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Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
34041 - 34050 von 40930
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34041
Machine Learning-Driven Identification of Favorable Dopants for Activating Non-basal <c + a> Slip in Mg Alloys
Enthalten in JOM Bd. 76, 10.7.2024, Nr. 10, date:10.2024: 5768-5776
34042
Machine learning-driven identification of key risk factors for predicting depression among nurses
Enthalten in BMC nursing Bd. 24, 3.4.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-11
34043
Machine learning-driven imaging data for early prediction of lung toxicity in breast cancer radiotherapy
Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 27.5.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-10
34044
Machine learning-driven insights into biaxial strain-induced anomalous thermal conductivity enhancement of boron arsenide
Enthalten in Science China / Technological sciences Bd. 68, 7.4.2025, Nr. 5, date:5.2025: 1-14
34045
Machine learning-driven insights into self-healing silicon-based anodes for high-performance lithium-ion batteries
Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 1.4.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-12
34046
Machine Learning Driven Mental Stress Detection on Reddit Posts Using Natural Language Processing
Enthalten in Human-centric intelligent systems Bd. 3, 30.3.2023, Nr. 2, date:6.2023: 80-91
34047
Machine learning driven methodology for enhanced nylon microplastic detection and characterization
Enthalten in Scientific reports Bd. 14, 12.2.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-15
34048
Machine learning-driven microwave system for noninvasive monitoring of intracranial pressure
Enthalten in Biomedical engineering online Bd. 24, 9.10.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-24
34049
Machine learning-driven mineral identification using PRISMA hyperspectral data along the coastal regions of Southeast Tamil Nadu
Enthalten in Earth science informatics Bd. 18, 14.3.2025, Nr. 2, date:2.2025: 1-24
34050
Machine Learning-Driven Modeling to Predict Postdischarge Venous Thromboembolism After Pancreatectomy for Pancreas Cancer
Enthalten in Annals of surgical oncology Bd. 32, 20.2.2025, Nr. 6, date:6.2025: 4085-4093
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