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Donnerstag, 11. September 2025: Die Deutsche Nationalbibliothek öffnet wegen eines Beschäftigtentreffens an beiden Standorten erst um 15 Uhr. // Thursday, 11 September 2025: The German National Library will not open until 15:00 due to a staff meeting at both locations.
Ergebnis der Suche nach:
"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
38651 - 38660 von 38764
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38651
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
38652
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
38653
Warum wir immer noch am Anfang sind
Enthalten in Digitale Welt Bd. 4, 3.6.2020, Nr. 3, date:7.2020: 18-20
38654
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
38655
Was wirklich bleibt: KI und deren praktische Anwendung
Enthalten in Digitale Welt Bd. 6, 15.9.2022, Nr. 4, date:10.2022: 52-55
38656
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
38657
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
38658
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
38659
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
38660
Water quality parameters retrieval and nutrient status evaluation based on machine learning methods and Sentinel- 2 imagery: a case study of the Hongjiannao Lake
Enthalten in Environmental monitoring and assessment Bd. 197, 15.4.2025, Nr. 5, date:5.2025: 1-17
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