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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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2
Introduction to machine learning
Introduction to machine learning
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Introduction to machine learning

Ethem Alpaydin

Cambridge, Mass. MIT Press c2004

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (68T35.01 A456im e.3 ) e outros locais(Acessar)

3
Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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4
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels
Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Machine Learning Methods in the Environmental Sciences: Neural Networks and Kernels

William Wei Hsieh

Cambridge University Press 2009

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

5
Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning

Bertrand Salem Clarke Ernest Fokoue; Hao Helen Zhang

Springer New York 2009

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

6
Deep Learning for Medical Image Analysis
Deep Learning for Medical Image Analysis
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Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Deep Learning for Medical Image Analysis

Zhou, S. Kevin ; Greenspan, Hayit ; Shen, Dinggang

San Diego: Elsevier Science 2017

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7
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

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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8
Intransparente Diskriminierung durch maschinelles Lernen
Intransparente Diskriminierung durch maschinelles Lernen
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Intransparente Diskriminierung durch maschinelles Lernen

Heiner Koch

Zeitschrift für Praktische Philosophie, 2020-07, Vol.7 (1) [Periódico revisado por pares]

Universität Salzburg

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9
Maschinelles Lernen in der Herz-Thorax-Chirurgie
Maschinelles Lernen in der Herz-Thorax-Chirurgie
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Maschinelles Lernen in der Herz-Thorax-Chirurgie

Ballázs, Christina ; Kessler, Steven ; Aubin, Hug ; Schmid, Falko

Zeitschrift für Herz-, Thorax- und Gefässchirurgie, 2022-08, Vol.36 (4), p.240-242

Heidelberg: Springer Medizin

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10
Adapting Virtual Embodiment Through Reinforcement Learning
Adapting Virtual Embodiment Through Reinforcement Learning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Adapting Virtual Embodiment Through Reinforcement Learning

Porssut, Thibault ; Hou, Yawen ; Blanke, Olaf ; Herbelin, Bruno ; Boulic, Ronan

IEEE transactions on visualization and computer graphics, 2022-09, Vol.28 (9), p.3193-3205 [Periódico revisado por pares]

United States: IEEE

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