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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1322727333
Art des Inhalts Hochschulschrift
Titel Machine-Learning Enhanced Studies of Quantum Many-Body Systems using Experimental and Numerical Data / Niklas Käming ; Betreuer: Klaus Sengstock
Person(en) Käming, Niklas (Verfasser)
Sengstock, Klaus (Akademischer Betreuer)
Verlag Hamburg : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2024
Umfang/Format Online-Ressource
Hochschulschrift Dissertation, Hamburg, Universität Hamburg, 2024
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-115790
URL https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/10759 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Schlagwörter Maschinelles Lernen ; Optisches Gitter <Quantenoptik> ; Ultrakaltes Atom ; Quantengas ; Unüberwachtes Lernen
Maschinelles Lernen* ; Neuronales Netz* ; Deep Learning* ; Unüberwachtes Lernen* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 539.72 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 530 Physik

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