/var/www/web01/web01/lib/SearchEngine/DefaultEngine.php:615 "Search Engine Debug 🔎 🪲"
Engine Type ⚙️: "SLiMS\SearchEngine\DefaultEngine"
SQL ⚙️: array:2 [ "count" => "select count(distinct b.biblio_id) from biblio as b left join mst_publisher as mp on b.publisher_id=mp.publisher_id left join mst_place as mpl on b.publish_place_id=mpl.place_id where b.opac_hide=0 and (b.biblio_id in(select ba.biblio_id from biblio_author as ba left join mst_author as ma on ba.author_id=ma.author_id where ma.author_name like ?))" "query" => "select b.biblio_id, b.title, b.image, b.isbn_issn, b.publish_year, mp.publisher_name as `publisher`, mpl.place_name as `publish_place`, b.labels, b.input_date, b.edition, b.collation, b.series_title, b.call_number from biblio as b left join mst_publisher as mp on b.publisher_id=mp.publisher_id left join mst_place as mpl on b.publish_place_id=mpl.place_id where b.opac_hide=0 and (b.biblio_id in(select ba.biblio_id from biblio_author as ba left join mst_author as ma on ba.author_id=ma.author_id where ma.author_name like ?)) order by b.last_update desc limit 10 offset 0" ]
Bind Value ⚒️: array:1 [ 0 => "%م. علاء جراد%" ]
في هذا المشروع، نوضح أن استخدام التتبع البسيط عبر الإنترنت وفي الوقت الفعلي (SORT) وهو نهج عملي لتتبع الكائنات المتعددة مع التركيز على خوارزميات بسيطة و فعالة.
سنقدم في بحثنا هذا طريقة لاستخلاص مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد ممثلة عبر الغمامات النقطية Point Clouds باستخدام ألعاب حاسوب حديثة.
نوضح في هذه الورقة أنه من خلال استخدام الشبكات العصبية التلاففية العميقة (CNN) يمكن الحصول على زيادة كبيرة في الأداء في هذه المهام واستخدامها في تطبيقات حياتية وكمثال عنها سوف نستخدم هذه التقنية في اجهزة الهاتف المحمول …
هذا المشروع هو لتحديد وكشف ممرات الطريق باستخدام تقنيات وأساليب التعلم العميق ومعالجة الصور, وسنقوم بالمقارنة بينهما وسنرى من الأفضل بينهما.