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Bauingenieur

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Bauingenieur Jahrgang 97 (2022) Heft 10 ISSN Online: 0005-6650

Treffer in den folgenden Teilen:

Martin Kirchmair, Maria Schlögl, Sigrid Neuhauser Verbleib und Verhalten von Bakterien in Bodenaufbauten nach Ad-hoc-Wasserschäden/Fate and behavior of bacteria in floor constructions after ad hoc water damage S. 316-322

„… polystyrol granulate = EPS; synthetic mine-ral fibers = SMF). In cement-bound EPS, bacteria disappear quickly …” „… to 28 days (data in CFU/g dry weight).0137142128Ohne Zusatz von BakterienGesamtkeimzahl25 °C< 500 …” „… ± Interquartilsabstand)Table 2. Number of living germs (bacteria) in soil structures after faecal water damage data in KBE/g …”

doi.org/10.37544/0005-6650-2022-10

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Gefahrstoffe

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GrdL Jahrgang 82 (2022) Heft 05-06 ISSN Online: 0949-8036

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Yvonni Chovolou, Silvia Sievering, Jennifer Engelmann, Barbara Köllner, Martin Kraft Die Entwicklung der Schadstoffbelastung von Kindern in NRW: Human-Biomonitoring-Daten aus einem Kita-Projekt/The development of pollutant exposure in children in North Rhine-Westphalia: human biomonitoring data from a day-care center project S. 101-106

„… . Human biomonitoring da-ta collected from 3 cycles (2011 to 2017) provide important in-formation on …” „… is increasing. Continued collection of human biomonitoring data is necessary to track the devel …” „… Rhine-Westphalia: human biomonitoring data from a day-care center projectH U M A N - B I O M O N I T O R I N G …”

doi.org/10.37544/0949-8036-2022-05-06

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Gefahrstoffe

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GrdL Jahrgang 81 (2021) Heft 07-08 ISSN Online: 0949-8036

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Bernd Leitl, Frank Harms, Simon Michel, Johann Turnow, Henry Plischka, Bernd Schalau, Sebastian Schalau Simulation kurzzeitiger Gefahrstofffreisetzungen aus Industrieanlagen/Simulation of short-term hazmat releases from industrial facilities – Challenges and possible solutions S. 257-270

„… divergence free synthetic inflow turbulence with arbitrary anisotropy. Computers & Fluids 165 (2018), S …” „… . 78-88. [33] Klein, M.; Sadiki, A.; Janicka, J.: A digital filter based generation of inflow data for …” „… of data from the period 1880-1972. Atmospheric Environment 9 (1975) Nr. 10, S. 871-905. [37 …”

doi.org/10.37544/0949-8036-2021-07-08

Saif Dawood Salman Al-Shaikhli - Medical Image Segmentation using Level Sets and Dictionary Learning

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Saif Dawood Salman Al-Shaikhli

Medical Image Segmentation using Level Sets and Dictionary Learning

Reihe: Elektrotechnik

Band 415 2016

Treffer in den folgenden Teilen:

Bibliography S. 108-126

„… Fuzzy Data Model for Similarity Detection in Image Databases. IEEE Transaction on Knowledge and Data …” „… , A. Mitiche, Z. Belhadj. Multiregion Level Set Partitioning on Synthetic Aperture Radar Images. IEEE …” „… Methods Assessment and Reporting/Public Data Standards …”

doi.org/10.51202/9783186415219

Christian Brecher, Jörg Krüger, Eckart Uhlmann, Alexander Verl, Oliver Riedel, Armin Lechler - Künstliche Intelligenz in der Produktion

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Christian Brecher, Jörg Krüger, Eckart Uhlmann, Alexander Verl, Oliver Riedel, Armin Lechler

Künstliche Intelligenz in der Produktion

Reihe: Fertigungstechnik

Band 709 2022

Treffer in den folgenden Teilen:

R. Gulde, F. Busch, O. Riedel Transfer-Learning Techniken zur Detektion von Greifpunkten für die robotergestützte Manipulation in der Produktion S. 45-56

„… . Busch, O. Riedel 5555 R. Gulde, F. Busch, O. Riedel [9] Google Brain Robotics Data. url …” „… grasping with deep learning and large-scale data collection“, en, The International Journal of Robotics …” „… Robust Grasps with Synthetic Point Clouds and Analytic Grasp Metrics“, en, in Robotics: Science and …”

O. Petrovic, S. Storms, C. Brecher Framework für die Einbindung von ML-Verfahren in die MRK-basierte Montage S. 1-12

„… Synthetic Data. In: 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2019, S. 7283–7290. [12 …” „… : IEEE, 2018. [15] Satish, V.; Mahler, J.; Goldberg, K.: On-Policy Dataset Synthesis for Learning Robot …” „… Scale Dataset for 3D Human Activity Analysis. In: 29th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern …”

doi.org/10.51202/9783186709028

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