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Remote Sensing Image Processing
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for the Earth Sciences
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Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 381 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences Hardcover ? October 4, 2021
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science, and Geosciences
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Deep learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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In den WarenkorbZustand: New. 2021. 1st Edition. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - DEEP LEARNING FOR THE EARTH SCIENCESExplore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voicesDeep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; earth science is no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research.The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of:\* An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptation\* An exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registration\* Practical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolation\* An examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizationsPerfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists.
