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Universitätsbibliothek Heidelberg
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Signatur: 2025 U 392   QR-Code
Standort: Hauptbibliothek Altstadt / Ausweichmagazin
Exemplare: siehe unten

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Verfasst von:Kuhn, Leon [VerfasserIn]   i
Titel:NitroNet
Titelzusatz:a deep-learning NO2 profile retrieval for the TROPOMI satellite instrument
Mitwirkende:Wagner, Thomas [AkademischeR BetreuerIn]   i
Institutionen:Universität Heidelberg [Grad-verleihende Institution]   i
Verf.angabe:put forward by Leon Kuhn ; referees: Prof. Dr. Thomas Wagner, Prof. Dr. Norbert Frank
Verlagsort:Heidelberg
E-Jahr:2025
Jahr:[2025?]
Umfang:251 Seiten
Illustrationen:Illustrationen, Diagramme
Schrift/Sprache:Text Englisch, Zusammenfassung in englischer und deutscher Sprache
Hochschulschrift:Dissertation, Heidelberg University, 2025
Schlagwörter:(s)Satellit   i / (s)Maschinelles Lernen   i / (s)Stickstoffdioxid   i
Dokumenttyp:Hochschulschrift
Sprache:eng
Bibliogr. Hinweis:Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Kuhn, Leon, 1996 - : NitroNet. - Heidelberg, 2025. - 1 Online-Ressource (251 Seiten)
K10plus-PPN:1921643676
Exemplare:

SignaturQRStandortStatus
2025 U 392QR-CodeHauptbibliothek Altstadt / Ausweichmagazinbestellbar
Mediennummer: 10739416

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69328601   QR-Code
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