id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
13,857 | 2026-02-24T11:37:56.935000Z | 2026-02-24T11:37:56.935000Z | Lec. | Внедрение CAV позволит сократить количество ДТП и смертельных случаев на дорогах, увеличить пропускную способность дорог и сократить задержки в движении | false | true | false | |
13,856 | 2026-02-24T11:37:55.069000Z | 2026-02-24T11:37:55.069000Z | Lec. | Во-вторых, можно реализовать алгоритмы совместного управления дорожным движением, такие как синхронизированный проезд перекрестков без светофоров, скоординированная смена полос движения или движение колоннами с минимальными интервалами между транспортными средствами | false | true | false | |
13,855 | 2026-02-24T11:37:53.168000Z | 2026-02-24T11:37:53.168000Z | Lec. | Во-первых, значительно расширяется поле зрения и время реакции, что означает, что автомобили могут получать предупреждения о состоянии дорог за сотни метров до появления препятствия | false | true | false | |
13,854 | 2026-02-24T11:37:51.401000Z | 2026-02-24T11:37:51.401000Z | Lec. | Это дает ряд преимуществ [17] | false | true | false | |
13,853 | 2026-02-24T11:37:49.662000Z | 2026-02-24T11:37:49.662000Z | Lec. | Объединение этих двух областей дает возникновение концепции CAV, которые способны как самостоятельно управлять, так и координировать свои действия с другими участниками дорожного движения посредством связи [17] | false | true | false | |
13,852 | 2026-02-24T11:37:47.898000Z | 2026-02-24T11:37:47.898000Z | Lec. | Беспилотный транспорт основан на бортовых системах автоматического управления, включающих датчики, камеры, лидары и алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут частично или полностью выполнять функции водителя | false | true | false | |
13,851 | 2026-02-24T11:37:46.124000Z | 2026-02-24T11:37:46.124000Z | Lec. | Исследование также будет охватывать методы моделирования этих процессов в многоагентной среде | false | true | false | |
13,850 | 2026-02-24T11:37:44.376000Z | 2026-02-24T11:37:44.376000Z | Lec. | Описать теоретические основы и архитектуру интегрированной симуляционной среды CAVISE, включающей подсистемы имитации дорожного движения (SUMO), беспроводных коммуникаций (OMNeT++ и др.) и высокодетализированной визуальной среды для автономных автомобилей (CARLA), а также принципы взаимодействия компонентов (V2X-взаимо... | false | true | false | |
13,849 | 2026-02-24T11:37:42.160000Z | 2026-02-24T11:37:42.160000Z | Lec. | Однако проведение полевых экспериментов с большим количеством реальных транспортных средств чрезвычайно дорого и сложно | false | true | false | |
13,848 | 2026-02-24T11:37:40.596000Z | 2026-02-24T11:37:40.596000Z | Lec. | Это требует исследования влияния частичной автоматизации на существующую транспортную систему, а также разработки сценариев кооперативного вождения | false | true | false | |
13,847 | 2026-02-24T11:37:38.959000Z | 2026-02-24T11:37:38.959000Z | Lec. | В ближайшие десятилетия на дорогах будут сосуществовать традиционные автомобили с водителями и различные уровни автономных и подключенных транспортных средств | false | true | false | |
13,846 | 2026-02-24T11:37:37.150000Z | 2026-02-24T11:37:37.150000Z | Lec. | Ожидается, что использование CAV позволит сократить количество ДТП за счет исключения человеческого фактора, а также повысить эффективность транспорта за счет скоординированного движения транспортных средств в потоке [17, 21] | false | true | false | |
13,845 | 2026-02-24T11:37:35.511000Z | 2026-02-24T11:37:35.511000Z | Lec. | Технологии подключенного и автономного транспорта предлагают новый способ решения этих проблем | false | true | false | |
13,844 | 2026-02-24T11:37:33.777000Z | 2026-02-24T11:37:33.777000Z | Lec. | Одним из ключевых преимуществ подключенного транспорта является возможность обмена информацией между автомобилями и инфраструктурой (V2X – vehicle-to-everything), позволяя координировать действия участников движения и тем самым уменьшать заторы, повышать безопасность и снижать энергопотребление транспорта | false | true | false | |
13,843 | 2026-02-24T11:37:31.989000Z | 2026-02-24T11:37:31.989000Z | Lec. | Кроме того, эти технологии могут повысить пропускную способность дорог и оптимизировать транспортный поток за счет координации и обеспечения более устойчивого движения транспортных средств [10] | false | true | false | |
13,842 | 2026-02-24T11:37:30.227000Z | 2026-02-24T11:37:30.227000Z | Lec. | Внедрение систем автоматического управления и взаимодействия транспортных средств может значительно повысить безопасность дорожного движения за счет исключения ошибок водителей [21] | false | true | false | |
13,841 | 2026-02-24T11:37:28.468000Z | 2026-02-24T11:37:28.468000Z | Lec. | Ежегодно в дорожно-транспортных происшествиях по всему миру гибнет около 1,35 миллиона человек [17], и причиной подавляющего большинства этих аварий является человеческий фактор | false | true | false | |
13,840 | 2026-02-24T11:37:26.814000Z | 2026-02-24T11:37:26.814000Z | Lec. | Подключенные и автономные транспортные средства (Connected and Autonomous Vehicles, CAV), которые могут обмениваться данными с другими участниками дорожного движения и инфраструктурой и передвигаться без водителя, рассматриваются как перспективное решение проблем безопасности и эффективности дорожного движения [17] | false | true | false | |
13,839 | 2026-02-24T11:37:24.946000Z | 2026-02-24T11:37:24.946000Z | Lec. | Развитие современных информационных и коммуникационных технологий оказывает значительное влияние на транспортную отрасль | false | true | false | |
13,838 | 2026-02-24T11:37:23.207000Z | 2026-02-24T11:37:23.207000Z | Lec. | Если разделить узлы (транспортные средства) по partition-id и запустить несколько экземпляров OMNeT++-процесса, которые синхронно эмулируют одну и ту же дорожную обстановку, то возникает проблема: модуль TraCIScenarioManager (менеджер взаимодействия с SUMO) в текущей архитектуре рассчитан на работу в одном процессе | false | true | false | |
13,837 | 2026-02-24T11:37:21.144000Z | 2026-02-24T11:37:21.144000Z | Lec. | Почти каждый сценарий возможно адаптировать для параллельных вычислений, но это не всегда будет эффективно по скорости вычислений | false | true | false | |
13,836 | 2026-02-24T11:37:19.611000Z | 2026-02-24T11:37:19.611000Z | Lec. | Данный алгоритм требует настройки двух параметров: | false | true | false | |
13,835 | 2026-02-24T11:37:17.624000Z | 2026-02-24T11:37:17.624000Z | Lec. | Из упомянутых выше алгоритмов, практическую ценность имеет только Null Message Algorithm | false | true | false | |
13,834 | 2026-02-24T11:37:15.842000Z | 2026-02-24T11:37:15.842000Z | Lec. | Данный алгоритм реализован в классе cIdealSimulationProtocol в атрибуте parsim-synchronization-class | false | true | false | |
13,833 | 2026-02-24T11:37:14.304000Z | 2026-02-24T11:37:14.304000Z | Lec. | Данный алгоритм реализован в классе cNullMessageProtocol в атрибуте parsim-synchronization-class | false | true | false | |
13,832 | 2026-02-24T11:37:12.788000Z | 2026-02-24T11:37:12.788000Z | Lec. | Null Message Algorithm [3] – Каждый логический процесс регулярно отсылает соседям «нулевые сообщения» с указанием времени, до которого у него гарантированно нет событий, тем самым информируя другие процессы, что они имеют возможность продвигаться вперед во времени хотя бы до данного момента | false | true | false | |
13,831 | 2026-02-24T11:37:10.798000Z | 2026-02-24T11:37:10.798000Z | Lec. | При разбиении модели, если два модуля-соседа находятся на разных процессах, в каждом LP создаётся модуль-плейсхолдер, фиктивная копия удаленного модуля, и proxy-gate (проксирующий шлюз) на месте соединения | false | true | false | |
13,830 | 2026-02-24T11:37:09.074000Z | 2026-02-24T11:37:09.074000Z | Lec. | На уровне сети (внутри одного сценария): Данный уровень в контексте параллельной симуляции связан коммуникациями между модулями, находящимися в разных разделах | false | true | false | |
13,829 | 2026-02-24T11:37:07.304000Z | 2026-02-24T11:37:07.304000Z | Lec. | За это отвечает атрибут partition-id | false | true | false | |
13,828 | 2026-02-24T11:37:05.816000Z | 2026-02-24T11:37:05.816000Z | Lec. | Впервые данный парадокс показал Дитрих Бресс на примере простой сети: когда каждый водитель выбирает минимальное индивидуальное время, общий равновесный поток способен оказаться менее эффективным, чем до введения новой связи [19] | false | true | false | |
13,827 | 2026-02-24T11:37:04.380000Z | 2026-02-24T11:37:04.380000Z | Lec. | Даже автономные алгоритмы способные отклоняться, а связь прерываться, что приближает результаты симуляции к ожидаемой реальности и позволяет выявить сценарии, в которых даже при использовании CAV возникают пробки или аварии | false | true | false | |
13,826 | 2026-02-24T11:37:02.621000Z | 2026-02-24T11:37:02.621000Z | Lec. | Концепция V2X-коммуникации основополагающей для симуляции подключенного и беспилотного транспорта и для получения достоверных результатов необходимо, чтобы моделирование несло многоагентный характер | false | true | false | |
13,825 | 2026-02-24T11:37:00.820000Z | 2026-02-24T11:37:00.820000Z | Lec. | Данный подход известен как совместное моделирование транспортных и коммуникационных процессов | false | true | false | |
13,824 | 2026-02-24T11:36:59.252000Z | 2026-02-24T11:36:59.252000Z | Lec. | Многоагентные системы способны воспроизводить сложные, нестационарные эффекты и внезапные поведения, которые невозможно предсказать с помощью простых уравнений [8] | false | true | false | |
13,823 | 2026-02-24T11:36:57.486000Z | 2026-02-24T11:36:57.486000Z | Lec. | Данный подход особенно хорошо подходит для моделирования дорожного движения, поскольку оно является результатом взаимодействия многих независимых объектов [8] | false | true | false | |
13,822 | 2026-02-24T11:36:55.573000Z | 2026-02-24T11:36:55.573000Z | Lec. | На высоких уровнях автоматизации эти функции еще больше повышают безопасность | false | true | false | |
13,821 | 2026-02-24T11:36:53.825000Z | 2026-02-24T11:36:53.825000Z | Lec. | Данный результат согласуется с тем фактом, что даже базовые функции, такие как AEB и LDW, способны предотвратить значительную часть типичных аварий | false | true | false | |
13,820 | 2026-02-24T11:36:52.266000Z | 2026-02-24T11:36:52.266000Z | Lec. | Следовательно, полностью автономные транспортные средства теоретически могут устранить большинство ДТП | false | true | false | |
13,819 | 2026-02-24T11:36:50.623000Z | 2026-02-24T11:36:50.623000Z | Lec. | Все это призвано повысить безопасность и эффективность транспортной системы | false | true | false | |
13,818 | 2026-02-24T11:36:48.892000Z | 2026-02-24T11:36:48.892000Z | Lec. | Данный подход дает ряд преимуществ [17] | false | true | false | |
13,817 | 2026-02-24T11:36:47.217000Z | 2026-02-24T11:36:47.217000Z | Lec. | Кроме того, данные технологии позволяют повысить пропускную способность дорог и оптимизировать транспортный поток за счет координации и обеспечения более устойчивого движения транспортных средств [10] | false | true | false | |
13,816 | 2026-02-24T11:36:45.555000Z | 2026-02-24T11:36:45.555000Z | Lec. | URL: https://indico.particle.mephi.ru/event/470/attachments/2780/5193/pdf (дата обращения: 06.05.2025). . | false | false | false | |
13,815 | 2026-02-24T11:36:43.652000Z | 2026-02-24T11:36:43.652000Z | Lec. | XII Международная молодежная научная школа-конференция «Современные проблемы физики и технологий» [Электронный ресурс] | false | false | false | |
13,814 | 2026-02-24T11:36:41.678000Z | 2026-02-24T11:36:41.678000Z | Lec. | P. 350–358. 43 | false | false | false | |
13,813 | 2026-02-24T11:36:39.886000Z | 2026-02-24T11:36:39.886000Z | Lec. | Vol. 60, № 4 | false | false | false | |
13,812 | 2026-02-24T11:36:38.299000Z | 2026-02-24T11:36:38.299000Z | Lec. | Elsevier, 2007 | false | false | false | |
13,811 | 2026-02-24T11:36:36.603000Z | 2026-02-24T11:36:36.603000Z | Lec. | GPS Error in Studies Addressing Animal Movements and Activities // Rangel | false | true | false | |
13,810 | 2026-02-24T11:36:34.777000Z | 2026-02-24T11:36:34.777000Z | Lec. | Ganskopp D.C., Johnson D.D | true | false | false | |
13,809 | 2026-02-24T11:36:33.308000Z | 2026-02-24T11:36:33.308000Z | Lec. | P. 1525–1534. 42 | false | false | false | |
13,808 | 2026-02-24T11:36:31.799000Z | 2026-02-24T11:36:31.799000Z | Lec. | Discuss. 2014 | false | true | false | |
13,807 | 2026-02-24T11:36:29.903000Z | 2026-02-24T11:36:29.903000Z | Lec. | Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? // Geosci | false | true | false | |
13,806 | 2026-02-24T11:36:28.413000Z | 2026-02-24T11:36:28.413000Z | Lec. | Chai T., Draxler R.R | true | false | false | |
13,805 | 2026-02-24T11:36:26.532000Z | 2026-02-24T11:36:26.532000Z | Lec. | URL: https://github.com/PSofya/Generator-semi-syntheticUAV-dataset (дата обращения: 08.05.2025). 41 | true | false | false | |
13,804 | 2026-02-24T11:36:24.796000Z | 2026-02-24T11:36:24.796000Z | Lec. | URL: https://docs.python.org/3/glossary.html (дата обращения: 25.04.2025). 40 | false | true | false | |
13,803 | 2026-02-24T11:36:22.777000Z | 2026-02-24T11:36:22.777000Z | Lec. | Glossary — Python 3.13.3 documentation [Электронный ресурс] | false | true | false | |
13,802 | 2026-02-24T11:36:21.070000Z | 2026-02-24T11:36:21.070000Z | Lec. | P. 2610–2625. 39 | false | false | false | |
13,801 | 2026-02-24T11:36:19.508000Z | 2026-02-24T11:36:19.508000Z | Lec. | P. 45723–45733. 38 | false | false | false | |
13,800 | 2026-02-24T11:36:17.801000Z | 2026-02-24T11:36:17.801000Z | Lec. | P. 1335–1340. 37 | false | false | false | |
13,799 | 2026-02-24T11:36:16.057000Z | 2026-02-24T11:36:16.057000Z | Lec. | URL: https://zenodo.org/records/14608566 (дата обращения: 15.04.2025). 36 | false | false | false | |
13,798 | 2026-02-24T11:36:14.118000Z | 2026-02-24T11:36:14.118000Z | Lec. | URL: https://map.openaerialmap.org/#/-4.193215370178222,39.70999292644015,15/latest/67f44fdca8488cf9bebb5356?_k=cc4o1h (дата обращения: 10.04.2025). 35 | false | false | false | |
13,797 | 2026-02-24T11:36:12.593000Z | 2026-02-24T11:36:12.593000Z | Lec. | URL: https://www.kaggle.com/datasets/palu0001/cvusa-dataset/data (дата обращения: 18.02.2025). 34 | false | false | false | |
13,796 | 2026-02-24T11:36:10.547000Z | 2026-02-24T11:36:10.547000Z | Lec. | CVUSA-DATASET [Электронный ресурс] // Kaggle. 2024 | false | false | false | |
13,795 | 2026-02-24T11:36:08.918000Z | 2026-02-24T11:36:08.918000Z | Lec. | URL: https://github.com/layumi/University1652-Baseline (дата обращения: 05.02.2025). 33 | false | false | false | |
13,794 | 2026-02-24T11:36:06.897000Z | 2026-02-24T11:36:06.897000Z | Lec. | University1652-Baseline [Электронный ресурс] // GitHub. 2021 | false | false | false | |
13,793 | 2026-02-24T11:36:05.125000Z | 2026-02-24T11:36:05.125000Z | Lec. | URL: https://github.com/IntelliSensing/UAV-VisLoc/tree/main?tab=readme-ov-file (дата обращения: 13.04.2025). 32 | false | false | false | |
13,792 | 2026-02-24T11:36:03.347000Z | 2026-02-24T11:36:03.347000Z | Lec. | IntelliSensing/UAV-VisLoc [Электронный ресурс] | false | false | false | |
13,791 | 2026-02-24T11:36:01.449000Z | 2026-02-24T11:36:01.449000Z | Lec. | По итогам конкурса научных работ доклад был удостоен статуса призера 3 степени [43]. 1 | false | true | false | |
13,790 | 2026-02-24T11:35:59.698000Z | 2026-02-24T11:35:59.698000Z | Lec. | Доклад на тему «Генератор полусинтетических данных для задач визуальной локализации БПЛА» был представлен на XII Международной молодежной научной школе-конференции «Современные проблемы физики и технологий», проходившей 3–5 апреля 2025 года в НИЯУ МИФИ (г | false | true | false | |
13,789 | 2026-02-24T11:35:58.023000Z | 2026-02-24T11:35:58.023000Z | Lec. | Реализованный в ходе работы генератор и аугментированный набор данных размещен в открытом репозитории GitHub [40] | false | true | false | |
13,788 | 2026-02-24T11:35:56.320000Z | 2026-02-24T11:35:56.320000Z | Lec. | Использование TIFF-карт с высоким разрешением и встроенными метаданными обеспечило масштабируемость данных | false | true | false | |
13,787 | 2026-02-24T11:35:54.586000Z | 2026-02-24T11:35:54.586000Z | Lec. | Добавление искажений в обучающий набор данных позволило получить модель, более устойчивую к различным видам искажений, что привело к повышению точности локализации в неблагоприятных условиях | false | true | false | |
13,786 | 2026-02-24T11:35:52.997000Z | 2026-02-24T11:35:52.997000Z | Lec. | Все искажения. 8,7. 6,3. 82,7 | false | false | false | |
13,785 | 2026-02-24T11:35:51.372000Z | 2026-02-24T11:35:51.372000Z | Lec. | Туман. 7,3. 5,6. 85,1 | false | false | false | |
13,784 | 2026-02-24T11:35:49.845000Z | 2026-02-24T11:35:49.845000Z | Lec. | Фотометрические. 6,8. 5,1. 86,3 | false | true | false | |
13,783 | 2026-02-24T11:35:48.118000Z | 2026-02-24T11:35:48.118000Z | Lec. | Продолжение таблицы 9 | false | true | false | |
13,782 | 2026-02-24T11:35:46.587000Z | 2026-02-24T11:35:46.587000Z | Lec. | Геометрические. 5,5. 4,2. 89,4 | false | true | false | |
13,781 | 2026-02-24T11:35:44.827000Z | 2026-02-24T11:35:44.827000Z | Lec. | Искажений нет. 14,9. 12,1. 68,3. «Рыбий глаз»/ широкоугольный объектив. 6,2. 4,8. 87,6 | false | false | false | |
13,780 | 2026-02-24T11:35:42.963000Z | 2026-02-24T11:35:42.963000Z | Lec. | Точность в пикселях (%) | false | false | false | |
13,779 | 2026-02-24T11:35:41.576000Z | 2026-02-24T11:35:41.576000Z | Lec. | Ошибка GPS (м) | false | true | false | |
13,778 | 2026-02-24T11:35:40.171000Z | 2026-02-24T11:35:40.171000Z | Lec. | Тип искажения | false | false | false | |
13,777 | 2026-02-24T11:35:38.494000Z | 2026-02-24T11:35:38.494000Z | Lec. | Вклад типа искажения в надежность | false | true | false | |
13,776 | 2026-02-24T11:35:36.922000Z | 2026-02-24T11:35:36.922000Z | Lec. | Вычисленные метрики для каждого из типов искажений (таблица 9) | false | true | false | |
13,775 | 2026-02-24T11:35:34.928000Z | 2026-02-24T11:35:34.928000Z | Lec. | Метрики точности определения местоположения: RMSE [41], ошибка GPS [42], точность в пикселях [42] | false | true | false | |
13,774 | 2026-02-24T11:35:33.150000Z | 2026-02-24T11:35:33.150000Z | Lec. | Рассматривается два сценария обучения:. модель 1 обучается на изображениях, подобных изображениям с БПЛА, созданных путем обрезки исходной спутниковой карты в формате TIFF высокого разрешения (синтетические изображения с БПЛА);. модель 2, для обучения которой используются обрезанные синтетические изображения с БПЛА, до... | false | true | false | |
13,773 | 2026-02-24T11:35:31.169000Z | 2026-02-24T11:35:31.169000Z | Lec. | Изображения с БПЛА сопоставляются с обзорной картой | false | true | false | |
13,772 | 2026-02-24T11:35:29.456000Z | 2026-02-24T11:35:29.456000Z | Lec. | SuperPoint используется для определения ключевых точек, LightGlue выполняет сопоставление объектов и оценку положения | false | true | false | |
13,771 | 2026-02-24T11:35:27.652000Z | 2026-02-24T11:35:27.652000Z | Lec. | Рабочая станция Lenovo 81LW с процессором AMD64 Family 23 Model 24 Stepping 1 (около 2,6 ГГц), 10 ГБ оперативной памяти и ОС Windows 10 Pro (версия 19045) | false | true | false | |
13,770 | 2026-02-24T11:35:25.875000Z | 2026-02-24T11:35:25.875000Z | Lec. | Но из-за вычислительных ограничений рабочей станции все модели были обучены с использованием 200 входных изображений | false | true | false | |
13,769 | 2026-02-24T11:35:24.139000Z | 2026-02-24T11:35:24.139000Z | Lec. | Расширенный набор – 1000 изображений | false | false | false | |
13,768 | 2026-02-24T11:35:22.650000Z | 2026-02-24T11:35:22.650000Z | Lec. | Базовый набор состоял из 200 синтетических изображений | false | true | false | |
13,767 | 2026-02-24T11:35:20.961000Z | 2026-02-24T11:35:20.961000Z | Lec. | Преобразование координат пикселя в обрезанном изображении в географические координаты (WGS84) (69–70). , (69). , (70). где – горизонтальная координата пикселя в обрезанном изображении (отсчет от левого края);. – вертикальная координата пикселя в обрезанном изображении (отсчет от верхнего края) | false | true | false | |
13,766 | 2026-02-24T11:35:18.931000Z | 2026-02-24T11:35:18.931000Z | Lec. | Для каждого фрагмента сохраняются: временная метка с интервалом 2 секунды, случайные значения высоты ( м от базовой 466,52 м), углы ориентации ( , имитирующие реалистичные условия полета | false | true | false | |
13,765 | 2026-02-24T11:35:17.288000Z | 2026-02-24T11:35:17.288000Z | Lec. | Для каждого фрагмента: извлекаются пиксельные данные, рассчитываются географические координаты центра (67–68). , (67). , (68). где – смещение центрального пикселя относительно исходного кадрирования и разрешение карты | false | true | false | |
13,764 | 2026-02-24T11:35:15.681000Z | 2026-02-24T11:35:15.681000Z | Lec. | Изображение разбивается на фрагменты размером пикселя с шагом, равным размеру окна | false | true | false | |
13,763 | 2026-02-24T11:35:14.107000Z | 2026-02-24T11:35:14.107000Z | Lec. | Имитация снимков с БПЛА создается с использованием скользящего окна по обрезанному TIFF-файлу | false | true | false | |
13,762 | 2026-02-24T11:35:12.475000Z | 2026-02-24T11:35:12.475000Z | Lec. | Для обзорной карты записываются данные: границы обрезанной области , разрешение пикселя ( ) и размеры изображения ( ) | false | true | false | |
13,761 | 2026-02-24T11:35:10.758000Z | 2026-02-24T11:35:10.758000Z | Lec. | Полученное изображение нормализуется к 8-битному RGB и сохраняется в формате PNG | false | true | false | |
13,760 | 2026-02-24T11:35:09.241000Z | 2026-02-24T11:35:09.241000Z | Lec. | Обрезанное изображение в формате TIFF пропорционально уменьшается (66). , (66). где – масштабный коэффициент | false | true | false | |
13,759 | 2026-02-24T11:35:07.434000Z | 2026-02-24T11:35:07.434000Z | Lec. | Географические координаты углов обрезанной TIFF-карты (64–65). , (64). , (65). где – географические координаты левого верхнего угла обрезанного фрагмента;. – долгота ( ) левого верхнего угла исходного TIFF-файла (в градусах, WGS84);. – широта ( ) левого верхнего угла исходного TIFF-файла (в градусах, WGS84;. – географи... | false | true | false | |
13,758 | 2026-02-24T11:35:05.505000Z | 2026-02-24T11:35:05.505000Z | Lec. | Смещения в пикселях (62–63). , (62). , (63). где – горизонтальное смещение окна обрезки от левого края исходного TIFF (в пикселях);. – вертикальное смещение окна обрезки от верхнего края исходного TIFF (в пикселях);. – исходный размер TIFF-карты;. – целевой размер фрагмента карты | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.