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Veröffentlichungsdatum
Anzahl der Publikationen: 2
2021
Baumann, Philipp F. M. 
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8066-1615; Hothorn, Torsten ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8301-0471 und Rügamer, David ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8772-9202
(2021):
Deep Conditional Transformation Models.
In: Oliver, Nuria; Pérez-Cruz, Fernando; Kramer, Stefan; Read, Jesse und Lozano, José A. (Hrsg.):
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track. European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part III. Lecture Notes in Computer Science (LNAI), Bd. 12977. Cham: Springer. S. 3-18
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8066-1615; Hothorn, Torsten ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8301-0471 und Rügamer, David ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8772-9202
(2021):
Deep Conditional Transformation Models.
In: Oliver, Nuria; Pérez-Cruz, Fernando; Kramer, Stefan; Read, Jesse und Lozano, José A. (Hrsg.):
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track. European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part III. Lecture Notes in Computer Science (LNAI), Bd. 12977. Cham: Springer. S. 3-18
2020
Tacke, Moritz; Kochs, Eberhard F.; Müller, Marianne; Kramer, Stefan; Jordan, Denis und Schneider, Gerhard
(2020):
Machine learning for a combined electroencephalographic anesthesia index to detect awareness under anesthesia.
In: PLOS One 15(8), e0238249 [PDF, 1MB]
In: PLOS One 15(8), e0238249 [PDF, 1MB]