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Deep recurrent neural networks for optical flow learning in particle-image velocimetry = Rekurrente neurale Netze für die Optical Flow Vorhersage in der Particle-Image Velocimetry



VerantwortlichkeitsangabeChristian Lagemann

Ausgabe1. Auflage

ImpressumMünchen : Verlag Dr. Hut 2022

Umfangxiii, 153 Seiten : Illustrationen, Diagramme

ISBN3-8439-5142-X, 978-3-8439-5142-5


Dissertation, RWTH Aachen University, 2022

Englische und deutsche Zusammenfassung


Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
;

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2022-08-25

Online
URL: http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=c566fccb18934045ad10d214dfd46fd7&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm
URL: http://www.dr.hut-verlag.de/978-3-8439-5142-5.html

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Strömungslehre und Aerodynamisches Institut (415110)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Particle-Image Velocimetry (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
online nicht verfügbar

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Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book

Format
print

Sprache
English

Externe Identnummern
HBZ: HT021572413

Interne Identnummern
RWTH-2022-09521
Datensatz-ID: 854405

Beteiligte Länder
Germany

 GO



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Document types > Books > Books
Faculty of Mechanical Engineering (Fac.4)
Public records
Publications database
415110

 Record created 2022-10-12, last modified 2025-10-14


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