Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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24. Dezember 2025 bis 1. Januar 2026: Die Deutsche Nationalbibliothek bleibt an beiden Standorten geschlossen. // 24 December 2025 to 1 January 2026: The German National Library will be closed at both locations.

Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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	32441	Warping resilient robust anomaly detection for multivariate time series Enthalten in Machine learning Bd. 114, 27.1.2025, Nr. 2, date:2.2025: 1-20
	32442	Warranty-driven reliability analysis: a stochastic model for continuous solar power supply system with two photovoltaic cells and an inverter Enthalten in International journal of information technology Bd. 17, 18.11.2024, Nr. 1, date:1.2025: 279-292
	32443	Warum wir immer noch am Anfang sind Enthalten in Digitale Welt Bd. 4, 3.6.2020, Nr. 3, date:7.2020: 18-20
	32444	Was kann digitales Versichern? — Künstliche Intelligenz und Maschinenlernen auf dem Vertrauensprüfstand Enthalten in Digitale Welt Bd. 5, 11.6.2021, Nr. 3, date:7.2021: 61-62
	32445	Was wirklich bleibt: KI und deren praktische Anwendung Enthalten in Digitale Welt Bd. 6, 15.9.2022, Nr. 4, date:10.2022: 52-55
	32446	Wasserstein-based fairness interpretability framework for machine learning models Enthalten in Machine learning Bd. 111, 21.7.2022, Nr. 9, date:9.2022: 3307-3357
	32447	Wastewater treatment plant site selection using advanced decision tree machine learning and remote sensing techniques Enthalten in Environmental science and pollution research Bd. 32, 16.12.2024, Nr. 1, date:1.2025: 234-247
	32448	Water jet angle prediction in supersonic crossflows: Euler–Lagrange and machine learning approaches Enthalten in The European physical journal / Plus Bd. 139, 14.3.2024, Nr. 3, date:3.2024: 1-21
	32449	Water Quality Evaluation and Monitoring Model (WQEM) Using Machine Learning Techniques with IoT Enthalten in Water resources Bd. 51, 19.11.2024, Nr. 6, date:12.2024: 1094-1110
	32450	Water quality index modelling and its application on artificial intelligence (AI) in conjunction with machine learning (ML) methodologies for mapping surface water potential zones for drinking activities Enthalten in Discover civil engineering Bd. 2, 1.8.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-53

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