00777nam a2200217 i 4500991003801119707536200427s1996 it 000 0 ita db14389757-39ule_instBibl. Interfacoltà T. Pellegrinoita110 Crisci, Angelo U.150868Introduzione a Teoresi metafisica /Angelo U. Crisci[S.l.] :Intra Moenia,1996(Napoli :Angela)47 p. ;21 cmMetafisica.b1438975727-04-2027-04-20991003801119707536LE002 1le002gE0.00-no 00000.i1592684927-04-20Introduzione a Teoresi metafisica1752437UNISALENTOle00227-04-20ma -itait 0003000 am 2200661 n 450 9910251398703321201801102-7226-0468-X10.4000/books.cdf.5100(CKB)4100000001587782(FrMaCLE)OB-cdf-5100(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/48489(PPN)224387324(EXLCZ)99410000000158778220180110j|||||||| ||| 0freuu||||||m||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierGéométrie algorithmique : des données géométriques à la géométrie des données Leçon inaugurale prononcée le jeudi 23 mars 2017 /Jean-Daniel BoissonnatParis Collège de France20182-213-70512-7 Les représentations numériques 3D ont révolutionné notre compréhension du monde. Elles sont devenues indispensables pour simuler des opérations chirurgicales, créer de nouveaux modes d’expression artistique ou explorer les ressources naturelles. La géométrie algorithmique apparaît à l’intersection de la géométrie et de l’informatique. Comment échantillonner, représenter et traiter des formes géométriques complexes ? Comment offrir des garanties théoriques sur la qualité des approximations et la complexité des algorithmes ? Comment assurer la fiabilité et l’efficacité des programmes informatiques ? Ces questions se posent en dimensions 2 et 3, mais aussi en plus grandes dimensions, pour analyser par exemple les grandes masses de données essentielles à la science moderne.Géométrie algorithmiqueGéométrie algorithmiqueGéométrie algorithmique MultidisciplinaryinformatiqueInformatique et sciences numériquessciences numériquesgéométrie des donnéesgéométrie algorithmiquedonnées massivesalgorithmesgéométrie algorithmiquesciences numériquesalgorithmesgéométrie des donnéesinformatiqueInformatique et sciences numériquesdonnées massivesMultidisciplinaryinformatiqueInformatique et sciences numériquessciences numériquesgéométrie des donnéesgéométrie algorithmiquedonnées massivesalgorithmesBoissonnat Jean-Daniel59938Berry Gérard802312Boissonnat Jean-Daniel59938FR-FrMaCLEBOOK9910251398703321Géométrie algorithmique : des données géométriques à la géométrie des données3387974UNINA01634nam 2200397 450 991071372230332120200812090325.0(CKB)5470000002504464(OCoLC)1183468815(EXLCZ)99547000000250446420200812d2019 ua 0engur|||||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierEvaluation of electronic monitoring pre-implementation in the Hawai'i-based longline fisheries /Matthew J. Carnes, Jennifer P. Stahl, and Keith A. BigelowHonolulu, Hawaii :U.S. Department of Commerce, National Oceanic and Atmospheric Administration, National Marine Fisheries Service, Pacific Islands Fisheries Science Center,2019.1 online resource (viii, 30 pages) color illustrationsNOAA technical memorandum NMFS-PIFSC ;90"October 2019."Includes bibliographical references (pages 26-27).Electronic monitoring in fisheriesHawaiiEvaluationLonglining (Fisheries)HawaiiElectronic monitoring in fisheriesEvaluation.Longlining (Fisheries)Carnes Matthew J.1416095Stahl Jennifer PaigeBigelow Keith A.Pacific Islands Fisheries Science Center (U.S.),GPOGPOBOOK9910713722303321Evaluation of electronic monitoring pre-implementation in the Hawai'i-based longline fisheries3520188UNINA