Deep Learning for the Earth Sciences

Maria Vakalopoulou; Stergios Christodoulidis; Mihir Sahasrabudhe; Nikos Paragios

doi:10.1002/9781119646181.ch9

Chapitre D'ouvrage Année : 2021

Deep Learning for the Earth Sciences

(1, 2) , , ,

1
2

Maria Vakalopoulou

Fonction : Auteur
PersonId : 752265
IdHAL : maria-vakalopoulou
ORCID : 0000-0003-0791-1264

OPtimisation Imagerie et Santé

Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes

Stergios Christodoulidis

Fonction : Auteur
PersonId : 746710
IdHAL : stergios-christodoulidis
ORCID : 0000-0002-8773-1070

Mihir Sahasrabudhe

Fonction : Auteur
PersonId : 1083696

Nikos Paragios

Fonction : Auteur
PersonId : 1039565

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI]

Maria Vakalopoulou : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03539417

Soumis le : vendredi 21 janvier 2022-16:29:47

Dernière modification le : mercredi 15 mars 2023-08:56:17

Dates et versions

hal-03539417 , version 1 (21-01-2022)

Identifiants

HAL Id : hal-03539417 , version 1
DOI : 10.1002/9781119646181.ch9

Citer

Maria Vakalopoulou, Stergios Christodoulidis, Mihir Sahasrabudhe, Nikos Paragios. Deep Learning for the Earth Sciences. Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science, and Geosciences, 1, Wiley, 2021, ⟨10.1002/9781119646181.ch9⟩. ⟨hal-03539417⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

INRIA CVN CENTRALESUPELEC INRIA2 MICS UNIV-PARIS-SACLAY GS-ENGINEERING GS-COMPUTER-SCIENCE HUB-IA

89 Consultations

0 Téléchargements

Deep Learning for the Earth Sciences

Domaines

Dates et versions

Identifiants

Citer

Exporter

Collections

Altmetric

Partager