Deep Learning-Based Method for Detecting Cassini-Huygens Spacecraft Trajectory Modifications

dc.contributor.authorAldabbas, Ashraf Khaled Abd Elkareem
dc.contributor.authorGál, Zoltán
dc.date.accessioned2021-07-28T12:01:58Z
dc.date.available2021-07-28T12:01:58Z
dc.date.issued2021
dc.date.oa2023-06-26
dc.date.pasync2023-01-28T00:07:12Z
dc.date.updated2021-08-05T00:30:13Z
dc.description.correctorLB
dc.identifier.citationProceedings of the 1st Conference on Information Technology and Data Science / eds. István Fazekas, András Hajdu, Tibor Tómács. -Debrecen : CEUR, 2021. -p. 19-31. -(CEUR Workshop Proceedings, ISSN 1613-0073 ; 2874)
dc.identifier.opachttp://webpac.lib.unideb.hu:8082/ebib/CorvinaWeb?action=cclfind&resultview=long&ccltext=idno+BIBFORM095824
dc.identifier.scopus85107901573
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2437/320839
dc.identifier.urlhttp://ceur-ws.org/Vol-2874/
dc.languageeng
dc.rights.accessopen access journal
dc.subject.mabMűszaki tudományok
dc.subject.mabInformatikai tudományok
dc.tenderEFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
dc.titleDeep Learning-Based Method for Detecting Cassini-Huygens Spacecraft Trajectory Modifications
dc.typekönyvrészlet
dc.typeelőadáskivonat
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
FILE_UP_0_paper2.pdf
Méret:
2.69 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
Kiadói változat