A I L P S U
INDICE AUTORI ENTIScheda classi Serie: Tesi di dottorato
Fascicolo: Luglio-Dicembre 2017
P Politecnico di Torino 2017-663T Politecnico di Torino : Dipartimento di automatica e informatica 2017-503T 2017-505T 2017-870T 2017-876T 2017-880T 2017-882T Politecnico di Torino : Dipartimento di elettronica e telecomunicazioni 2017-889T 2017-890T 2017-900T 2017-901T Politecnico di Torino : Dipartimento di fisica 2017-681T 2017-683T Politecnico di Torino : Dipartimento di ingegneria dell’ambiente, del territorio e delle infrastrutture 2017-677T 2017-707T Politecnico di Torino : Dipartimento di ingegneria gestionale e della produzione 2017-733T 2017-950T 2017-951T 2017-952T Politecnico di Torino : Dipartimento energia 2017-846T 2017-853T 2017-854T 2017-856T 2017-862T 2017-863T 2017-864T 2017-883T 2017-884T 2017-885T Politecnico di Torino : Dipartimento scienza applicata e tecnologia 2017-680T 2017-686T 2017-689T 2017-690T 2017-692T 2017-693T 2017-694T 2017-699T 2017-712T 2017-735T 2017-841T 2017-842T 2017-848T 2017-932T 2017-933T 2017-934T 2017-936T 2017-937T 2017-938T 2017-939T 2017-940T 2017-942T 2017-943T 2017-945T
Feature extraction using MPEG-CDVS and deep learning with application to robotic navigation and image classification : doctoral dissertation : doctoral program in electronic and communications engineering, 28. cycle / by Pedro Porto Buarque de Gusmão ; supervisor: Enrico Magli ; Politecnico di Torino. Torino, 2017.
1 volume : ill.
In testa al frontespizio: SCUDO, Scuola di dottorato = Doctoral School. Tesi svolta presso il Dipartimento di elettronica e telecomunicazioni.
Altro autore:
Politecnico di Torino : Dipartimento di elettronica e telecomunicazioni
621.382 ING-INF/03
BNI2017-900T