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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:
tit all "Neural Networks and Deep Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
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Name (A-Z)
Name (Z-A)
Interne ID-Nr. aufsteigend
Interne ID-Nr. absteigend
21
Beginning Deep Learning with TensorFlow
Berkeley, CA : Apress, 2022, 1st edition
22
Deep neural networks and machine learning radiomics modelling for prediction of relapse in mantle cell lymphoma
Lisson, Catharina Silvia. - Ulm : Universität Ulm, 2022
23
Pre-trained models are not enough: active and lifelong learning is important for long-term visual monitoring of mammals in biodiversity research
Bodesheim, Paul. - Jena : Friedrich-Schiller-Universität Jena, 2022
24
Reduction of platelet outdating and shortage by forecasting demand with statistical learning and deep neural networks
Schilling, Maximilian. - Aachen, [2022?]
25
Reduction of Platelet Outdating and Shortage by Forecasting Demand With Statistical Learning and Deep Neural Networks: Modeling Study
Schilling, Maximilian. - Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2022
26
Application of Meta-Heuristic Algorithms for Training Neural Networks and Deep Learning Architectures: A Comprehensive Review
Enthalten in Neural processing letters 31.10.2022: 1-104
27
Gradient-only surrogate to resolve learning rates for robust and consistent training of deep neural networks
Enthalten in Applied intelligence 15.10.2022: 1-22
28
Intelligent Identification of Jute Pests Based on Transfer Learning and Deep Convolutional Neural Networks
Enthalten in Neural processing letters 14.8.2022: 1-18
29
A framework to enhance generalization of deep metric learning methods using general discriminative feature learning and class adversarial neural networks
Enthalten in Applied intelligence 2.8.2022: 1-19
30
Prediction carbonization yields and the sensitivity analyses using deep learning neural networks and support vector machines
Enthalten in International journal of environmental science and technology 30.7.2022: 1-10
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