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A Semi-supervised Approach for Trajectory Segmentation to Identify Different Moisture Processes in the Atmosphere

Ertl, Benjamin; Schneider, Matthias; Diekmann, Christopher; Meyer, Jörg; Streit, Achim


Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000133896
Veröffentlicht am 10.06.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-030-77961-0_23
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Zitationen: 2
Dimensions
Zitationen: 3
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF)
Steinbuch Centre for Computing (SCC)
Universität Karlsruhe (TH) – Zentrale Einrichtungen (Zentrale Einrichtungen)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2021
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-030-77961-0
ISSN: 0302-9743
KITopen-ID: 1000133896
HGF-Programm 46.12.01 (POF IV, LK 01) Data Life Cycle Labs
Erschienen in Computational Science – ICCS 2021 – 21st International Conference, Krakow, Poland, June 16–18, 2021, Proceedings, Part I. Ed.: M. Paszynski
Veranstaltung 21st International Conference on Computational Science (ICCS 2021), Online, 16.06.2021 – 18.06.2021
Verlag Springer International Publishing
Seiten 264–277
Serie Lecture Notes in Computer Science ; 12742
Vorab online veröffentlicht am 09.06.2021
Nachgewiesen in Dimensions
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