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    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Active learning with kernel machines

Brinker, Klaus. January 2004 (has links) (PDF)
Paderborn, University, Diss., 2005.
2

Adaptive investement strategies for different scenarios /

Navarro Barrientos, Jesús Emeterio. Unknown Date (has links)
Berlin, Humboldt-University, Diss., 2008.
3

Active data selection in supervised and unsupervised learning

Hasenjäger, Martina. January 2000 (has links)
Bielefeld, University, Diss., 2000. / Dateiformat: PS.
4

Bewegungsstereo in Echtzeit zur Exploration und Lokalisation

Magin, Gunter. January 2000 (has links) (PDF)
München, Techn. Universiẗat, Diss., 2000.
5

Search improvements in multirelational learning

Lourdes Peña Castillo, María de. January 2004 (has links) (PDF)
Magdeburg, University, Diss., 2004.
6

Probabilistic learning of indexed families under monotonicity constraints hierarchy results and complexity aspects /

Meyer, Léa. January 2001 (has links) (PDF)
Freiburg (Breisgau), University, Diss., 2001.
7

Interaktive Erstellung und Ausführung von Handlungswissen für einen Serviceroboter

Knoop, Steffen A. January 2007 (has links)
Zugl.: Karlsruhe, Universiẗat, Diss., 2007.
8

Causal inference from statistical data /

Sun, Xiaohai. January 2008 (has links)
Zugl.: Karlsruhe, University, Diss., 2008.
9

Wissen gewinnen und gewinnen durch Wissen

Fent, Thomas January 2000 (has links) (PDF)
Gemäß Alfred Korzybski (1921) unterscheidet sich der Mensch von Pflanzen und Tieren unter anderem durch seine Eigenschaft als "Zeit-Binder". Diese befähigt ihn, Erfahrung durch die Zeit zu transportieren. Menschen können Wissen aus der Vergangenheit ansammeln und das, was sie wissen, der Zukunft mitteilen. In der vorliegenden Arbeit werden die Möglichkeiten und Grenzen untersucht, diese Fähigkeit durch Algorithmen zu beschreiben, und in künstlichen lernenden Systemen zu implementieren. Zur Illustration wird abschließend aufgezeigt, wie ein künstlicher Agent und seine Umgebung beschaffen sein können, um ihm das Erlernen einer erfolgreichen Strategie in einem einfachen Nimm-Spiel zu ermöglichen. (Autorenreferat) / Series: Working Papers SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"
10

A computational recognition system grounded in perceptual research

Wallraven, Christian, January 2005 (has links)
Tübingen, Univ., Diss., 2005.

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