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Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
33651 - 33660 von 33825
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Titel (Z-A)
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Name (Z-A)
Interne ID-Nr. aufsteigend
Interne ID-Nr. absteigend
33651
Virtual reference station technology for voxels without signal ray in ionospheric tomography based on machine learning
Enthalten in GPS solutions Bd. 27, 8.7.2023, Nr. 4, date:10.2023: 1-13
33652
Virtual screening of anti-HIV1 compounds against SARS-CoV-2: machine learning modeling, chemoinformatics and molecular dynamics simulation based analysis
Enthalten in Scientific reports Bd. 10, 23.11.2020, Nr. 1, date:12.2020: 1-12
33653
Virtual screening of Indonesian herbal compounds as COVID-19 supportive therapy: machine learning and pharmacophore modeling approaches
Enthalten in BMC complementary medicine and therapies Bd. 22, 3.8.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-19
33654
Virtual sensors: an industrial application for illumination attributes based on machine learning techniques
Enthalten in Annals of telecommunications Bd. 76, 21.6.2021, Nr. 7-8, date:8.2021: 529-535
33655
Visible Particle Identification Using Raman Spectroscopy and Machine Learning
Enthalten in American Association of Pharmaceutical Scientists: AAPS PharmSciTech Bd. 23, 6.7.2022, Nr. 6, date:8.2022: 1-12
33656
Vision
Enthalten in Digitale Welt Bd. 2, 10.9.2018, Nr. 4, date:10.2018: 34-38
33657
Vision-based image similarity measurement for image search similarity
Enthalten in International journal of information technology Bd. 15, 19.9.2023, Nr. 8, date:12.2023: 4125-4130
33658
Vision-based Propeller Damage Inspection Using Machine Learning
Enthalten in Embedded selforganising systems Bd. 10, 26.07.2023, Nr. 7
33659
Visit-to-visit blood pressure variability and clinical outcomes in peritoneal dialysis – based on machine learning algorithms
Enthalten in Hypertension research Bd. 48, 21.2.2025, Nr. 5, date:5.2025: 1702-1715
33660
Visit-to-visit blood pressure variability as a prognostic marker in peritoneal dialysis: insights from machine learning-based risk models
Enthalten in Hypertension research Bd. 48, 4.7.2025, Nr. 9, date:9.2025: 2471-2472
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