Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Taha LamyaaProf.Lamyaa Gamal Eldeen TahaLeiter der Abteilung Luftfahrt und Luftbildfotografie Nationale Behoerde fuer Fernerkundung und WeltraumwissenschaftenDr. Rania El-sayed Ibrahim Leiterin der Abteilung Dokumentation und wissensch. N� de r�f. du vendeur 1315692522

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Deep Learning in der Fernerkundung

Lamyaa Taha

Edit� par Verlag Unser Wissen Dez 2023, 2023

ISBN 10 : 6206981991 ISBN 13 : 9786206981992

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In diesem Buch wird ein �berblick �ber das Deep Learning gegeben, der verschiedene Perspektiven einnimmt, wie z.B. den Stand der Technik, Deep-Learning-Ans�tze und Anwendungen. Au�erdem werden die potenziellen Probleme der Deep-Learning-Technologie aufgezeigt. Diese Forschung stellt Faltungsneuronale Netze (CNNs) vor, die am meisten genutzten DL-Netzwerktypen. Ein �berblick �ber die CNN Deep Learning Architekturen, die h�ufig in der Literatur zu finden sind, zusammen mit ihren St�rken und Grenzen und beschreibt die Entwicklung von CNNs Architekturen zusammen mit ihren wichtigsten Eigenschaften, z. B. AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet ,GoogLeNet, Inception: ResNet und Inception V3/ V4, SegNet, U Net, Point CNN und MASK R-CNN.Eine detaillierte Studie �ber die Anwendung von Convolutional Neural Network in der Fernerkundung zur Extraktion von Merkmalen wird ebenfalls erl�utert. Herausforderungen, denen CNN begegnet, wurden diskutiertVDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 72 pp. Deutsch. N� de r�f. du vendeur 9786206981992

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Deep Learning in der Fernerkundung : Faltungsneuronale Netze (CNNs)

Lamyaa Taha

Edit� par Verlag Unser Wissen, 2023

ISBN 10 : 6206981991 ISBN 13 : 9786206981992

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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In diesem Buch wird ein �berblick �ber das Deep Learning gegeben, der verschiedene Perspektiven einnimmt, wie z.B. den Stand der Technik, Deep-Learning-Ans�tze und Anwendungen. Au�erdem werden die potenziellen Probleme der Deep-Learning-Technologie aufgezeigt. Diese Forschung stellt Faltungsneuronale Netze (CNNs) vor, die am meisten genutzten DL-Netzwerktypen. Ein �berblick �ber die CNN Deep Learning Architekturen, die h�ufig in der Literatur zu finden sind, zusammen mit ihren St�rken und Grenzen und beschreibt die Entwicklung von CNNs Architekturen zusammen mit ihren wichtigsten Eigenschaften, z. B. AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet ,GoogLeNet, Inception: ResNet und Inception V3/ V4, SegNet, U Net, Point CNN und MASK R-CNN.Eine detaillierte Studie �ber die Anwendung von Convolutional Neural Network in der Fernerkundung zur Extraktion von Merkmalen wird ebenfalls erl�utert. Herausforderungen, denen CNN begegnet, wurden diskutiert. N� de r�f. du vendeur 9786206981992

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Deep Learning in der Fernerkundung | Faltungsneuronale Netze (CNNs)

Lamyaa Taha (u. a.)

Edit� par Verlag Unser Wissen, 2023

ISBN 10 : 6206981991 ISBN 13 : 9786206981992

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Vendeur : preigu, Osnabr�ck, Allemagne

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Deep Learning in der Fernerkundung - Couverture souple

Taha, Lamyaa; Ibrahim, Rania; Mandouh, Asmaa

R�sultats de recherche pour Deep Learning in der Fernerkundung

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Deep Learning in der Fernerkundung : Faltungsneuronale Netze (CNNs)

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Taha, Lamyaa ; Ibrahim, Rania ; Mandouh, Asmaa