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A deep learning movement prediction framework for identifying anomalies in animal-environment interactions

Schwalb-Willmann, Jakob (2018) A deep learning movement prediction framework for identifying anomalies in animal-environment interactions. Masterarbeit, Julius-Maximilians-Universität Würzburg.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123853/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:A deep learning movement prediction framework for identifying anomalies in animal-environment interactions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schwalb-Willmann, JakobNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:23 Oktober 2018
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Seitenanzahl:55
Status:veröffentlicht
Stichwörter:movement prediction, framework, anomalis in animal-enviroment
Institution:Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Abteilung:Lehrstuhl für Fernerkundung
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 - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Hinterlegt von: Wöhrl, Monika
Hinterlegt am:29 Nov 2018 09:36
Letzte Änderung:13 Dez 2018 12:16

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