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Donnerstag, 11. September 2025: Die Deutsche Nationalbibliothek öffnet wegen eines Beschäftigtentreffens an beiden Standorten erst um 15 Uhr. // Thursday, 11 September 2025: The German National Library will not open until 15:00 due to a staff meeting at both locations.
Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
581 - 590 von 29259
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Name (Z-A)
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Interne ID-Nr. absteigend
581
Decision support using machine learning for predicting adequate bladder filling in prostate radiotherapy: a feasibility study
Enthalten in Radiological physics and technology 2.6.2025: 1-11
582
Experimental quantum-enhanced kernel-based machine learning on a photonic processor
Enthalten in Nature photonics 2.6.2025: 1-8
583
Integrating Multi-Source Satellite Imagery and Socio-Economic Household Data for Wealth-Based Poverty Assessment of India: A GIS and Machine Learning Based Approach
Enthalten in Social indicators research 2.6.2025: 1-24
584
Machine learning for automated avalanche terrain exposure scale (ATES) classification
Enthalten in EGUsphere 02.06.2025: 1-38. 38 S.
585
Performance Comparison of Machine Learning Using Radiomic Features and CNN-Based Deep Learning in Benign and Malignant Classification of Vertebral Compression Fractures Using CT Scans
Enthalten in Journal of imaging informatics in medicine 2.6.2025: 1-9
586
Predicting temperatures in Brazilian states capitals via Machine Learning
Enthalten in European physical journal special topics 2.6.2025: 1-20
587
Prediction of Mechanical Properties of Additively Manufactured Parts Using Machine Learning Techniques
Enthalten in Institution of Engineers, India. Karnataka State Centre: Journal of the Institution of Engineers (India) / Series D 2.6.2025: 1-18
588
Reconstructing Global Monthly Ocean Dissolved Oxygen (1960–2023) to Nearly 6000 m Depth Using Bayesian Ensemble Machine Learning
Enthalten in Earth system science data discussions 02.06.2025: 1-23. 23 S.
589
Selecting Data Assets in Data Marketplaces
Enthalten in Business & information systems engineering 2.6.2025: 1-36
590
Sensitivity of hydrological machine learning prediction accuracy to information quantity and quality
Enthalten in EGUsphere 02.06.2025: 1-32. 32 S.
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