dc.contributor |
Eberhard Karls Universität Tübingen |
de_DE |
dc.contributor.author |
Speiser, Artur |
de_DE |
dc.date.accessioned |
2023-07-14T07:45:40Z |
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dc.date.available |
2023-07-14T07:45:40Z |
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dc.date.issued |
2022 |
de_DE |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10900/143442 |
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dc.language.iso |
en |
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dc.publisher |
Tübingen |
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dc.relation.uri |
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-83562 |
de_DE |
dc.title |
Generative model based training of deep neural networks for event detection in microscopy data |
de_DE |
dc.type |
PhDThesis |
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utue.kommentar.intern |
Erscheint auch als Online-Ausgabe |
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utue.personen.roh |
Speiser, Artur |
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utue.publikation.seitengesamt |
35 Seiten, 65 verschieden gezählte Seiten |
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utue.titel.verfasserangabe |
vorgelegt von Artur Speiser |
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utue.publikation.abrufzeichen |
tdis |
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utue.publikation.swbdatum |
2306 |
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utue.publikation.fachbereich |
57 |
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utue.publikation.fakultaet |
7 |
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utue.artikel.ppn |
1850984530 |
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