, L. Lee Grismer i Cameron D. Siler. "Multilocus phylogeny and a new classification for African, Asian and Indian supple and writhing skinks (Scincidae: Lygosominae)". Zoological Journal of the Linnean Society 186, nr 4 (5.04.2019): 1067–96. http://dx.doi.org/10.1093/zoolinnean/zlz001.
Pełny tekst źródłaHEDGES, S. BLAIR. "The high-level classification of skinks (Reptilia, Squamata, Scincomorpha)". Zootaxa 3765, nr 4 (19.02.2014): 317. http://dx.doi.org/10.11646/zootaxa.3765.4.2.
Pełny tekst źródłaSHEA, GLENN M. "Nomenclature of supra-generic units within the Family Scincidae (Squamata)". Zootaxa 5067, nr 3 (11.11.2021): 301–51. http://dx.doi.org/10.11646/zootaxa.5067.3.1.
Pełny tekst źródłaProkof’eva, Tatiana V. "Experience of the teaching of soil classification systems to students at different stages of education (Faculty of Soil Science, LMSU, Russia)". Bulletin of Geography. Physical Geography Series 14, nr 1 (1.06.2018): 85–90. http://dx.doi.org/10.2478/bgeo-2018-0008.
Pełny tekst źródłaNuriddinova, Madinabonu. "Classification Of Genres In Multimedia Journalism". American Journal of Social Science and Education Innovations 02, nr 11 (23.11.2020): 112–18. http://dx.doi.org/10.37547/tajssei/volume02issue11-19.
Pełny tekst źródłaRohman, Abdul. "Implementasi Teori Pembelajaran Blended Learning dalam Menyeimbangkan Kapabilitas Belajar pada Era Digital (Studi Kasus di Prodi PAI Universitas Alma Ata Yogyakarta)". An-Nuha : Jurnal Kajian Islam, Pendidikan, Budaya dan Sosial 7, nr 1 (15.07.2020): 33–51. http://dx.doi.org/10.36835/annuha.v7i1.343.
Pełny tekst źródłaLavrentyeva, O. O. "TO THE CLASSIFICATION OF SKILLS". Educational Dimension 4 (26.12.2002): 364–70. http://dx.doi.org/10.31812/educdim.5121.
Pełny tekst źródłaBelogurov, Anatoly, i Margarita Marushina. "Classification of corporate Executive training programs and clusters of competencies developed in them". KANT 35, nr 2 (czerwiec 2020): 189–95. http://dx.doi.org/10.24923/2222-243x.2020-35.39.
Pełny tekst źródłaSriwong, Kittipat, Supaporn Bunrit, Kittisak Kerdprasop i Nittaya Kerdprasop. "Dermatological Classification Using Deep Learning of Skin Image and Patient Background Knowledge". International Journal of Machine Learning and Computing 9, nr 6 (grudzień 2019): 862–67. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2019.9.6.884.
Pełny tekst źródłaBEKTAŞ, Nurettin, Sümeyra BEKTAŞ i Arda ÖZTÜRK. "INVESTIGATION OF THE PROBLEM SOLVING AND DECISION-MAKING SKILLS OF KARATE REFEREES". International Refereed Journal of Humanities and Academic Sciences, nr 27 (2022): 0. http://dx.doi.org/10.17368/uhbab.2022.27.01.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Skinks Classification"
Al-Anezi, Yousuf. "Computer based learning environment for mathematical classification skills". Thesis, University of Leeds, 1994. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.666890.
Pełny tekst źródłaViana, Joaquim Mesquita da Cunha. "Classification of skin tumours through the analysis of unconstrained images". Thesis, De Montfort University, 2009. http://hdl.handle.net/2086/2400.
Pełny tekst źródłaWan, Fengkai. "Deep Learning Method used in Skin Lesions Segmentation and Classification". Thesis, KTH, Medicinsk teknik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-233467.
Pełny tekst źródłaDhinagar, Nikhil J. "Non-Invasive Skin Cancer Classification from Surface Scanned Lesion Images". Ohio University / OhioLINK, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1366384987.
Pełny tekst źródłaMoulis, Armand. "Automatic Detection and Classification of Permanent and Non-Permanent Skin Marks". Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-138132.
Pełny tekst źródłaNär forensiker försöker identifiera förövaren till ett brott använder de individuella ansiktsmärken när de jämför den misstänkta med förövaren. Dessa ansiktsmärken identifieras och lokaliseras oftast manuellt idag. För att effektivisera denna process, är det önskvärt att detektera ansiktsmärken automatiskt. I rapporten beskrivs en framtagen metod som möjliggör automatiskt detektion och separation av permanenta och icke-permanenta ansiktsmärken. Metoden som är framtagen använder en snabb radial symmetri algoritm som en huvuddel i detektorn. När kandidater av ansiktsmärken har tagits, elimineras alla falska detektioner utifrån deras storlek, form och hårinnehåll. Utifrån studiens resultat visar sig detektorn ha en god känslighet men dålig precision. Eliminationsmetoderna av falska detektioner analyserades och olika attribut användes till klassificeraren. I rapporten kan det fastställas att färgskiftningar på ansiktsmärkena har en större inverkan än formen när det gäller att sortera dem i permanenta och icke-permanenta märken.
Ridell, Patric, i Henning Spett. "Training Set Size for Skin Cancer Classification Using Google’s Inception v3". Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-209443.
Pełny tekst źródłaDatorstödd diagnostik (CADx) är idag vanligt förekommande inom sjukvården. Med datorseende är det möjligt att undersöka huruvida bilder påvisar tecken för till exempel bröstcancer och lungsjukdomar. Träffsäkerheten för convolutional neural networks (CNN) klassificering av sjukdomar beror till viss del på hur mycket data det tränats på. Stora datamängder är en förutsättning för att CNN ska kunna ge pålitliga diagnoser. En stor mängd indata innebär dock att bräkningstiden ökar. Detta medför att det kan behöva göras en avvägning mellan träffsäkerhet och beräkningstid. Cho et al. har i en studie visat att träffsäkerhetens förbättring stagnerar när mängden indata ökar. Det finns därför ett intresse i att hitta den punkt där träffsäkerheten stagnerar, eftersom ytterligare ökning av indata skulle innebära längre beräkningstid men med liten förbättring i träffsäkerhet. I denna uppsats tränas Googles förtränade CNN om på varierade mängder bilder på hudfläckar, i syfte att avgöra om en bild föreställande en hudfläck visar tecken på malignt melanom eller om den bedöms vara godartad. Studiens resultat ger indikationer på att träffsäkerheten för klassificeraren förbättras när mängden träningsdata ökar. Däremot finns inte underlag för att fastställa en punkt då träffsäkerheten stagnerar.
Boman, Joakim, i Alexander Volminger. "Evaluating a deep convolutional neural network for classification of skin cancer". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-229740.
Pełny tekst źródłaComputer-aided diagnosis (CAD) har blivit en viktigt del av det medi-cinska området. Hudcancer är en vanlig och dödlig sjukdom som ett CAD system potentiellt kan upptäcka. Den är klart synlig på hudenoch därför skulle endast bilder av hudskador kunna användas för attge en diagnos. År 2017 utvecklade en forskningsgrupp från StanfordUniversity ett deep convolutional neural network (CNN) som preste-rade bättre än dermatologer vid klassificering av hudskador. Detta kandidatexamensarbete gör ett försök till att implementerametoden tillhandahållen i Stanford rapporten och utvärdera CNN:etsresultat vid klassifikation av hudskador som inte testades i deras stu-die. De binära fall som tidigare inte har testas är melanoma emot solarlentigo och melanoma emot seborrheic keratosis. Med hjälp av transferlearning tränades Inception v3 för olika hudskador. CNN:et tränadesmed 16 typer av hudförändringar. I valideringsprocessen uppmättesen korrekthet på 68.3% under 3-vals klassifikation. I tester av sammatyp av jämförelser som i Stanford studien uppmätes en korrekthet på71% för melanoma emot nevus och 91% för seborrheic keratosis emotbasal and squamous cell carcinoma. Resultatet av de nya jämförelser-na var 84% för seborrheic keratosis emot melanoma och 83% för solarlentigo emot melanoma. Resultaten tyder på att av de binära klassificeringarna utförda idenna studie, är nevus emot melanoma den svårast för CNN:et. Detbör noteras att våra resultat skilde sig från Stanford studien och attmer stat
Sahlgren, Michaela, i Nour Alhunda Almajni. "Skin Cancer Image Classification with Pre-trained Convolutional Neural Network Architectures". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-259622.
Pełny tekst źródłaI denna studie jämför vi hur väl olika förtränade konvolutionella neurala nätverksarkitekturer klassificerar bilder av potentiellt maligna födelsemärken. Detta med hjälp av datasetet ISIC, innehållande bilder av hudcancer. Våra resultat indikerar att alla arkitekturer som undersöktes gav likvärdiga resultat vad gäller hur väl de kan avgöra huruvida ett födelsemärke är malignt eller ej. Efter en femfaldig korsvalidering nådde de olika arkitekturerna ett ROC AUC-medelvärde mellan 0.82 och 0.89, där nätverket Vgg-11 gjorde allra bäst ifrån sig. Detta trots att samma nätvärk är avsevärt sämre på ILSVRC. Sammantaget indikterar våra resultat att valet av arkitektur kan vara mindre viktigt vid bildklassificering av hudcancer än vid klassificering av bilder på ImageNet.
Almasiri, osamah A. "SKIN CANCER DETECTION USING SVM-BASED CLASSIFICATION AND PSO FOR SEGMENTATION". VCU Scholars Compass, 2018. https://scholarscompass.vcu.edu/etd/5489.
Pełny tekst źródłaInal, Aydin. "Practical science process skills in physics, with special reference to test item assessment and classification". Master's thesis, University of Cape Town, 2002. http://hdl.handle.net/11427/11566.
Pełny tekst źródłaThis study describes the development, validation, classification, administration and assessment of a compact programme of ten core practical task items chosen from a pool of 33 practical tasks developed for the purpose of this study in basic school physical science. The practical items encouraged and measured various science process skills laid out in the South African Revised National Curriculum Statement Draft. The derivation and classification of the specially designed diagnostic practical task items by experienced lecturers, teachers and academics constitutes an original and crucial part of the study. The objective is to assess the consensus of juries of four to eleven expert science educators on classification of the ten core practical activities, matching the categories. The investigation establishes whether there is a perceived relevant match or a perceived "irrelevant" mismatch between the science process skills tested by the current experimental programme of practical items and the descriptive theories of practical science and its classification schemes and criteria proposed by (a) Franus (1992), (b) Gardner (1983), (c) White (1988), (d) Solomon (1998), (e) Lock (1990), (t) Kapenda, Kandjeo-Marenga, Gaoseb, Kasanda and Lubben's (2001) the Cambridge-based International General Certificate of Education after Millar, Ie Marechal and Tiberghiea (1999), (g) Race (1997) and (h) OBE (Revised National Curriculum Statement Draft, 2001). Lock's assessment framework for practical tasks was found to be the most relevant scheme among the others. The study also identified eight process skills that are highly relevant to practical tasks of the compact programme. These skills included: (a) comprehension skills; (b) recognising given item of apparatus; (c) following instructions; (d) carrying out tasks and handling science apparatus; (e) observation skills; (t) interpretation of the observations; (g) making predictions; and (h) reporting and communicating scientific information.
Książki na temat "Skinks Classification"
Ouboter, Paul E. A revision of the genus Scincella (Reptilia, Sauria, Scincidae) of Asia, with some notes on its evolution. Leiden: Rijksmuseum van Natuurlijke Historie, 1986.
Znajdź pełny tekst źródłaTowns, D. R. A field guide to the lizards of New Zealand. Wyd. 2. Wellington: Dept. of Conservation, 1988.
Znajdź pełny tekst źródłaZug, George R. Systematics of the Carlia "fusca" lizards (Squamata:Scincidae) of New Guinea and nearby islands. Honolulu: Bishop Museum Press, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaZug, George R. Systematics of the Carlia "fusca" lizards (Squamata: Scincidae) of New Guinea and nearby islands. Honolulu: Bishop Museum Press, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaFortune, Christopher Joseph. The investigation and classification of measurement skills. Salford: University of Salford, 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaClaybourne, Anna. Can you tell a skink from a salamander?: Classification. Chicago, Ill: Raintree, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaZanzibar. Wizara ya Elimu, Utamaduni na Michezo. Second status report: Occupational analyses : technical support services for the establishment and operation skills development centres in Zanzibar. Zanzibar: Ministry of Education, Culture, and Sports, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaClaybourne, Anna. Can you tell a skink from a salamander? Oxford: Raintree, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaRoper, Clyde F. E. Comparative morphology and function of dermal structures in oceanic squids (Cephalopoda). Washington, D.C: Smithsonian Institution Press, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaGoyhman, Oskar. Organization and holding of events. ru: INFRA-M Academic Publishing LLC., 2020. http://dx.doi.org/10.12737/1071381.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Skinks Classification"
Obagi, Zein E. "Skin Classification". W Obagi Skin Health Restoration and Rejuvenation, 65–85. New York, NY: Springer New York, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-21801-4_5.
Pełny tekst źródłaHermanek, P., i L. H. Sobin. "Skin Tumours". W TNM Classification of Malignant Tumours, 83–91. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1987. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-82982-6_6.
Pełny tekst źródłaZhang, Susu, Jeff Douglas, Shiyu Wang i Steven Andrew Culpepper. "Reduced Reparameterized Unified Model Applied to Learning Spatial Rotation Skills". W Handbook of Diagnostic Classification Models, 503–24. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05584-4_24.
Pełny tekst źródłaHassan, Rola, Hanan Faruqui, Reem Alquraa, Ayman Eissa, Fatma Alshaiki i Mohamed Cheikh. "Classification Criteria and Clinical Practice Guidelines for Rheumatic Diseases". W Skills in Rheumatology, 521–66. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8323-0_25.
Pełny tekst źródłaHexsel, Doris, Camile L. Hexsel i Fernanda Naspolini Bastos. "Cellulite: Classification and Scoring". W Measuring the Skin, 1–5. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26594-0_93-1.
Pełny tekst źródłaHumbert, Philippe. "Classification of Facial Wrinkling". W Measuring the skin, 698–703. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-08585-1_74.
Pełny tekst źródłaHexsel, Doris, Camile L. Hexsel i Fernanda Naspolini Bastos. "Cellulite: Classification and Scoring". W Agache's Measuring the Skin, 1385–89. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-32383-1_93.
Pełny tekst źródłaXu, Xueli, i Matthias von Davier. "Applying the General Diagnostic Model to Proficiency Data from a National Skills Survey". W Handbook of Diagnostic Classification Models, 489–501. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05584-4_23.
Pełny tekst źródłaManzato, Emilia. "Classification of Eating Disorders". W Eating Disorders and the Skin, 3–7. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29136-4_1.
Pełny tekst źródłaBonham, Mary Ben. "Double-Skin Façade Classifications". W Bioclimatic Double-Skin Façades, 41–75. New York : Routledge, 2020.: Routledge, 2019. http://dx.doi.org/10.4324/9781315661384-3.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Skinks Classification"
Zhmakina, N. L., i K. S. Zdorovenko. "THE THEORETICAL STUDY OF THIRD-GRADERS’ COGNITIVE UNIVERSAL LEARNING SKILLS FORMATION TO SOLVE PROBLEMS IN MATH LESSONS". W Культура, наука, образование: проблемы и перспективы. Нижневартовский государственный университет, 2021. http://dx.doi.org/10.36906/ksp-2021/48.
Pełny tekst źródłaKumar, Ayushi, Ari Kapelyan i Avimanyou K. Vatsa. "Classification of Skin Phenotype: Melanoma Skin Cancer". W 2021 IEEE Integrated STEM Education Conference (ISEC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/isec52395.2021.9763999.
Pełny tekst źródłaGinigaddara, B., S. Perera, Y. Feng i P. Rahnamayiezekavat. "Offsite construction skills prediction: A conceptual model". W 10th World Construction Symposium. Building Economics and Management Research Unit (BEMRU), University of Moratuwa, 2022. http://dx.doi.org/10.31705/wcs.2022.52.
Pełny tekst źródłaBissoto, Alceu, i Sandra Avila. "Improving Skin Lesion Analysis with Generative Adversarial Networks". W Conference on Graphics, Patterns and Images. Sociedade Brasileira de Computação, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2020.12986.
Pełny tekst źródłaDubal, Pratik, Sankirtan Bhatt, Chaitanya Joglekar i Sonali Patil. "Skin cancer detection and classification". W 2017 6th International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICEEI). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iceei.2017.8312419.
Pełny tekst źródłaGouda, Niharika, i J. Amudha. "Skin Cancer Classification using ResNet". W 2020 IEEE 5th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iccca49541.2020.9250855.
Pełny tekst źródłaOjha, Mritunjay Kumar, Dilrose Reji Karakattil, Akshat Devendra Sharma i Sneha Mary Bency. "Skin Disease Detection and Classification". W 2022 IEEE India Council International Subsections Conference (INDISCON). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/indiscon54605.2022.9862834.
Pełny tekst źródłaChen, Wei, Mohsen Ardabilian, Abdelmalek Zine i Hassan Zahouani. "Reflectance spectra based skin and non-skin classification". W 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2015.7350900.
Pełny tekst źródłaYoon, Sangho, Michael Harville, Harlyn Baker i Nina Bhatii. "Automatic Skin Pixel Selection and Skin Color Classification". W 2006 International Conference on Image Processing. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2006.312630.
Pełny tekst źródłaGuo, Jiexin, i Prahlad G. Menon. "Feature Based Classification of Melanoma From Skin Images". W ASME 2015 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2015. http://dx.doi.org/10.1115/imece2015-50055.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Skinks Classification"
Sheehan, Kathleen, Kikumi Tatsuoka i Charles Lewis. A Diagnostic Classification Model for Document Processing Skills. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, październik 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada273790.
Pełny tekst źródłaAltamirano, Álvaro, i Nicole Amaral. A Skills Taxonomy for LAC: Lessons Learned and a Roadmap for Future Users. Inter-American Development Bank, listopad 2020. http://dx.doi.org/10.18235/0002898.
Pełny tekst źródłaEvans, Julie, Kendra Sikes i Jamie Ratchford. Vegetation classification at Lake Mead National Recreation Area, Mojave National Preserve, Castle Mountains National Monument, and Death Valley National Park: Final report (Revised with Cost Estimate). National Park Service, październik 2020. http://dx.doi.org/10.36967/nrr-2279201.
Pełny tekst źródłaNechypurenko, Pavlo, Tetiana Selivanova i Maryna Chernova. Using the Cloud-Oriented Virtual Chemical Laboratory VLab in Teaching the Solution of Experimental Problems in Chemistry of 9th Grade Students. [б. в.], czerwiec 2019. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3175.
Pełny tekst źródłaKumar, Indraneel, Lionel Beaulieu, Annie Cruz-Porter, Chun Song, Benjamin St. Germain i Andrey Zhalnin. An Assessment of the Workforce and Occupations in the Highway, Street, and Bridge Construction Industries in Indiana. Purdue University, 2020. http://dx.doi.org/10.5703/1288284315018.
Pełny tekst źródłaKiianovska, N. M. The development of theory and methods of using cloud-based information and communication technologies in teaching mathematics of engineering students in the United States. Видавничий центр ДВНЗ «Криворізький національний університет», grudzień 2014. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1094.
Pełny tekst źródła