Deep Learning in Solar Astronomy (Record no. 382963)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03661nam a22004575i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 382963
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102122030.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 221008s2022 si | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811927461
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-19-2746-1
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QB501
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Xu, Long
Término indicativo de función/relación author
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 684964
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Deep Learning in Solar Astronomy
Mención de responsabilidad, etc. by Long Xu, Yihua Yan, Xin Huang
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIV, 92 páginas)
Otras características físicas 1 ilustraciones
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie SpringerBriefs in Computer Science
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2191-5776
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2022
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1: Introduction -- Chapter 2: Classical deep learning models -- Chapter 3: Deep learning in solar image classification tasks -- Chapter 4: Deep learning in solar object detection tasks -- Chapter 5: Deep learning in solar image generation tasks -- Chapter 6: Deep learning in solar forecasting tasks.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The volume of data being collected in solar astronomy has exponentially increased over the past decade and we will be entering the age of petabyte solar data. Deep learning has been an invaluable tool exploited to efficiently extract key information from the massive solar observation data, to solve the tasks of data archiving/classification, object detection and recognition. Astronomical study starts with imaging from recorded raw data, followed by image processing, such as image reconstruction, inpainting and generation, to enhance imaging quality. We study deep learning for solar image processing. First, image deconvolution is investigated for synthesis aperture imaging. Second, image inpainting is explored to repair over-saturated solar image due to light intensity beyond threshold of optical lens. Third, image translation among UV/EUV observation of the chromosphere/corona, Ha observation of the chromosphere and magnetogram of the photosphere is realized by using GAN, exhibiting powerful image domain transfer ability among multiple wavebands and different observation devices. It can compensate the lack of observation time or waveband. In addition, time series model, e.g., LSTM, is exploited to forecast solar burst and solar activity indices. This book presents a comprehensive overview of the deep learning applications in solar astronomy. It is suitable for the students and young researchers who are major in astronomy and computer science, especially interdisciplinary research of them.
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 405013
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Astronomía
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
651 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--NOMBRE GEOGRÁFICO
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 560264
Nombre geográfico Sistema solar
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Yan, Yihua
Término indicativo de función/relación author
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 684965
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Huang, Xin
Término indicativo de función/relación author
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 684966
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811927454
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811927478
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-19-2746-1
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 10/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 09/09/2022 En línea   QB501 2022 EB eBook.22092045 23/09/2022 23/09/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO