Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1374182796 |
| Titel | Versatile machine learning algorithms for FTIR spectroscopy: differentiating crosslinked and non-crosslinked gelatin samples / by Juliana Rincón-López, Eliana Álvarez-Valdés, Daniela Velez-Arango, Estefanía Rojas Zuleta, Leidy Yuliana Vargas Soto, Liliana Lellesch, Victor Alonso García Londoño, Milton Rosero-Moreano, Gonzalo Taborda-Ocampo |
| Person(en) |
Rincón-López, Juliana (Verfasser) Álvarez-Valdés, Eliana (Verfasser) Velez-Arango, Daniela (Verfasser) Rojas Zuleta, Estefanía (Verfasser) Vargas Soto, Leidy Yuliana (Verfasser) Lellesch, Liliana (Verfasser) García Londoño, Victor Alonso (Verfasser) Rosero-Moreano, Milton (Verfasser) Taborda-Ocampo, Gonzalo (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2508182133128.188890246790 DOI: 10.1007/s43621-025-01146-4 |
| URL | https://doi.org/10.1007/s43621-025-01146-4 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| DDC-Notation | 519.5 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Discover sustainability (Bd. 6, 13.6.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-15) |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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