Learning machine monitoring models from sparse and noisy sensor data annotations: = Lernen von Modellen zur Maschinenüberwachung aus spärlichen und verrauschten Sensordatenannotationen
Siegen, 2019
Online
Monographie, Hochschulschrift, Elektronische Ressource
- 1 Online-Ressource (xx, 220 Seiten)
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Titel: |
Learning machine monitoring models from sparse and noisy sensor data annotations: = Lernen von Modellen zur Maschinenüberwachung aus spärlichen und verrauschten Sensordatenannotationen
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Verantwortlichkeitsangabe: | vorgelegt von M. Sc. Christian Reich ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr. Kristof Van Laerhoven, Universität Siegen |
Autor/in / Beteiligte Person: | Reich, Christian (1984-) ; Laerhoven, Kristof Van |
Körperschaft: | Universität Siegen |
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Verwandtes Werk: | |
Veröffentlichung: | Siegen, 2019 |
Medientyp: | Monographie, Hochschulschrift |
Datenträgertyp: | Elektronische Ressource |
Umfang: | 1 Online-Ressource (xx, 220 Seiten) |
DOI: | 10.25819/ubsi/5479 |
Sonstiges: |
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