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Titlebook: Machine Learning Meets Medical Imaging; First International Kanwal Bhatia,Herve Lombaert Conference proceedings 2015 Springer Internationa

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樓主: JOLT
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發(fā)表于 2025-3-27 00:15:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 04:06:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 09:03:01 | 只看該作者
Annegreet van Opbroek,Hakim C. Achterberg,Marleen de Bruijne
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發(fā)表于 2025-3-27 11:58:16 | 只看該作者
Amir Alansary,Matthew Lee,Kevin Keraudren,Bernhard Kainz,Christina Malamateniou,Mary Rutherford,Joset besch?ftigt sich inhaltlich mit dem Bereich reellwertiger Folgen und verbindet diesen mathematischen Begriff beispielsweise mit allt?glichen Kontexten sowie Kontexten aus dem sp?teren Beruf als Lehrkraft. In einer Analysis-Veranstaltung für das Sekundarstufen-I-Lehramt wurde in einem Kontrollgrupp
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發(fā)表于 2025-3-27 17:33:30 | 只看該作者
. Im Teil ?Schnittstellenaktivit?ten“ werden erprobte Konzepte dazu vorgestellt, wie imLehramts- und Ingenieurstudium auch in den mathematischen Fachvorlesungen Verbindungen zur Fachdidaktik bzw. Ingenieurwissenschaft hergestellt werden k?nnen. Zus?tzlich wird gezeigt, dass geeignete Aufgaben die Mo
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發(fā)表于 2025-3-27 18:58:06 | 只看該作者
Orhan Firat,Emre Aksan,Ilke Oztekin,Fatos T. Yarman Vuralver oder ?Techniker2Bachelor“ an der TU Clausthal) oder den h?heren Anteil Studierender mit ausl?ndischen Bildungsabschlüssen..Angesichts dieser Vielfalt an Aufgaben und Randbedingungen ist es nicht?überraschend, dass eine einzelne Ma?nahme nicht ausreicht, um diese Herausforderungen erfolgreich anz
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發(fā)表于 2025-3-28 01:56:10 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 05:15:44 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 07:30:08 | 只看該作者
hrkr?fteethos wird u.a. anhand eines Mehrebenenmodells gesch?tzt. Die Ergebnisse unterstützen u.a. den erwarteten positiven Zusammenhang zwischen den Dimensionen der Sozialfacette von Lehrkr?fteethos – Lehrkraft-Schüler/in-Beziehung und Wertsch?tzung – und dem emotional-motivationalen Befinden der Schüler/inn978-3-658-36586-8978-3-658-36587-5
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發(fā)表于 2025-3-28 11:51:21 | 只看該作者
Learning Deep Temporal Representations for fMRI Brain Decodingal feature space where the final classification is conducted. In addition, a simple decorrelated representation approach is proposed for tuning the model hyper-parameters. The proposed method is tested on a ten class recognition memory experiment with nine subjects. Results support the efficiency an
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