Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "elektronische"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1347794956 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Improving deep learning-based instance segmentation and generative approaches for 3D microscopy image data / Dennis Eschweiler ; Johannes Stegmaier, Daniel Truhn |
| Person(en) |
Eschweiler, Dennis (Verfasser) Stegmaier, Johannes (Akademischer Betreuer) Truhn, Daniel (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2411100033181.503602578369 DOI: 10.18154/RWTH-2024-09006 |
| URL | https://publications.rwth-aachen.de/record/993832 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Aachen : RWTH Aachen University, 2024 |
| Schlagwörter | Bildverarbeitung* ; Bildsegmentierung* ; Maschinelles Lernen* ; Bildgebendes Verfahren* ; Deep Learning* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 570.28 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 570 Biowissenschaften, Biologie |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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