Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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	381	Predicting Soil Salinity in the Red River Delta (Vietnam) Using Machine Learning and Assessing Farmers' Adaptive Capacity Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 9: 3505-3524. 20 S.
	382	Can model-based avalanche forecasts match the discriminatory skill of human danger-level forecasts? A comparison from Switzerland Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 9: 3333-3353. 21 S.
	383	Evaluating Yangtze River Delta Urban Agglomeration flood risk using a hybrid method of automated machine learning and analytic hierarchy process Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 9: 3087-3108. 22 S.
	384	Reask UTC: a machine learning modeling framework to generate climate-connected tropical cyclone event sets globally Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 8: 2863-2884. 22 S.
	385	An automated approach for developing geohazard inventories using news: integrating natural language processing (NLP), machine learning, and mapping Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 7: 2421-2435. 15 S.
	386	Tracing online flood conversations across borders: a watershed-level analysis of geo-social media topics during the 2021 European flood Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 7: 2351-2369. 19 S.
	387	Improving pluvial flood simulations with a multi-source digital elevation model super-resolution method Enthalten in Natural hazards and earth system sciences Bd. 25, 2025, Nr. 7: 2271-2286. 16 S.
	388	MRT-Radiomics: Zeitfensterbestimmung beim akuten Infarkt im hinteren Kreislauf Enthalten in Radiologie Up2date Bd. 25, 2025, Nr. 03: 208-208
	389	Machine Learning Estimators: Implementation and Comparison in Python Enthalten in Computational methods in applied mathematics Bd. 25, 2025, Nr. 1: 153-171. 19 S.
	390	Bartok, Larissa/Spörk, Julia/Gleeson, Robin/Krakovsky, Maria/Ledermüller, Karl: Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg. Erfahrungen in den Projekten „Learning Analytics – Studierende im Fokus“ und „PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement“. Enthalten in Zeitschrift für Hochschulrecht, Hochschulmanagement und Hochschulpolitik Bd. 24, 2025, Nr. 2: 70-70

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