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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Online Ressourcen
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1312838949
Titel A computational toolbox to assess VGF-Grown silicon : : identification and interpretation of characteristics for grain and defect development
Person(en) Trötschler, Theresa (Verfasser)
Reindl, Leonhard M. (Akademischer Betreuer)
Demant, Matthias (Akademischer Betreuer)
Reindl, Leonhard M.
Bett, Andreas W.
Pastewka, Lars
Organisation(en) Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Fakultät für Angewandte Wissenschaften (Grad-verleihende Institution)
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme (Mitwirkender)
Verlag Freiburg : Universität
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2023
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Hochschulschrift Dissertation, Universität Freiburg, 2023
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2416465
DOI: 10.6094/UNIFR/241646
URL https://freidok.uni-freiburg.de/data/241646 (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Schlagwörter Bildverarbeitung ; Maschinelles Lernen
Silicium* ; Polykristall* ; Versetzung <Kristallographie>* ; Gitterbaufehler* ; Solarzelle* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 530.411 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 530 Physik

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