Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1322727333 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Machine-Learning Enhanced Studies of Quantum Many-Body Systems using Experimental and Numerical Data / Niklas Käming ; Betreuer: Klaus Sengstock |
| Person(en) |
Käming, Niklas (Verfasser) Sengstock, Klaus (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | Hamburg : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Hamburg, Universität Hamburg, 2024 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-115790 |
| URL | https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/10759 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter |
Maschinelles Lernen ; Optisches Gitter <Quantenoptik> ; Ultrakaltes Atom ; Quantengas ; Unüberwachtes Lernen Maschinelles Lernen* ; Neuronales Netz* ; Deep Learning* ; Unüberwachtes Lernen* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 539.72 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 530 Physik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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