Michael haensch (11 resultados)

Condición: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

176 S., OPp. mit farb. ill. OUmschl. Sehr gutes Exemplar. EA.

Condición: Gut. schöner Zustand, fast wie neu, Lardon-Verlag, 2004, Hardcover, Rechnung, h4, H.

hardcover. Condición: Gut. 176 Seiten; Lardon - 1. Auf. 2004 : Florian Goldberg - gb + Su - 10-145-5 7F-L6OR-6UBR Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1.

Broschiert. Condición: Gut. 30 x 21 cm 220 S. Broschiert. Ill., graph. Darst., Kt. Zustand: Gut bis Sehr Gut (Innen); Besitzerstempel; Kleiner BL-Schrifteintrag vor dem Titelblatt; Einband Außen hat geringe Gebrauchsspuren; Archivex. mit Klebestreifenrest (Außen); * Die Photos sind original von uns erstellt worden, u.a. erkennbar an einem kleinen weißen Stück Papier im oberen Schnitt. Ab und an verwenden Suchmaschinen Verlagsphotos, bei den Portalen selbst, werden aber nur unsere Originalphotos gezeigt.…

Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.

Condición: New. Combines Synthetic Aperture Radar and Machine Learning/Deep Learning, addressing a highly innovative fieldCovers the complete life-cycle of an SAR image from creation over enhancement to analysis instead of focusing on only one aspect.

Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Deep Learning for Synthetic Aperture Radar Remote Sensing delves into the transformative synergy between synthetic aperture radar (SAR) and cutting-edge machine learning techniques. Traditionally rooted in signal processing, SAR's active imaging capabilities rise above optical limitations, offering resilience to environmental factors like cloud cover. This book showcases how machine learning augments every stage of SAR image processing, from raw data refinement to advanced information extraction. Through comprehensive coverage of acquisition modes and processing methodologies, including polarimetry and interferometry, this book equips readers with the tools to harness SAR's full potential. Aiming to further enhance remote sensing imaging, it serves as a vital resource for those seeking to integrate SAR data seamlessly into the modern machine learning landscape. Deep Learning for Synthetic Aperture Radar Remote Sensing addresses a critical gap in the intersection of SAR technology and machine learning, offering a pioneering roadmap for researchers and practitioners alike. With its emphasis on modern techniques, it serves as a catalyst for unlocking SAR's untapped potential and shaping the future of Earth observation.…

Hardcover. Condición: gut. Auf welchen Gipfel wollen Sie? In deutscher Sprache. pages.

Paperback. Condición: new. Paperback. Deep Learning for Synthetic Aperture Radar Remote Sensing This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

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