Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: Thomas and Müller
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1316436071 |
| Titel | A scalable machine learning system for anomaly detection in manufacturing / Thomas Schlegl ; Gutachter: Rainer Müller ; Betreuer: Jochen Deuse |
| Person(en) |
Schlegl, Thomas (Verfasser) Deuse, Jochen (Akademischer Betreuer) Müller, Rainer (Gutachter) |
| Verlag | Dortmund : Universitätsbibliothek Dortmund |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Dortmund, Technische Universität, 2023 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024011902420716319983 Handle: 2003/42282 |
| URL | http://hdl.handle.net/2003/42282 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter |
Maschinelles Lernen ; Anomalieerkennung ; Fehlererkennung ; Produktionsplanung ; Operations Management Maschinelles Lernen* ; Anomalieerkennung* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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