TANZI, LEONARDO
TANZI, LEONARDO
Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione
053175
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Citazione | Data di pubblicazione | Autori | File |
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ADVANCED DEEP LEARNING COMPARISONS FOR NON-INVASIVE TUNNEL LINING ASSESSMENT FROM GROUND PENETRATING RADAR PROFILES / Rosso, M. M.; Marasco, G.; Tanzi, L.; Aiello, S.; Aloisio, A.; Cucuzza, R.; Chiaia, B.; Cirrincione, G.; Marano, G. C.. - ELETTRONICO. - (2022), pp. 1-10. (Intervento presentato al convegno 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering (ECCOMAS Congress 2022) tenutosi a Oslo (NO) nel 5 - 9 Giugno 2022) [10.23967/eccomas.2022.038]. | 1-gen-2022 | Rosso, M. M.Marasco, G.Tanzi, L.Aiello, S.Aloisio, A.Cucuzza, R.Chiaia, B.Cirrincione, G.Marano, G. C. | File.pdf |