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Automatische Körperteil-Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
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 [Periódico revisado por pares]

Germany

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Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
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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Fifty years later and still working: Rediscovering Paulus et al’s (1970) automated scoring of divergent thinking tests
Fifty years later and still working: Rediscovering Paulus et al’s (1970) automated scoring of divergent thinking tests
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Fifty years later and still working: Rediscovering Paulus et al’s (1970) automated scoring of divergent thinking tests

Forthmann, Boris ; Doebler, Philipp

Psychology of aesthetics, creativity, and the arts, 2022-09 [Periódico revisado por pares]

American Psychological Association

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4
Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
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Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering

Sanchez-Lengeling, Benjamin ; Aspuru-Guzik, Alán

Science (American Association for the Advancement of Science), 2018-07, Vol.361 (6400), p.360-365 [Periódico revisado por pares]

United States

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Segmentation-based deep-learning approach for surface-defect detection
Segmentation-based deep-learning approach for surface-defect detection
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Segmentation-based deep-learning approach for surface-defect detection

Tabernik, Domen ; Šela, Samo ; Skvarč, Jure ; Skočaj, Danijel

Journal of intelligent manufacturing, 2020-03, Vol.31 (3), p.759-776 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Machine learning for molecular and materials science
Machine learning for molecular and materials science
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Machine learning for molecular and materials science

Butler, Keith T ; Davies, Daniel W ; Cartwright, Hugh ; Isayev, Olexandr ; Walsh, Aron

Nature (London), 2018-07, Vol.559 (7715), p.547-555 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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7
A survey on semi-supervised learning
A survey on semi-supervised learning
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A survey on semi-supervised learning

van Engelen, Jesper E. ; Hoos, Holger H.

Machine learning, 2020-02, Vol.109 (2), p.373-440 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods
Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods
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Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods

Hüllermeier, Eyke ; Waegeman, Willem

Machine learning, 2021-03, Vol.110 (3), p.457-506 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Mass-spectrometric exploration of proteome structure and function
Mass-spectrometric exploration of proteome structure and function
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Mass-spectrometric exploration of proteome structure and function

Aebersold, Ruedi ; Mann, Matthias

Nature (London), 2016-09, Vol.537 (7620), p.347-355 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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10
Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
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Machine learning: Trends, perspectives, and prospects

Jordan, M. I. ; Mitchell, T. M.

Science (American Association for the Advancement of Science), 2015-07, Vol.349 (6245), p.255-260 [Periódico revisado por pares]

United States: American Association for the Advancement of Science

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