Learning machine monitoring models from sparse and noisy sensor data annotations: = Lernen von Modellen zur Maschinenüberwachung aus spärlichen und verrauschten Sensordatenannotationen

vorgelegt von M. Sc. Christian Reich ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr. Kristof Van Laerhoven, Universität Siegen

Siegen, 2019

Online Monograph, Academic Publication, Electronic Resource - 1 Online-Ressource (xx, 220 Seiten)

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Title:	Learning machine monitoring models from sparse and noisy sensor data annotations: = Lernen von Modellen zur Maschinenüberwachung aus spärlichen und verrauschten Sensordatenannotationen
Statement of Responsibility:	vorgelegt von M. Sc. Christian Reich ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr. Kristof Van Laerhoven, Universität Siegen
Author / Contributor:	Reich, Christian (1984-) ; Laerhoven, Kristof Van
Corporate body:	Universität Siegen
Local link:	Volltext Volltext [kostenfrei]
Link:	Verlag - Full Text (Open Access) Langzeitarchivierung Nationalbibliothek - Full Text (Open Access)
Related work:	Erscheint auch als: Druck-Ausgabe: Reich, Christian: Learning machine monitoring models from sparse and noisy sensor data annotations
Publication:	Siegen, 2019
Media Type:	Monograph, Academic Publication
Carrier Type:	Electronic Resource
Pagination:	1 Online-Ressource (xx, 220 Seiten)
DOI:	10.25819/ubsi/5479
Additional details:	Paralleltitel: Lernen von Modellen zur Maschinenüberwachung aus spärlichen und verrauschten Sensordatenannotationen Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Zusammenfassung auf Deutsch Dissertation, Universität Siegen, 2020 Lokale Notationen: WBJ; ZEWD; ZZZB Fächer: Ingenieurwissenschaft / Technik hbz Verbund-ID: HT020625572

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