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Downloadstatistik des Dokuments (Auswertung nach COUNTER):
Rottensteiner, Franz; Holtz, Francois; Almeev, Renat; Wittich, Dennis Cyrill; Sester, Monika; Leichter, Artem: Wie schnell steigt Magma auf? : Maschinelles Lernen (ML) hilft bei der Antwort. In: Unimagazin 1/2 (2022), S. 42-44
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Zeitraum, für den die Download-Zahlen angezeigt werden:
Summe der Downloads: 91
| Zusammenfassung: | |
Wissenschaftler*innen der Geoinformatik und der Geowissenschaften bündeln ihre Expertisen, um Georisiken zu minimieren. In diesem Beitrag zeigen sie, dass maschinelles Lernen (ML) für die Auswertung von großen analytischen Datensätzen unumgänglich ist, um Prozesse in Magma-Reservoiren nachzuvollziehen. Der Einsatz von ML ermöglicht ein schnelles Reagieren bei laufenden vulkanischen Eruptionen, wie zum Beispiel La Palma. | |
| Lizenzbestimmungen: | CC BY 3.0 DE |
| Publikationstyp: | Article |
| Publikationsstatus: | publishedVersion |
| Erstveröffentlichung: | 2022 |
| Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | 2022 Ausgabe 1/2 |
Verteilung der Downloads über den gewählten Zeitraum:
Herkunft der Downloads nach Ländern:
| Pos. | Land | Downloads | ||
|---|---|---|---|---|
| Anzahl | Proz. | |||
| 1 |  |
Germany | 58 | 63,74% |
| 2 |  |
United States | 15 | 16,48% |
| 3 |  |
China | 5 | 5,49% |
| 4 |  |
Iran, Islamic Republic of | 2 | 2,20% |
| 5 |  |
Luxembourg | 1 | 1,10% |
| 6 |  |
Italy | 1 | 1,10% |
| 7 |  |
France | 1 | 1,10% |
| 8 |  |
Spain | 1 | 1,10% |
| 9 |  |
Estonia | 1 | 1,10% |
| 10 |  |
Canada | 1 | 1,10% |
| andere | 5 | 5,49% | ||
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