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ABDOMEN BECKEN – Maschinelles Lernen übertrifft Bosniak-Klassifikation
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ABDOMEN BECKEN – Maschinelles Lernen übertrifft Bosniak-Klassifikation

RöFo : Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebende Verfahren, 2022-12, Vol.194 (12), p.1301-1302 [Periódico revisado por pares]

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2
Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
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Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen

Sitaru, Sebastian ; Oueslati, Talel ; Schielein, Maximilian C ; Weis, Johanna ; Kaczmarczyk, Robert ; Rueckert, Daniel ; Biedermann, Tilo ; Zink, Alexander

Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft, 2023-08, Vol.21 (8), p.863-871 [Periódico revisado por pares]

Berlin: Wiley Subscription Services, Inc

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3
Kommentar zu KI – Sarkoidose oder Lymphom? Maschinelles Lernen performt gut
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Kommentar zu KI – Sarkoidose oder Lymphom? Maschinelles Lernen performt gut

Kleesiek, Jens

RöFo : Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebende Verfahren, 2023-07, Vol.195 (8), p.665-665 [Periódico revisado por pares]

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4
KOPF HALS – Aufwach-Schlaganfall: Maschinelles Lernen zur Prädiktion des Beginns
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KOPF HALS – Aufwach-Schlaganfall: Maschinelles Lernen zur Prädiktion des Beginns

RöFo : Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebende Verfahren, 2023-01, Vol.195 (1), p.10-10 [Periódico revisado por pares]

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5
Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 2: Privatsphäreangriffe und Privacy-Preserving Machine Learning
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Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 2: Privatsphäreangriffe und Privacy-Preserving Machine Learning

Stock, Joshua ; Petersen, Tom ; Behrendt, Christian-Alexander ; Federrath, Hannes ; Kreutzburg, Thea

Informatik-Spektrum, 2022, Vol.45 (3), p.137-145 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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6
Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 1: Grundlagen und Verfahren
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Privatsphärefreundliches maschinelles Lernen: Teil 1: Grundlagen und Verfahren

Stock, Joshua ; Petersen, Tom ; Behrendt, Christian-Alexander ; Federrath, Hannes ; Kreutzburg, Thea

Informatik-Spektrum, 2022, Vol.45 (2), p.70-79 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz
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Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz

Brühl, Volker Lingenfelder, Michael ; Berthold, Norbert

WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 2019-01, Vol.48 (11), p.34-41

München: Verlag Franz Vahlen GmbH

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8
Maschinelles Lernen als Entwurfshilfe für elektrische Maschinen
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Maschinelles Lernen als Entwurfshilfe für elektrische Maschinen

Hofmann, Wilfried

Elektrotechnik und Informationstechnik, 2023-06, Vol.140 (3-4), p.356-365 [Periódico revisado por pares]

Vienna: Springer Vienna

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9
Maschinelles Lernen ermöglicht Vorhersage über AMD-Progression
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Maschinelles Lernen ermöglicht Vorhersage über AMD-Progression

Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 2021-07, Vol.238 (7), p.754-756 [Periódico revisado por pares]

Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany: Georg Thieme Verlag KG

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10
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Hahn, Peter

Handchirurgie, Mikrochirurgie, plastische Chirurgie, 2019-02, Vol.51 (1), p.62-67

Stuttgart · New York: Georg Thieme Verlag KG

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