Zobrazeno 1 - 10
of 10 008
pro vyhledávání: '"Hillebrecht A"'
Publikováno v:
Studia Leibnitiana, 1998 Jan 01. 30(2), 133-134.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/40694340
Autor:
Strenge, Irene1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal der Juristischen Zeitgeschichte. Sep2023, Vol. 17 Issue 3, p130-132. 3p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jasper Krommendijk
Publikováno v:
The Review of International Organizations. 17:911-915
Autor:
Kerstin Rabel, Jörg Lüchtenborg, Marie Linke, Felix Burkhardt, Anuschka J. Roesner, Julian Nold, Kirstin Vach, Siegbert Witkowski, Anna-Lena Hillebrecht, Benedikt C. Spies
Publikováno v:
Trials, Vol 25, Iss 1, Pp 1-13 (2024)
Abstract Background Nowadays, stabilization splints for the management of bruxism and temporomandibular disorders (TMD) can be produced utilizing a digital workflow comprising a digital impression of the teeth, digital splint design, and computer-aid
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6b068b0bef4146209d5e1a70cb0000fd
Publikováno v:
Sports Medicine - Open, Vol 10, Iss 1, Pp 1-11 (2024)
Abstract Background The majority of studies that explore changes in musculature following resistance training interventions or examine atrophy due to immobilization or sarcopenia use ultrasound imaging. While most studies assume acceptable to excelle
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d0898bc6f437422084e6ded1fc407632
Autor:
Oumar Ba
Publikováno v:
Ethics & International Affairs. 36:393-396
Autor:
Meernik, James
Publikováno v:
Perspectives on Politics, 2016 Dec 01. 14(4), 1268-1269.
Externí odkaz:
http://www.jstor.org/stable/26315232
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hillebrecht, Birgit, Unger, Benjamin
Publikováno v:
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2023), 1-11
Prediction error quantification in machine learning has been left out of most methodological investigations of neural networks, for both purely data-driven and physics-informed approaches. Beyond statistical investigations and generic results on the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.03426