Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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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.

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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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	38891	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
	38892	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
	38893	Warum wir immer noch am Anfang sind Enthalten in Digitale Welt Bd. 4, 3.6.2020, Nr. 3, date:7.2020: 18-20
	38894	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
	38895	Was wirklich bleibt: KI und deren praktische Anwendung Enthalten in Digitale Welt Bd. 6, 15.9.2022, Nr. 4, date:10.2022: 52-55
	38896	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
	38897	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
	38898	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
	38899	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
	38900	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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