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 Biblioteka  Akademii Nauk Stosowanych w Gnieźnie Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaBiblioteka  Akademii Nauk Stosowanych w Gnieźnie

Wyszukujesz frazę "ship's navigation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 44
Tytuł:
Intelligent autonomous ship navigation using multi-sensor modalities
Autorzy:
Wright, R.G.
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
maritime autonomous surface ships (MASS)
artificial intelligence (AI)
intelligent autonomous ship navigation
autonomous ship
autonomous ships navigation
multiSensor modalities
unmanned ship
maritime domain awareness (MDA)
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Szczegóły
Tytuł:
Using the FRAM to Understand Arctic Ship Navigation: Assessing Work Processes During the Exxon Valdez Grounding
Autorzy:
Smith, D.
Veitch, B.
Khan, F.
Taylor, R.
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
Arctic shipping
vessel grounding
grounding
Exxon Valdez
Arctic navigation
accident investigation
Functional Resonance Analysis Method (FRAM)
ship navigation
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Szczegóły
Tytuł:
Developing generative adversarial nets to extend training sets and optimize diiscrete actions
Autorzy:
Zhang, R. L.
Furusho, M.
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
Maritime Education and Training (MET)
Generative Adversarial Network (GAN)
discrete actions
MET System in Japan
Lifeboat
Monte Carlo Tree Search (MCTS)
learning methods
unmanned ship navigation
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Szczegóły
Tytuł:
Ship recognition and tracking system for intelligent ship based on deep learning framework
Autorzy:
Liu, B.
Wang, S. Z.
Xie, Z. X.
Zhao, J. S.
Li, M. F.
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
intelligent ship
deep learning framework
ship recognition system
ship tracking system
ship recognition and tracking system
intelligent navigation
autonomous ship
maritime safety
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Szczegóły
Tytuł:
Verification of a deterministic ships safe trajectory planning algorithm from different ships’ perspectives and with changing strategies of target ships
Autorzy:
Lazarowska, A.
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
safe ship's trajectory
ship's trajectory
collision avoidance module
autonomous navigation system
maritime autonomous surface ships
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Szczegóły
Wyświetlanie 1-10 z 44

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