Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1224260740 |
Titel | Parasitic resistance as a predictor of faulty anodes in electro galvanizing: a comparison of machine learning, physical and hybrid models / by Mario Lovrić, Richard Meister, Thomas Steck, Leon Fadljević, Johann Gerdenitsch, Stefan Schuster, Lukas Schiefermüller, Stefanie Lindstaedt, Roman Kern |
Person(en) |
Lovrić, Mario (Verfasser) Meister, Richard (Verfasser) Steck, Thomas (Verfasser) Fadljević, Leon (Verfasser) Gerdenitsch, Johann (Verfasser) Schuster, Stefan (Verfasser) Schiefermüller, Lukas (Verfasser) Lindstaedt, Stefanie (Verfasser) Kern, Roman (Verfasser) |
Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
Umfang/Format | Online-Ressource : online resource. |
Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2020122919585083891972 DOI: 10.1186/s40323-020-00184-z |
URL | https://doi.org/10.1186/s40323-020-00184-z (Open Access) |
Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2020 |
DDC-Notation | 671.4 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
Sprache(n) | Englisch (eng) |
Beziehungen | Enthalten in: Advanced modeling and simulation in engineering sciences (Bd. 7, 18.11.2020, Nr. 1, date:12.2020: 1-16) |
Sachgruppe(n) | 670 Industrielle und handwerkliche Fertigung |
Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
