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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
731 - 740 von 29231
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731
Design Approaches of High‐Entropy Alloys Using Artificial Intelligence: A Review
Enthalten in Advanced engineering materials 07.05.2025. 23 S.
732
A Data-Driven Approach to Spatial Drought Mapping Using Machine Learning
Enthalten in Earth systems and environment 7.5.2025: 1-16
733
A survey on TRIX index and machine learning applications in marine pollution context
Enthalten in International journal of data science and analytics 7.5.2025: 1-20
734
Classifying Thermodynamic Cloud Phase Using Machine Learning Models
Enthalten in EGUsphere 07.05.2025: 1-33. 33 S.
735
Comment on “Development and Validation of Risk Assessment Model for Pelvic Organ Prolapse Based on a Retrospective Study with Machine Learning Algorithms”
Enthalten in International urogynecology journal 7.5.2025: 1-2
736
Dyeing Silk Fibers the Green Way: Modeling the Dyeing Process with a Natural Dye Extracted from Phytolacca americana Fruits Through Response Surface Methodology and SVM-Based Machine Learning Modeling
Enthalten in Chemistry Africa 7.5.2025: 1-14
737
Evaluating machine learning approaches to predict the energy expenditure of cross-national preschool children: a study of preprocessing and feature effects
Enthalten in European journal of applied physiology 7.5.2025: 1-14
738
From Subsurface to Seafloor: Understanding Fault Activity Through Pockmark Mapping and Machine Learning-Driven Seismic Attribute Analysis in the NW Sicily Channel
Enthalten in EGUsphere 07.05.2025: 1-28. 28 S.
739
MACHINE LEARNING METHODS IN A RANDOM INVESTMENTS PROBLEM
Enthalten in Journal of mathematical sciences 7.5.2025: 1-9
740
Modeling of diatom indices (Bdı, Tdı and Gdı) based on the physico-chemical structure of the river ecosystem with machine learning and artificial intelligence methods; a comparative example
Enthalten in Environment, development and sustainability 7.5.2025: 1-29
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