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Person

Hamza Alkhatib (1969-)

Geodät

Name	Hamza Alkhatib
Zeit	1969- (Lebensdaten)
Ort	Damaskus (Geburtsort) Syrien Deutschland
Geschlecht	männlich
Akademischer Grad bzw. Titel	Dr.-Ing.
Beruf	Geodät (charakteristischer Beruf)
Beziehung	Geodätisches Institut (Hannover) Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn. Geodätisches Institut
Weitere Angaben	Diss. Fachbereich Geodäsie
Quelle	AM Metadaten
Datensatztyp	Person
GND-Nummer	133083985
Datensatz-ID	133083985
Beteiligt an alle anzeigen Automated damage detection for port structures using machine learning algorithms in heightfields On the quality checking of persistent scatterer interferometry data by spatial-temporal modelling Automated damage detection for port structures using machine learning algorithms in heightfields Nahe-Echtzeit-Identifizierung von Baumstürzen auf Schieneninfrastruktur mithilfe von hochauflösenden Radarsatelliten Using Machine-Learning for the Damage Detection of Harbour Structures Adjustment models for multivariate geodetic time series with vector-autoregressive errors Bayesian Robust Multivariate Time Series Analysis in Nonlinear Models with Autoregressive and t-Distributed Errors On the impact of correlations on the congruence test: a bootstrap approach : Case study: B-spline surface fitting from TLS observations Self-tuning robust adjustment within multivariate regression time series models with vector-autoregressive random errors Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse Self-tuning robust adjustment within multivariate regression time series models with vector-autoregressive random errors On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions Tagungsband GeoMonitoring 2019 : 14. bis 15. März in Hannover Integrity and collaboration in dynamic sensor networks An iteratively reweighted least-squares approach to adaptive robust adjustment of parameters in linear regression models with autoregressive and t-distributed deviations On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions

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Hamza Alkhatib (1969-)

Automated damage detection for port structures using machine learning algorithms in heightfields

On the quality checking of persistent scatterer interferometry data by spatial-temporal modelling

Automated damage detection for port structures using machine learning algorithms in heightfields

Nahe-Echtzeit-Identifizierung von Baumstürzen auf Schieneninfrastruktur mithilfe von hochauflösenden Radarsatelliten

Using Machine-Learning for the Damage Detection of Harbour Structures

Adjustment models for multivariate geodetic time series with vector-autoregressive errors

Bayesian Robust Multivariate Time Series Analysis in Nonlinear Models with Autoregressive and t-Distributed Errors

On the impact of correlations on the congruence test: a bootstrap approach : Case study: B-spline surface fitting from TLS observations

Self-tuning robust adjustment within multivariate regression time series models with vector-autoregressive random errors

Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse

Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse

Fortgeschrittene Methoden und Algorithmen für die computergestützte geodätische Datenanalyse

Self-tuning robust adjustment within multivariate regression time series models with vector-autoregressive random errors

On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions

Tagungsband GeoMonitoring 2019 : 14. bis 15. März in Hannover

Integrity and collaboration in dynamic sensor networks

An iteratively reweighted least-squares approach to adaptive robust adjustment of parameters in linear regression models with autoregressive and t-distributed deviations

On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions

On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions

On Monte Carlo methods with applications to the current satellite gravity missions