Teil der Reihe: Springer Nature Proceedings excluding Computer Science
Explainable AI in Space
Inhaltsangabe
.- Challenges in Evaluating Explanation Methods for Static and Evolving Data.
.- PASTRY: Physics-Aware Super-resolution for hyperspecTRal imagerY.
.- Explaining Multi-Objective Multispectral Models for Soil Parameters' Retrieval.
.- Attribution-Guided Regularization: an Explainable Perspective for Ground-to-Aerial Image Matching Models.
.- Multi-Agent Explainable AI Framework for Forest Disturbance Analysis and Biomass Recovery Modeling.
.- Explainable Onboard Solar Flare Prediction with Compressed Neural Networks.
.- An Explainability-Driven Workflow for Interpretable Modelling of Interplanetary Plasma Parameters.
.- Attribution and Uncertainty Behavior of Learned Residual Gyro Correction for Gyro-Stellar Estimation.
Produktdetails
- Erscheinungsdatum: 20.08.2026
- Autor/Autorin: Jakub Nalepa
- Format: E-Book
- Dateiformat: PDF
- Kopierschutz: Wasserzeichen
- Dateigröße: 25.7 MB
- Verlag: SPRINGER
- Sprache: Englisch
- Umfang: 145 Seiten
- ISBN: 9783032368065
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- Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
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Herstellerinformationen
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