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MASCHINELLES LERNEN IM BASISREGISTER FÜR UNTERNEHMEN: Vorstudie zum Potenzial automatischer Konsolidierung von Unternehmensstammdaten.
Weißmann, Julius ; Herbst, Tim
WISTA Wirtschaft und Statistik. 2024, Issue 3, p67-79. 13p.
Machine-Learning basierte Analyse von latenten Profilen des physikdidaktischen Wissens. (German)
Zeller, Jannis ; Riese, Josef
Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften; 3/25/2025, Vol. 31 Issue 1, p1-24, 24p
PROGNOSE VON WOHNUNGSEINBRÜCHEN MITHILFE VON MACHINE-LEARNING-ALGORITHMEN.
Haake, Daniel
WISTA Wirtschaft und Statistik. 2021, Issue 2, p59-71. 13p.
Mit KI zur kostenreduzierten Abgasnachbehandlung: Einsatz KI-basierter Dosiersysteme zur Reduktion von Stickoxiden bei Großdieselmotoren.
Brehmer, Manuel ; Schuler, Marc
Industry 4.0 Science. 2024, Issue 2, p74-79. 6p.
Maschinelles Lernen als Entwurfshilfe für elektrische Maschinen. (German)
Hofmann, Wilfried
e & i Elektrotechnik und Informationstechnik; Jun2023, Vol. 140 Issue 3/4, p356-365, 10p
Künstliche Intelligenz in den Naturwissenschaftsdidaktiken – gekommen, um zu bleiben: Potenziale, Desiderata, Herausforderungen. (German)
Nehring, Andreas ; Buschhüter, David ; Kubsch, Marcus ; et al.
Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften; 2/20/2025, Vol. 31 Issue 1, p1-16, 16p
Mit Machine Learning auf der Suche nach Provenienzen – ein Use Case der Bildklassifikation an der Österreichischen Nationalbibliothek. (German)
Krickl, Martin ; Mayer, Simon ; Zangger, Emanuel
Bibliothek Forschung und Praxis; Apr2022, Vol. 46 Issue 1, p227-238, 12p
Künstliche Intelligenz und sichere Gesundheitsdatennutzung im Projekt KI-FDZ: Anonymisierung, Synthetisierung und sichere Verarbeitung für Real-World-Daten. (German)
Prasser, Fabian ; Riedel, Nico ; Wolter, Steven ; et al.
Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz; Feb2024, Vol. 67 Issue 2, p171-179, 9p
Comparing Physics-Based, Conceptual and Machine-Learning Models to Predict Groundwater Levels by BMA.
Wöhling T ; Delgadillo AOC ; Kraft M ; et al.
Publisher: Blackwell Publishing Country of Publication: United States NLM ID: 9882886 Publication Model: Print-Electronic Cited Medium: Internet ISSN: 1745-6584 (Electronic) Linking ISSN: 0017467X NLM ISO Abbreviation: Ground Water Subsets: MEDLINE
Comparison between image based and tabular data-based inclusion class categorization.
R. Babu, S. ; Musi, R. ; K. Michelic, S.
Practical Metallography / Praktische Metallographie; Oct2023, Vol. 60 Issue 10, p660-675, 16p
Maschinelle Lernverfahren zur Inline-Qualitätssicherung beim Heizelementschweißen. (German)
Lambers, Jonathan ; Balzer, Christian ; Grunemann, Timo ; et al.
Joining Plastics / Fügen von Kunststoffen; 2024, Vol. 18 Issue 3/4, p163-169, 7p
Introducing Machine Learning in Teaching Quantum Mechanics.
Pawelkiewicz, M. K. ; Gatti, Filippo ; Clouteau, Didier ; et al.
Atoms (2218-2004); Jul2025, Vol. 13 Issue 7, p66, 24p
Moritz Hardt, Benjamin Recht: Patterns, Predictions, and Actions: Princeton University Press 2022, 320 Seiten, ISBN 9780691233734/pbk, 9780691233727/ebbok. (German)
Voigtlaender, Felix
Mathematische Semesterberichte; Mar2025, Vol. 72 Issue 1, p73-76, 4p
Active deep learning for segmentation of industrial CT data.
Michen, Markus ; Rehak, Markus ; Haßler, Ulf
Technisches Messen; Jul2023, Vol. 90 Issue 7/8, p500-511, 12p
Supervised Machine Learning mit Nutzergenerierten Inhalten: Oversampling für nicht balancierte Trainingsdaten. (German)
Stoll, Anke
Publizistik: Vierteljahreshefte für Kommunikationsforschung; 2020, Vol. 65 Issue 2, p233-251, 19p
Machine Learning und Virenschutz: Nützlich - aber noch viel zu lernen. (German)
Benzmüller, Ralf
Datenschutz und Datensicherheit - DuD; Apr2018, Vol. 42 Issue 4, p224-230, 7p
Two-stage quality monitoring of a laser welding process using machine learning: An approach for fast yet precise quality monitoring.
Dold, Patricia M. ; Bleier, Fabian ; Boley, Meiko ; et al.
Automatisierungstechnik; Oct2023, Vol. 71 Issue 10, p878-890, 13p
Fahrstreifenerkennung mit Deep Learning für automatisierte Fahrfunktionen.
Schmidt, Manuel ; Krüger, Martin ; Lienke, Christian ; et al.
Automatisierungstechnik; Oct2019, Vol. 67 Issue 10, p866-878, 13p
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der intensivmedizinischen Forschung und klinischen Anwendung. (German)
Peine, A. ; Lütge, C. ; Poszler, F. ; et al.
Anaesthesiologie & Intensivmedizin; Sep2020, Issue 9, p372-384, 13p
Guiding questions to avoid data leakage in biological machine learning applications.
Bernett J ; Blumenthal DB ; Grimm DG ; et al.
Publisher: Nature Pub. Group Country of Publication: United States NLM ID: 101215604 Publication Model: Print-Electronic Cited Medium: Internet ISSN: 1548-7105 (Electronic) Linking ISSN: 15487091 NLM ISO Abbreviation: Nat Methods Subsets: MEDLINE
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