Submit Search
Upload
Tvary a struktura reliéfu part 1
•
1 like
•
1,281 views
L
Luďa Scholz
Follow
prezentace od Krále část 1
Read less
Read more
Report
Share
Report
Share
1 of 29
Recommended
Deep Learning技術の最近の動向とPreferred Networksの取り組み
Deep Learning技術の最近の動向とPreferred Networksの取り組み
Kenta Oono
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
Deep Learning JP
[DL輪読会]A Higher-Dimensional Representation for Topologically Varying Neural R...
[DL輪読会]A Higher-Dimensional Representation for Topologically Varying Neural R...
Deep Learning JP
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
Deep Learning JP
【TRUNK】Power pointトレーニング
【TRUNK】Power pointトレーニング
Ryo N
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
Tokoroten Nakayama
Deepfakesの生成および検出
Deepfakesの生成および検出
Plot Hong
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
Deep Learning JP
Recommended
Deep Learning技術の最近の動向とPreferred Networksの取り組み
Deep Learning技術の最近の動向とPreferred Networksの取り組み
Kenta Oono
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
Deep Learning JP
[DL輪読会]A Higher-Dimensional Representation for Topologically Varying Neural R...
[DL輪読会]A Higher-Dimensional Representation for Topologically Varying Neural R...
Deep Learning JP
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
Deep Learning JP
【TRUNK】Power pointトレーニング
【TRUNK】Power pointトレーニング
Ryo N
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
Tokoroten Nakayama
Deepfakesの生成および検出
Deepfakesの生成および検出
Plot Hong
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
Deep Learning JP
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
Yusuke Oda
Icml読み会 deep speech2
Icml読み会 deep speech2
Jiro Nishitoba
Di入門
Di入門
Ryo Asai
Try new transport protocol SRT (ver. 2)
Try new transport protocol SRT (ver. 2)
Tetsuyuki Kobayashi
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
Deep Learning JP
【DL輪読会】WIRE: Wavelet Implicit Neural Representations
【DL輪読会】WIRE: Wavelet Implicit Neural Representations
Deep Learning JP
フィラーを含む自発音声合成モデルの品質低下原因の調査と一貫性保証による改善
フィラーを含む自発音声合成モデルの品質低下原因の調査と一貫性保証による改善
Yuta Matsunaga
機械学習を活用した需要予測の提案
機械学習を活用した需要予測の提案
Zhao Weiheng
DXの推進において企業内に求められる人材やデジタル人材の育て方
DXの推進において企業内に求められる人材やデジタル人材の育て方
Hironori Washizaki
なぜあの人のプレゼンテーションはいつもイイねと言われるのか0716
なぜあの人のプレゼンテーションはいつもイイねと言われるのか0716
Dai Murata
「創造的な学びを促すパターン・ランゲージ」(井庭崇, PCカンファレンス2017基調講演)
「創造的な学びを促すパターン・ランゲージ」(井庭崇, PCカンファレンス2017基調講演)
Takashi Iba
XcodeのTargetについてのTIPS
XcodeのTargetについてのTIPS
Yoichiro Sakurai
[DLHacks]PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
[DLHacks]PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
Deep Learning JP
Slideshare Japanese
Slideshare Japanese
Hidenori Goto
データサイエンスワールドからC++を眺めてみる
データサイエンスワールドからC++を眺めてみる
Shintaro Fukushima
研究発表で失敗しないための8つのTips
研究発表で失敗しないための8つのTips
Yasunori Sakai
Neural scene representation and rendering の解説(第3回3D勉強会@関東)
Neural scene representation and rendering の解説(第3回3D勉強会@関東)
Masaya Kaneko
プレゼン基礎講座 2016.11
プレゼン基礎講座 2016.11
智治 長沢
ジオどす発表資料
ジオどす発表資料
naokiueda
Action Recognitionの歴史と最新動向
Action Recognitionの歴史と最新動向
Ohnishi Katsunori
More Related Content
What's hot
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
Yusuke Oda
Icml読み会 deep speech2
Icml読み会 deep speech2
Jiro Nishitoba
Di入門
Di入門
Ryo Asai
Try new transport protocol SRT (ver. 2)
Try new transport protocol SRT (ver. 2)
Tetsuyuki Kobayashi
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
Deep Learning JP
【DL輪読会】WIRE: Wavelet Implicit Neural Representations
【DL輪読会】WIRE: Wavelet Implicit Neural Representations
Deep Learning JP
フィラーを含む自発音声合成モデルの品質低下原因の調査と一貫性保証による改善
フィラーを含む自発音声合成モデルの品質低下原因の調査と一貫性保証による改善
Yuta Matsunaga
機械学習を活用した需要予測の提案
機械学習を活用した需要予測の提案
Zhao Weiheng
DXの推進において企業内に求められる人材やデジタル人材の育て方
DXの推進において企業内に求められる人材やデジタル人材の育て方
Hironori Washizaki
なぜあの人のプレゼンテーションはいつもイイねと言われるのか0716
なぜあの人のプレゼンテーションはいつもイイねと言われるのか0716
Dai Murata
「創造的な学びを促すパターン・ランゲージ」(井庭崇, PCカンファレンス2017基調講演)
「創造的な学びを促すパターン・ランゲージ」(井庭崇, PCカンファレンス2017基調講演)
Takashi Iba
XcodeのTargetについてのTIPS
XcodeのTargetについてのTIPS
Yoichiro Sakurai
[DLHacks]PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
[DLHacks]PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
Deep Learning JP
Slideshare Japanese
Slideshare Japanese
Hidenori Goto
データサイエンスワールドからC++を眺めてみる
データサイエンスワールドからC++を眺めてみる
Shintaro Fukushima
研究発表で失敗しないための8つのTips
研究発表で失敗しないための8つのTips
Yasunori Sakai
Neural scene representation and rendering の解説(第3回3D勉強会@関東)
Neural scene representation and rendering の解説(第3回3D勉強会@関東)
Masaya Kaneko
プレゼン基礎講座 2016.11
プレゼン基礎講座 2016.11
智治 長沢
ジオどす発表資料
ジオどす発表資料
naokiueda
Action Recognitionの歴史と最新動向
Action Recognitionの歴史と最新動向
Ohnishi Katsunori
What's hot
(20)
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
Icml読み会 deep speech2
Icml読み会 deep speech2
Di入門
Di入門
Try new transport protocol SRT (ver. 2)
Try new transport protocol SRT (ver. 2)
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】WIRE: Wavelet Implicit Neural Representations
【DL輪読会】WIRE: Wavelet Implicit Neural Representations
フィラーを含む自発音声合成モデルの品質低下原因の調査と一貫性保証による改善
フィラーを含む自発音声合成モデルの品質低下原因の調査と一貫性保証による改善
機械学習を活用した需要予測の提案
機械学習を活用した需要予測の提案
DXの推進において企業内に求められる人材やデジタル人材の育て方
DXの推進において企業内に求められる人材やデジタル人材の育て方
なぜあの人のプレゼンテーションはいつもイイねと言われるのか0716
なぜあの人のプレゼンテーションはいつもイイねと言われるのか0716
「創造的な学びを促すパターン・ランゲージ」(井庭崇, PCカンファレンス2017基調講演)
「創造的な学びを促すパターン・ランゲージ」(井庭崇, PCカンファレンス2017基調講演)
XcodeのTargetについてのTIPS
XcodeのTargetについてのTIPS
[DLHacks]PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
[DLHacks]PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
Slideshare Japanese
Slideshare Japanese
データサイエンスワールドからC++を眺めてみる
データサイエンスワールドからC++を眺めてみる
研究発表で失敗しないための8つのTips
研究発表で失敗しないための8つのTips
Neural scene representation and rendering の解説(第3回3D勉強会@関東)
Neural scene representation and rendering の解説(第3回3D勉強会@関東)
プレゼン基礎講座 2016.11
プレゼン基礎講座 2016.11
ジオどす発表資料
ジオどす発表資料
Action Recognitionの歴史と最新動向
Action Recognitionの歴史と最新動向
Tvary a struktura reliéfu part 1
1.
Tvary a
struktura reliéfu
2.
3.
Kerné pohoří –
Krušné hory
4.
Sopečné pohoří –
České středohoří
5.
Vrásnozlomové pohoří -
Šumava
6.
Vrásové pohoří -
Beskydy
7.
8.
Působení vody
9.
Působení tekoucí vody
10.
11.
12.
Pravčická brána
13.
Delta Nigeru
14.
Estuár
15.
Kras
16.
17.
Působení ledovce
18.
Ledovcový kar
19.
Kar – Obří
důl (Krkonoše)
20.
Plešné jezero
21.
Mrazový srub
22.
Oblík
23.
Kryoplanační terasa
24.
Kamenné moře
25.
Tor
26.
27.
28.
29.