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71. Meija Juris MATHMET2014
Datum: 05.02.2014
Prozentuale Relevanz: 22 %

Meija Juris MATHMET2014 Recent developments in calibration approaches in chemistry Juris Meija National Research Council Canada, Ottawa, Canada ABSTRACT Unlike in physics, measurements in chemistry
72. Medical imaging and machine learning techniques for the quantification of clinically useful information
Datum: 20.10.2015
Prozentuale Relevanz: 28 %

Kolloquium der Abteilung 8 Three-dimensional (3D) and four-dimensional (4D) imaging plays an increasingly important role in computer-assisted diagnosis, intervention and therapy. However, in many
73. Medical diagnostics in our (near) future
Datum: 06.10.2022
Prozentuale Relevanz: 14 %

Kolloquium der Abteilung 8 The talk will be given in English. Unsere Welt wird „smart“. So ist beispielsweise das autonome Fahren in aller Munde. Doch wie sieht es mit unserer Gesundheit aus? Können
74. MATHMET2016 Program
Datum: 23.11.2016
Prozentuale Relevanz: 5 %

MATHMET2016 Program MATHMET 2016 - International Workshop Berlin, 07 – 09 November 2016 Program Monday, 07/11/2016 PTB, Berlin, HvH-Building, Lecture Hall PTB, Berlin, Siemens Building, Room
75. MATHMET2016 Book of Abstracts
Datum: 02.12.2016
Prozentuale Relevanz: 2 %

MATHMET2016 Book of Abstracts MATHMET 2016 International Workshop on „Mathematics and Statistics for Metrology“ 295. PTB-Seminar 07 – 09 November 2016, PTB, Berlin, Germany BOOK OF ABSTRACTS
76. Math Met2010 Rabus
Datum: 05.11.2010
Prozentuale Relevanz: 8 %

Math Met2010 Rabus Mathematical Challenges in Linking Simulations of Nanodosimetric Track Structure and Radiation Transport Hans Rabus and Heidi Nettelbeck Physikalisch-Technische
77. Math Met2010 Pavese
Datum: 05.11.2010
Prozentuale Relevanz: 17 %

Math Met2010 Pavese Development of methods for treatment of systematic effects in measurements of quantities realised by SI standards F. Pavese, Torino, Italy f.pavese@inrim.it Aims of the talk •
78. Math Met2010 Baer
Datum: 05.11.2010
Prozentuale Relevanz: 14 %

Math Met2010 Baer Modelling with Partial Differential Equations in Metrology S. Alonso, M. Bär, H. Groß, M. Henn, G. Lindner, R. Model Modelling & Simulation Group, Physikalisch-Technische
79. Machine Learning meets High-fidelity numerical combustion simulations
Datum: 29.06.2022
Prozentuale Relevanz: 19 %

Kolloquium der Abteilung 8 Combustion Science is in a transitional phase: hydrogen is a promising fuel for sustainable, carbon-free energy generation. However, this apparently simple fuel brings a
80. Machine Learning for Medical Time Series- Challenges and Solutions
Datum: 27.07.2022
Prozentuale Relevanz: 20 %

Kolloquium der Abteilung 8 Time series are ubiquitous in health care ranging from ECG, EEG over ICU data to data from wearables. I will give an overview over the broad range of applications that are

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