dc.contributor |
Eberhard Karls Universität Tübingen |
de_DE |
dc.contributor.author |
Schuler, Christian |
de_DE |
dc.date.accessioned |
2017-04-25T12:35:50Z |
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dc.date.available |
2017-04-25T12:35:50Z |
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dc.date.issued |
2014 |
de_DE |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10900/75986 |
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dc.language.iso |
en |
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dc.publisher |
Tübingen |
de_DE |
dc.relation.uri |
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-747088 |
de_DE |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/closedAccess |
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dc.subject.ddc |
004 |
de_DE |
dc.title |
Machine learning approaches to image deconvolution |
de_DE |
dc.type |
PhDThesis |
de_DE |
utue.artikel.swb |
484797387 |
de_DE |
utue.artikel.swb |
484797247 |
de_DE |
utue.kommentar.intern |
Dissertation, Eberhard Karls Universität Tübingen, 2015; Erscheint auch als, Online-Ausgabe, Schuler, Christian, Machine learning approaches to image deconvolution, Tübingen, 2017, 1 Online-Ressource (xv, 125 Seiten), |
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utue.personen.pnd |
Schuler, Christian/484797212 |
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utue.personen.roh |
Schuler, Christian |
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utue.publikation.seitengesamt |
xv, 125 Seiten : Illustrationen |
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utue.titel.verfasserangabe |
vorgelegt von Christian Johannes Schuler |
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utue.publikation.abrufzeichen |
tdis |
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utue.publikation.swbdatum |
1703 |
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utue.publikation.ddcroh |
004 |
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utue.publikation.fachbereich |
57 |
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utue.publikation.fakultaet |
7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
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