Focusing on the dynamics of maneuvering objects for visual tracking, this work explores the integration of recursive Bayesian filters with deep learning techniques for state estimation. It presents a comprehensive approach that combines these methodologies to enhance the understanding and effectiveness of visual tracking systems.
Die mathematische Modellierung spielt eine zunehmend wichtige Rolle in der Medizin, insbesondere bei der Analyse der Progression und der Radiotherapie maligner Hirntumoren. Angesichts der schnellen Entwicklung von Rechnerarchitekturen bietet dieses Werk einen tiefen Einblick in moderne Ansätze und Techniken, die zur Verbesserung der Behandlung von Hirntumoren eingesetzt werden. Es verbindet komplexe mathematische Konzepte mit praktischen medizinischen Anwendungen, um die Herausforderungen in der Onkologie zu adressieren.