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Machine Learning for Planetary In-Situ Spectroscopic Data

Rammelkamp, Kristin und von Canal, Alexander (2021) Machine Learning for Planetary In-Situ Spectroscopic Data. 2nd Workshop on Sensor AI, 2021-11-24, online. (nicht veröffentlicht)

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104kB

Kurzfassung

Summary of planned activities of the newly founded DLR junior research group "Machine learning for planetary in-situ spectroscopic data"

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146968/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Machine Learning for Planetary In-Situ Spectroscopic Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Rammelkamp, KristinKristin.Rammelkamp (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4808-0823NICHT SPEZIFIZIERT
von Canal, Alexanderalexander.voncanal (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, laser-induced breakdown spectroscopy, Raman spectroscopy, Mars, planetary exploration
Veranstaltungstitel:2nd Workshop on Sensor AI
Veranstaltungsort:online
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:24 November 2021
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Planetare Exploration, R - Künstliche Intelligenz
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Optische Sensorsysteme
Hinterlegt von: Rammelkamp, Kristin
Hinterlegt am:09 Dez 2021 09:44
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:45

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