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Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
17801 - 17810 von 17860
Datum (neuestes zuerst)
Datum (ältestes zuerst)
Titel (A-Z)
Titel (Z-A)
Name (A-Z)
Name (Z-A)
Interne ID-Nr. aufsteigend
Interne ID-Nr. absteigend
17801
Von manuell zu maschinell: Erfolgsfaktoren bei der Einführung automatisierter Führungssysteme
Enthalten in HMD Bd. 62, 29.11.2024, Nr. 1, date:2.2025: 43-58
17802
Vorhersage der Fließgewässertemperaturen in österreichischen Einzugsgebieten mittels Machine Learning-Verfahren
Enthalten in Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft Bd. 73, 20.5.2021, Nr. 7-8, date:8.2021: 308-328
17803
Vorwort der Herausgeber
Enthalten in Wirtschafts- und sozialstatistisches Archiv Bd. 18, 18.10.2024, Nr. 2, date:6.2024: 127-130
17804
Vowel segmentation impact on machine learning classification for chronic obstructive pulmonary disease
Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 22.3.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-14
17805
Walking stability in patients with benign paroxysmal positional vertigo: an objective assessment using wearable accelerometers and machine learning
Enthalten in Journal of neuroEngineering and rehabilitation Bd. 18, 31.3.2021, Nr. 1, date:12.2021: 1-9
17806
Wasserstein-based fairness interpretability framework for machine learning models
Enthalten in Machine learning Bd. 111, 21.7.2022, Nr. 9, date:9.2022: 3307-3357
17807
Water quality index modelling and its application on artificial intelligence (AI) in conjunction with machine learning (ML) methodologies for mapping surface water potential zones for drinking activities
Enthalten in Discover civil engineering Bd. 2, 1.8.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-53
17808
Water-saving control system based on multiple intelligent algorithms
Enthalten in Autonomous intelligent systems Bd. 4, 4.7.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-9
17809
Wavelength-multiplexed hook nanoantennas for machine learning enabled mid-infrared spectroscopy
Enthalten in Nature Communications Bd. 13, 5.7.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-12
17810
Ways forward for Machine Learning to make useful global environmental datasets from legacy observations and measurements
Enthalten in Nature Communications Bd. 13, 7.9.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-3
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