Jose, Basil und Hampp, Fabian (2024) ML-based diagnostics on experimental data. Measurement and observation techniques for aerospace research (MOTAR), 2024-06-04 - 2024-06-05, Göttingen.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/212846/ | ||||||||||||
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| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||
| Titel: | ML-based diagnostics on experimental data | ||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2024 | ||||||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||
| Stichwörter: | machine learning, pattern recognition, combustion diagnostics | ||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | Measurement and observation techniques for aerospace research (MOTAR) | ||||||||||||
| Veranstaltungsort: | Göttingen | ||||||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 4 Juni 2024 | ||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 5 Juni 2024 | ||||||||||||
| Veranstalter : | DLR | ||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Energie | ||||||||||||
| HGF - Programm: | Materialien und Technologien für die Energiewende | ||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Thermische Hochtemperaturtechnologien | ||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Energie | ||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | E VS - Verbrennungssysteme | ||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Verbrennungs- und Kraftwerkssysteme, L - Komponenten und Emissionen | ||||||||||||
| Standort: | Stuttgart | ||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Verbrennungstechnik > Verbrennungsdiagnostik | ||||||||||||
| Hinterlegt von: | Geigle, Dr. Klaus Peter | ||||||||||||
| Hinterlegt am: | 20 Feb 2025 09:29 | ||||||||||||
| Letzte Änderung: | 20 Feb 2025 09:29 |
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