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Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
27241 - 27250 von 32655
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Titel (Z-A)
Name (A-Z)
Name (Z-A)
Interne ID-Nr. aufsteigend
Interne ID-Nr. absteigend
27241
Mitigating machine learning bias between high income and low–middle income countries for enhanced model fairness and generalizability
Enthalten in Scientific reports Bd. 14, 10.6.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-12
27242
Mitigating network adaptation and QoT prediction challenges in WDM networks
Enthalten in Journal of optical communications Bd. 45, 2023, Nr. s1: s2571-s2580. 10 S.
27243
Mitigating Risk in the Application of Machine Learning to the Diagnosis of Bronchopulmonary Diseases
Enthalten in Scientific and technical information processing Bd. 51, 21.2.2025, Nr. 5, date:12.2024: 487-496
27244
Mitigating underreported error in food frequency questionnaire data using a supervised machine learning method and error adjustment algorithm
Enthalten in BMC medical informatics and decision making Bd. 23, 9.9.2023, Nr. 1, date:12.2023: 1-11
27245
Mitigating urinary incontinence condition using machine learning
Enthalten in BMC medical informatics and decision making Bd. 22, 17.9.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-10
27246
Mitophagy related diagnostic biomarkers for coronary in-stent restenosis identified using machine learning and bioinformatics
Enthalten in Scientific reports Bd. 14, 15.10.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-16
27247
Mixed effects of cooperative/competitive gamification on language learning regarding engagement, foreign language enjoyment, and classroom social climate
Enthalten in International journal of information technology Bd. 16, 10.6.2024, Nr. 6, date:8.2024: 3437-3448
27248
MixedTrails: Bayesian hypothesis comparison on heterogeneous sequential data
Enthalten in Data mining and knowledge discovery Bd. 31, 7.7.2017, Nr. 5, date:9.2017: 1359-1390
27249
ML-basierte Unterstützung von Lösch- und Aufbewahrungspflichten
Enthalten in Datenschutz und Datensicherheit Bd. 46, 23.9.2022, Nr. 10, date:10.2022: 649-653
27250
ML-DSP: Machine Learning with Digital Signal Processing for ultrafast, accurate, and scalable genome classification at all taxonomic levels
Enthalten in BMC genomics Bd. 20, 3.4.2019, Nr. 1, date:12.2019: 1-21
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