Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The Ganged Phased Array Radar - Risk Mitigation System (GPAR-RMS) was a mobile ground-based sense-and-avoid software and hardware system for Unmanned Aircraft System (UAS) operations developed by the University of North Dakota. The Risk Mitigation (RM) software subsystem for GPAR-RMS was designed to estimate the current risk of mid-air collision, between the Unmanned Aircraft (UA) and a General Aviation (GA) aircraft flying under Visual Flight Rules (VFR) in the surrounding airspace. The results of data mining an aircraft telemetry data set from a consecutive nine month period in 2011 are presented. This aircraft telemetry data set consisted of Flight Data Monitoring (FDM) data obtained from Garmin G1000 devices onboard Cessna 172 GA aircraft. Complex subpaths were discovered from the aircraft telemetry data set using a novel application of a novel application of an ant colony algorithm. Probabilistic models were then data mined from those subpaths using unsupervised learning algorithms.