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    Optical coherence tomography combined with convolutional neural networks can differentiate between intrahepatic cholangiocarcinoma and liver parenchyma ex vivo
    Wolff, Laura I. ; Hachgenei, Enno ; et al.
    In: Journal of Cancer Research and Clinical Oncology, Jg. 149 (2023-08-01), Heft 10, S. 7877-7885
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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    Optical coherence tomography and convolutional neural networks can differentiate colorectal liver metastases from liver parenchyma ex vivo
    Amygdalos, Iakovos ; Hachgenei, Enno ; et al.
    In: Journal of Cancer Research and Clinical Oncology, Jg. 149 (2023-07-01), Heft 7, S. 3575-3586
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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    Combining Process Mining and Machine Learning for Lead Time Prediction in High Variance Processes
    Welsing, M. ; Maetschke, J. ; et al.
    In: Production at the leading edge of technology : Proceedings of the 10th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), Dresden, 23-24 September 2020; (2021) S. 528-537
    Online E-Book
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    Certification of AI-Supported Production Processes
    Brandstätter, Tobias Claus ; Krauß, Jonathan ; et al.
    In: Production at the leading edge of technology : Proceedings of the 9th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), September 30th - October 2nd, Hamburg 2019; (2019) S. 553-561
    Online E-Book
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    Machine Learning and Artificial Intelligence in Production: Application Areas and Publicly Available Data Sets
    Krauß, Jonathan ; Dorißen, Jonas ; et al.
    In: Production at the leading edge of technology : Proceedings of the 9th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), September 30th - October 2nd, Hamburg 2019; (2019) S. 493-501
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    Control loop for a databased prediction of order-specific transition times
    Sauermann, Frederick ; Hagemann, Marcel ; et al.
    In: Production at the leading edge of technology : Proceedings of the 9th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), September 30th - October 2nd, Hamburg 2019; (2019) S. 463-472
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    Data-driven Prediction of Surface Quality in Fused Deposition Modeling using Machine Learning
    Sohnius, Felix ; Schlegel, Peter ; et al.
    In: Production at the leading edge of technology : Proceedings of the 9th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), September 30th - October 2nd, Hamburg 2019; (2019) S. 473-481
    Online E-Book
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    Perspectives on data-driven models and its potentials in metal forming and blanking technologies
    Liewald, Mathias ; Bergs, Thomas ; et al.
    In: Production Engineering: Research and Development, Jg. 16 (2022-10-01), Heft 5, S. 607-625
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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    Towards Optimized Machine Operations by Cloud Integrated Condition Estimation
    Brecher, C. ; Obdenbusch, M ; et al.
    In: Machine Learning for Cyber Physical Systems : Selected papers from the International Conference ML4CPS 2015; (2016) S. 23-31
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    A time series classification approach to non-destructive hardness testing using magnetic Barkhausen noise emission
    Unterberg, Martin ; Stanke, Joachim ; et al.
    In: Production Engineering: Research and Development, Jg. 15 (2021-06-01), Heft 3-4, S. 509-517
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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