Daniel Berio, Memo Akten, Frédéric Fol Leymarie, Mick Grierson et Réjean Plamondon
Communication écrite (2017)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département de génie électrique |
|---|---|
| ISBN: | 9781450352093 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/38998/ |
| Nom de la conférence: | 4th International Conference on Movement Computing (MOCO 2017) |
| Lieu de la conférence: | London, UK |
| Date(s) de la conférence: | 2017-06-28 - 2017-06-30 |
| Maison d'édition: | ACM |
| DOI: | 10.1145/3077981.3078049 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1145/3077981.3078049 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:04 |
| Dernière modification: | 08 avr. 2025 12:22 |
| Citer en APA 7: | Berio, D., Akten, M., Leymarie, F. F., Grierson, M., & Plamondon, R. (juin 2017). Calligraphic stylisation learning with a physiologically plausible model of movement and recurrent neural networks [Communication écrite]. 4th International Conference on Movement Computing (MOCO 2017), London, UK. https://doi.org/10.1145/3077981.3078049 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
