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KCDS Virtual Open House - Project 04 Exploring the Potential of machine learning methods for improving operational hydrological forecasting and prediction (EPOforHydro)

Autor

Uwe Ehret, Sebastian Krumscheid

Herausgeber

Angela Hühnerfuß

Beteiligtes Institut

KIT-Zentrum Mathematik in den Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften (KIT-Zentrum MathSEE)
Institut für Wasser und Gewässerentwicklung (IWG)
Steinbuch Centre for Computing (SCC)

Genre

Veranstaltung

Beschreibung

Meet KIT Graduate School Computational and Data Science in our virtual open house! Find out more about the graduate school and current doctoral projects.

Laufzeit (hh:mm:ss)

00:05:05

Serie

KCDS Virtual Open House

Publiziert am

31.03.2023

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 66529 bps
Audio Kanäle 1
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 478019 kbps
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Dauer 304.662000 s
Dateiname DIVA-2023-28_mp4.mp4
Dateigröße 18.204.285 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 405456 kbps
Video Codec h264

Mediathek-URL

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