Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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Online Ressourcen 2301 Neural Networks for solving Inverse Problems. Applications in Materials Science and Medical Imaging
Otero Baguer, Daniel. - Bremen : Staats- und Universitätsbibliothek Bremen, 2020
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Online Ressourcen 2302 New Concepts in Quantum Metrology
Fiderer, Lukas J.. - Tübingen : Universitätsbibliothek Tübingen, 2020
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Online Ressourcen 2303 New parametric evaluation and fusion strategy for vibration diagnosis systems and classification approaches applied to machine learning and computer vision systems
Ameyaw, Daniel Adofo. - Duisburg : Universität Duisburg-Essen, 2020
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Online Ressourcen 2304 Online perception with machine learning for automated driving
Ngo, Quang Thanh. - Chemnitz : Technische Universität Chemnitz, 2020
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Online Ressourcen 2305 Participation of battery storage systems in the automatic frequency restoration reserve market based on machine learning
Merten, Michael. - Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2020
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Online Ressourcen 2306 Personenwiedererkennung mittels maschineller Lernverfahren für öffentliche Einsatzumgebungen
Eisenbach, Markus. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2020
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Online Ressourcen 2307 Physics-Aware, Bayesian Machine Learning Models for Uncertainty Quantification of High-Dimensional Systems in the Small Data Regime
Grigo, Constantin Georg. - München : Universitätsbibliothek der TU München, 2020
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Online Ressourcen 2308 Political Machines: Machine learning for understanding the politics of social machines
Papakyriakopoulos, Orestis. - München : Universitätsbibliothek der TU München, 2020
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Online Ressourcen 2309 Prädiktive Kritikalitätsschätzung für aktive Fahrzeugsicherheitsfunktionen mit Machine Learning Verfahren
Wallner, Johannes. - München : Universitätsbibliothek der TU München, 2020
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Online Ressourcen 2310 Prediction of Adverse Drug Reaction (ADR) Outcomes with use of Machine Learning. Feed-Forward Artificial Neural Network with Backpropagation
Szymanski, Kamil. - München : GRIN Verlag, 2020, 1. Auflage
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