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Lewen, Jan (2022) Deep learning inversion of a raytracer for heliostat surface prediction. SFERA III / 16th SOLLAB Doctoral Colloquium, 2022-09-12 - 2022-09-14, Zürich.
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2MB |
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/193387/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
| Titel: | Deep learning inversion of a raytracer for heliostat surface prediction | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 14 September 2022 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | CSP, Deep learning, mirror error prediction | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | SFERA III / 16th SOLLAB Doctoral Colloquium | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Zürich | ||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 12 September 2022 | ||||||||
| Veranstaltungsende: | 14 September 2022 | ||||||||
| Veranstalter : | ETH Zürich | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Energie | ||||||||
| HGF - Programm: | Energiesystemdesign | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Digitalisierung und Systemtechnologie | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Energie | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Energiesystemtechnologie, R - Künstliche Intelligenz | ||||||||
| Standort: | Köln-Porz | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Solarforschung Institut für Solarforschung > Solare Kraftwerktechnik | ||||||||
| Hinterlegt von: | Lewen, Jan | ||||||||
| Hinterlegt am: | 25 Jan 2023 13:38 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:54 |
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