Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Liu X" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Comparison of the Applied of Car Navigation System and Developed Marine Navigational System
Autorzy:
Shiotani, S.
Liu, X.
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
Navigation System
Car Navigation System
Marine Navigational System
Navigational Information
geographic information system (GIS)
Marine Traffic
ArcGIS
Integrated Navigational System (INS)
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ship Course Following and Course Keeping in Restricted Waters Based on Model Predictive Control
Autorzy:
Liu, H.
Ma, N.
Gu, X. C.
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
Ship Movement, Multiple-Input Multiple-Output (MIMO)
Very Large Crude Carrier (VLCC)
Model Predictive Control (MPC)
Linear Quadratic Regulator (LQR)
course
restricted waters
safety at sea
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Numerical study of hydrodynamic derivatives and course stability under ship-bank interaction
Autorzy:
Liu, H.
Ma, N.
Gu, X. C.
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
safety at sea
ship-bank interaction
Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS)
hydrodynamic derivatives
hydrodynamics
Planar Motion Mechanism (PMM)
Circulating Water Channel (CWC)
User Defined Functions (UDF)
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quantitative processing of situation awareness for autonomous ships navigation
Autorzy:
Zhou, X. Y.
Liu, Z. J.
Wu, Z. L.
Wang, F. W.
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
autonomous vessel
autonomous ship
autonomous ships navigation
situation awareness (SA)
quantitative processing
navigation safety
remotely controlled vessel
maritime unmanned navigation through intelligence in networks (MUNIN)
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    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