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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung

Kleesiek, Jens ; Murray, Jacob M. ; Kaissis, Georgios ; Braren, Rickmer

Der Onkologe, 2020, Vol.26 (1), p.60-65 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer Medizin

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2
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung

Kleesiek, J. ; Murray, J. M. ; Strack, C. ; Prinz, S. ; Kaissis, G. ; Braren, R.

Best practice onkologie, 2021-04, Vol.16 (4), p.176-185 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer Medizin

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3
How to train your robot with deep reinforcement learning: lessons we have learned
How to train your robot with deep reinforcement learning: lessons we have learned
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How to train your robot with deep reinforcement learning: lessons we have learned

Ibarz, Julian ; Tan, Jie ; Finn, Chelsea ; Kalakrishnan, Mrinal ; Pastor, Peter ; Levine, Sergey

The International journal of robotics research, 2021-04, Vol.40 (4-5), p.698-721 [Periódico revisado por pares]

London, England: SAGE Publications

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4
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
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Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Kleesiek, Jens ; Murray, Jacob M. ; Strack, Christian ; Kaissis, Georgios ; Braren, Rickmer

Radiologe, 2020, Vol.60 (1), p.24-31

Heidelberg: Springer Medizin

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5
A survey on Deep Learning based bearing fault diagnosis
A survey on Deep Learning based bearing fault diagnosis
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A survey on Deep Learning based bearing fault diagnosis

Hoang, Duy-Tang ; Kang, Hee-Jun

Neurocomputing (Amsterdam), 2019-03, Vol.335, p.327-335 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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6
Forecasting spot electricity prices: Deep learning approaches and empirical comparison of traditional algorithms
Forecasting spot electricity prices: Deep learning approaches and empirical comparison of traditional algorithms
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Forecasting spot electricity prices: Deep learning approaches and empirical comparison of traditional algorithms

Lago, Jesus ; De Ridder, Fjo ; De Schutter, Bart

Applied energy, 2018-07, Vol.221, p.386-405 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Enhancing transportation systems via deep learning: A survey
Enhancing transportation systems via deep learning: A survey
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Enhancing transportation systems via deep learning: A survey

Wang, Yuan ; Zhang, Dongxiang ; Liu, Ying ; Dai, Bo ; Lee, Loo Hay

Transportation research. Part C, Emerging technologies, 2019-02, Vol.99, p.144-163 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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8
Crystal Structure Prediction via Deep Learning
Crystal Structure Prediction via Deep Learning
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Crystal Structure Prediction via Deep Learning

Ryan, Kevin ; Lengyel, Jeff ; Shatruk, Michael

Journal of the American Chemical Society, 2018-08, Vol.140 (32), p.10158-10168 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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9
Learning to optimize halide with tree search and random programs
Learning to optimize halide with tree search and random programs
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Learning to optimize halide with tree search and random programs

Adams, Andrew ; Ma, Karima ; Anderson, Luke ; Baghdadi, Riyadh ; Li, Tzu-Mao ; Gharbi, Michaël ; Steiner, Benoit ; Johnson, Steven ; Fatahalian, Kayvon ; Durand, Frédo ; Ragan-Kelley, Jonathan

ACM transactions on graphics, 2019-07, Vol.38 (4), p.1-12 [Periódico revisado por pares]

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10
Memory devices and applications for in-memory computing
Memory devices and applications for in-memory computing
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Memory devices and applications for in-memory computing

Sebastian, Abu ; Le Gallo, Manuel ; Khaddam-Aljameh, Riduan ; Eleftheriou, Evangelos

Nature nanotechnology, 2020-07, Vol.15 (7), p.529-544 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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