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Deep learning based classification of aerosol particles from holographic imagery

Deep learning based classification of aerosol particles from holographic imagery
基于深度学习的全息图像气溶胶颗粒分类
批准号：
2596645
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位：
University of Manchester
依托单位国家：
英国
项目类别：
Studentship
财政年份：
2021
资助国家：
英国
项目状态：
未结题
起止时间：
2021 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2596645
关键词：
Deeplearningbasedclassificationaerosol

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
一年级CDT学生，细节确定后更新（2022年夏季），但概述如下：主题：测量技术气溶胶颗粒的影响与它们的起源有关。很少有实验能够记录信息来实时进行区分[例如火山灰探测]。然而，数字全息与深度学习算法相结合，为实现这一区别提供了令人兴奋的新潜力。
英文摘要
Year 1 CDT Student, to be updated when details are confirmed (summer 2022) but outline description is: Theme: Measurement techniquesThe impacts aerosol particles have are linked to their origin. Very few experiments are able to record the information to make that distinction in real time [e.g. volcanic ash detection]. However, digital holography combined with deep learning algorithms offer an exciting new potential to make that distinction.
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  • 项目类别：
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    2022
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    --
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