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Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
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Name (A-Z)
Name (Z-A)
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211
Digitale Transformation von manuellen Prozessen
Enthalten in Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Bd. 120, 2025, Nr. 3: 186-191. 6 S.
212
Vorhersage des Ringkletterns im Radial-Axial-Ringwalzen
Enthalten in Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Bd. 120, 2025, Nr. 1-2: 89-93. 5 S.
213
Intelligente Energieoptimierung für nachhaltige Produktionssysteme
Enthalten in Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Bd. 120, 2025, Nr. 1-2: 76-80. 5 S.
214
A machine-learning-based approach using clinopyroxene data to improve accuracy and efficiency in predicting tectonic settings: Implications for Rodinia supercontinent breakup triggered by mantle plume events
Enthalten in American mineralogist Bd. 110, 2025, Nr. 7: 996-1011. 16 S.
215
Single- and multi-mineral classification using dual-band Raman spectroscopy for planetary surface missions
Enthalten in American mineralogist Bd. 110, 2025, Nr. 5: 685-698. 14 S.
216
Unraveling clay-mineral genesis and climate change on Earth and Mars using machine learning-based VNIR spectral modeling
Enthalten in American mineralogist Bd. 110, 2025, Nr. 2: 217-231. 15 S.
217
Prediction of Lesion-Based Treatment Response after Two Cycles of Lu-177 Prostate Specific Membrane Antigen Treatment in Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer Using Machine Learning
Enthalten in Urologia internationalis Bd. 109, 2025, Nr. 2: 128-134. 7 S.
218
Artificial Intelligence for Contrast-Enhanced Ultrasound of the Liver: A Systematic Review
Enthalten in Digestion Bd. 106, 2025, Nr. 3: 227-244. 18 S.
219
Implementation of Machine Learning Algorithms to Screen for Advanced Liver Fibrosis in Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease: An In-Depth Explanatory Analysis
Enthalten in Digestion Bd. 106, 2025, Nr. 3: 189-202. 14 S.
220
Machine Learning-Based Model for Predicting Severe Exacerbations in Adult-Onset Type 2 Inflammatory Asthma
Enthalten in Respiration Bd. 104, 2025, Nr. 8: 529-548. 20 S.
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