Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand

19091 - 19100 von 19162

	19091	VNIR–SWIR reflectance spectroscopy as a nondestructive technique for compositional determination of archaeological talc samples with a machine learning approach Enthalten in Archaeological and anthropological sciences Bd. 16, 4.6.2024, Nr. 7, date:7.2024: 1-15
	19092	Voice biomarkers as prognostic indicators for Parkinson’s disease using machine learning techniques Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 9.4.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-17
	19093	Volcanic clouds detection applying machine learning techniques to GNSS radio occultations Enthalten in GPS solutions Bd. 28, 29.4.2024, Nr. 3, date:7.2024: 1-11
	19094	Volcano activity classification from synergy of EO data and machine learning: an application to Mount Etna volcano (Italy) Enthalten in Discover applied sciences Bd. 7, 22.6.2025, Nr. 7, date:7.2025: 1-16
	19095	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
	19096	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
	19097	Vorwort der Herausgeber Enthalten in Wirtschafts- und sozialstatistisches Archiv Bd. 18, 18.10.2024, Nr. 2, date:6.2024: 127-130
	19098	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
	19099	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
	19100	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