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Ergebnis der Suche nach: tit all "Model Learning"
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Online Ressourcen 1 A Model-Agnostic Search for Beyond the Standard Model Physics in the Dijet Topology using Machine Learning
Quadfasel, Tobias. - Hamburg : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, 2024
Online Ressource
Online Ressourcen 2 A One-Sector Model with Learning-by-doing, Investment, Leisure, and Optimal Growth
Göcke, Matthias. - Marburg : Philipps-Universität Marburg, 2024
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Online Ressourcen 3 Analysis and evaluation of experimentation management tools applied to multi-model machine learning in autonomous driving systems
Knopp, Henriette. - Bochum : Ruhr-Universität Bochum, 2024
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Online Ressourcen 4 Bearing Digital Twin Based on Response Model and Reinforcement Learning
Li, Zhaorong. - Berlin : Technische Universität Berlin, 2024
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Online Ressourcen 5 Combining Synthetic Images and Deep Active Learning: Data-Efficient Training of an Industrial Object Detection Model
Eversberg, Leon. - Berlin : Technische Universität Berlin, 2024
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Online Ressourcen 6 Deep Reinforcement Learning-Augmented Spalart–Allmaras Turbulence Model: Application to a Turbulent Round Jet Flow
Fuchs, Lukas M.. - Berlin : Technische Universität Berlin, 2024
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Online Ressourcen 7 Entwicklung eines wissensbasierten Meta-Lernmodells
Tantawi, Mustafa. - Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2024
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Online Ressourcen 8 FaMoS– Fast Model Learning for Hybrid Cyber-Physical Systems using Decision Trees
Plambeck, Swantje. - Hamburg : Technische Universität Hamburg. Universitätsbibliothek, 2024
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Online Ressourcen 9 Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model
Zhang, Yuezhou. - Augsburg : Universität Augsburg, 2024
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Online Ressourcen 10 Machine-Learning basiertes Score-Modell zur Differenzierung zwischen spontan bakterieller Peritonitis und sekundärer Peritonitis bei Patienten mit hydropisch dekompensierter Leberzirrhose
Studen, Fabian Dominik. - München : Universitätsbibliothek der TU München, 2024
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