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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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Bücher 2761 Maschinelle Optimierung der Antriebsauslegung zur Reduktion von CO2-Emissionen und Kosten im Nutzfahrzeug
Fries, Michael. - München : Verlag Dr. Hut, 2019, 1. Auflage
Vorhanden in Leipzig Vorhanden in Frankfurt
Online Ressourcen 2762 Maschinelle Optimierung der Antriebsauslegung zur Reduktion von CO2-Emissionen und Kosten im Nutzfahrzeug
Fries, Michael. - München : Verlag Dr. Hut, 2019
Online Ressource
Online Ressourcen 2763 Maschinelles Lernen zur Analyse und Simulation von Finanzzeitreihen
Mainka, Roland Michael. - München : Verlag Dr. Hut, 2019
Online Ressource
Online Ressourcen 2764 Maschinelles Lernen zur Analyse von Einflussfaktoren auf den Preis und Preisentwicklungen im deutschen Glasfasermarkt
Schöttler, Ronja. - Hamburg : Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2019
Online Ressource
Online Ressourcen 2765 Merkmalsextraktion durch Methoden des unüberwachten maschinellen Lernens zur Klassifikation von Aerosol-Rückstreuprofilen aus LIDAR-Ceilometern
Gandraß, Niels. - Hamburg : Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2019
Online Ressource
Bücher 2766 Methoden zur Ladezustandsbestimmung von Lithium-Eisenphosphat-Batterien in zukünftigen Fahrzeugbordnetzen
Jansen, Patrick. - Göttingen : Cuvillier Verlag, 2019, 1. Auflage
Vorhanden in Leipzig Vorhanden in Frankfurt
Online Ressourcen 2767 Model Selection and Evaluation in Supervised Machine Learning
Westphal, Max. - Bremen : Staats- und Universitätsbibliothek Bremen, 2019
Online Ressource
Online Ressourcen 2768 Modeling Biological Systems - from Mechanistics to Machine Learning
Zhao, Linlin. - Düsseldorf : Universitäts- und Landesbibliothek der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, 2019
Online Ressource
Online Ressourcen 2769 Modellierung thematischer Nähe in Organisationen durch Machine Learning
Thiele, Thomas. - Aachen : Shaker, 2019, 1. Auflage
Online Ressource
Bücher 2770 Modellierung thematischer Nähe in Organisationen durch Machine Learning
Thiele, Thomas. - Aachen : Shaker Verlag, 2019, [1. Auflage]
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