Solar system object detection in time series data using synthetically trained neural networks

Krüger, Nick; Völschow, Marcel

doi:10.1007/978-3-031-60023-4_10

Verlagslink DOI:	10.1007/978-3-031-60023-4_10
Titel:	Solar system object detection in time series data using synthetically trained neural networks
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Krüger, Nick Völschow, Marcel
Herausgeber*In:	Köhler-Bußmeier, Michael Renz, Wolfgang Sudeikat, Jan
Schlagwörter:	Astronomy; Neural networks; Time series
Erscheinungsdatum:	1-Jul-2024
Verlag:	Springer
Teil der Schriftenreihe:	Intelligent Distributed Computing XVI : 16th International Symposium on Intelligent Distributed Computing, IDC 2023
Zeitschrift oder Schriftenreihe:	Studies in computational intelligence
Zeitschriftenband:	1138
Anfangsseite:	55
Endseite:	69
Konferenz:	International Symposium on Intelligent Distributed Computing 2023
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12738/17092
ISBN:	978-3-031-60023-4 978-3-031-60022-7
ISSN:	1860-9503
Begutachtungsstatus:	Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review)
Einrichtung:	Department Informations- und Elektrotechnik Fakultät Technik und Informatik
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Enthalten in den Sammlungen:	Publications without full text