Quality prediction for milling processes: automated parametrization of an end-to-end machine learning pipeline

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1863-7353
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Quality prediction for milling processes: automated parametrization of an end-to-end machine learning pipeline ; day:29 ; month:11 ; year:2022 ; pages:1-9
Production engineering ; (29.11.2022), 1-9

Urheber
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s11740-022-01173-4
URN
urn:nbn:de:101:1-2023020921224344076040
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:45 MESZ

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