ART-DLR-TN-02 AI/ML Capability Assessment and Hardware Feasibility - ARTISTE

Gollin, Nicola und Martone, Michele und Rizzoli, Paola und Knoll, Stefan (2024) ART-DLR-TN-02 AI/ML Capability Assessment and Hardware Feasibility - ARTISTE. Projektbericht.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/209392/

Dokumentart:

Berichtsreihe (Projektbericht)

Titel:

ART-DLR-TN-02 AI/ML Capability Assessment and Hardware Feasibility - ARTISTE

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Gollin, Nicola	Nicola.Gollin (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0477-3273	NICHT SPEZIFIZIERT
Martone, Michele	Michele.Martone (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4601-6599	NICHT SPEZIFIZIERT
Rizzoli, Paola	Paola.Rizzoli (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-9118-2732	NICHT SPEZIFIZIERT
Knoll, Stefan	Airbus Defence and Space	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2024

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Synthetic Aperture Radar (SAR), Data compression, Artificial intelligence, Deep learning, Hardware feasibility

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - TerraSAR/TanDEM

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Satelliten-SAR-Systeme

Hinterlegt von:

Martone, Michele

Hinterlegt am:

28 Nov 2024 13:27

Letzte Änderung:

04 Dez 2024 17:08

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