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oai:elekpub.bib.uni-wuppertal.de:68261712022-12-13T14:04:17ZubwhsmigoaDoctoralThesis

vls/2603noah-balancer_mdapi1elekpub.bib.uni-wuppertal.devdFehlervorhersage für Schrittmotoren durch Methoden des maschinellen LernensMerkmalsaufbereitung und Daten-Augmentation bei Zeitreihendatensätzen sowie Gewinnung realer DatenGoubeaud, Maxime1991-VerfasserautBergische Universität WuppertalGrad-verleihende InstitutiondggtextthesisTextHochschulschriftthesisdoctoralThesisgwXA-DEWuppertal2022single unitgerelectronic resourceremote1 Online-Ressource (xiii, 119 Seiten) Illustrationen, DiagrammeComputerOnline-Ressourcevon M.Sc. Maxime GoubeaudBergische Universität Wuppertal, Dissertation, 2022Wuppertalurn:nbn:de:hbz:468-20220504-120347-610.25926/crqv-rb8999371361521306441Fehlervorhersage für Schrittmotoren durch Methoden des maschinellen LernensGoubeaud, Maxime, 1991Druck-AusgabeHT021365216https://doi.org/10.25926/crqv-rb89http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn%3Anbn%3Ade%3Ahbz%3A468-20220504-120347-6http://elpub.bib.uni-wuppertal.de/edocs/dokumente/fbe/elektrotechnik/diss2022/goubeaud/Open AccessRS INC 1.0publicrda22051620250109105539.0HT021374306ger https://elekpub.bib.uni-wuppertal.de//domainresource/static/graphics/connectors/viewerLogo.gifWuppertal : Bergische Universität Wuppertalreserved https://ub-wuppertal.digibib.net/search/katalog/record/(DE-605)HT021374306 https://elekpub.bib.uni-wuppertal.de/id/6826171 https://elekpub.bib.uni-wuppertal.de/i3f/v20/6826171/manifest https://elekpub.bib.uni-wuppertal.de/proto_ftsearch/6826171