Works matching IS 01718096 AND DT 2019 AND VI 86 AND IP 11
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. I, doi. 10.1515/teme-2019-frontmatter11
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Expertenforum Trends in der industriellen Mess- und Automatisierungstechnik – Von der Messung zur Information.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 619, doi. 10.1515/teme-2019-0114
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Machine learning in industrial measurement technology for detection of known and unknown faults of equipment and sensors.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 706, doi. 10.1515/teme-2019-0086
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Realisierung und Anwendung energieautarker miniaturisierter Funksensorik: Chancen durch IoT, 5G und Narrowband.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 630, doi. 10.1515/teme-2019-0085
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A comparison of shape-based matching with deep-learning-based object detection.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 685, doi. 10.1515/teme-2019-0076
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Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens in der CT-Messtechnik.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 699, doi. 10.1515/teme-2019-0075
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Metrologie für heterogene Sensornetzwerke und Industrie 4.0.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 623, doi. 10.1515/teme-2019-0073
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Simulation-driven machine learning for robotics and automation.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 673, doi. 10.1515/teme-2019-0072
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Health indication of electric motors using a hybrid modeling approach.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 640, doi. 10.1515/teme-2019-0082
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Akustische Prozessüberwachung für das Laserstrahlschmelzen (LBM) mit neuronalen Netzen: Eine Potentialbewertung.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 661, doi. 10.1515/teme-2019-0070
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Über die Detektierbarkeit von Objekten in Bildern mittels quantisierter neuronaler Netze.
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- Technisches Messen, 2019, v. 86, n. 11, p. 651, doi. 10.1515/teme-2019-0068
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