Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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24. Dezember 2025 bis 1. Januar 2026: Die Deutsche Nationalbibliothek bleibt an beiden Standorten geschlossen. Bestellte Medien werden am 2. Januar 2026 bereitgestellt. // 24 December 2025 to 1 January 2026: The German National Library will be closed at both locations. Ordered media will be made available on 2 January 2026.

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

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	3161	Entwicklung eines selbstkalibrierenden Niederschlag-Abfluss-Modells auf Basis der geomorphologischen Einheitsganglinie und Methoden des Machine Learning Oppel, Henning. - Bochum : Ruhr-Universität Bochum, 2019
	3162	Entwicklung und Evaluation eines wissensbasierten maschinellen Lernensembles zur Klassifikation von Buchklappentexten Ludwig, Andy. - Mittweida : Hochschule Mittweida, 2019
	3163	Entwurf, Aufbau, Inbetriebnahme und Optimierung eines Versuchsstandes zur KI basierten Klassifikation Zhou, Xingyu. - Mittweida : Hochschule Mittweida, 2019
	3164	Evaluierung cloudbasierter Machine Learning Services Arslan, Yavuz. - Hamburg : Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2019
	3165	Exploring the potential of machine learning methods and selection signature analyses for the estimation of genomic breeding values, the estimation of SNP effects and the identification of possible candidate genes in dairy cattle Naderi Darbaghshahi, Saeid. - Gießen : Universitätsbibliothek, 2019
	3166	Extracting and Learning Semantics from Social Web Data Niebler, Thomas. - Würzburg : Universität Würzburg, 2019
	3167	Features and machine learning systems for structured and sequential data Schwenk, Guido. - Berlin : Technische Universität Berlin, 2019
	3168	Flow at work: examination of IT-mediated interruptions and physiological classification with machine learning Rißler, Raphael. - Karlsruhe, 2019
	3169	Fully bayesian vehicle tracking using extended object models Scheel, Alexander. - Ulm : Universität Ulm, Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik, 2019
	3170	Fully bayesian vehicle tracking using extended object models Scheel, Alexander. - Ulm : Universität Ulm, 2019