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    Automated end-of-line quality assurance with visual inspection and convolutional neural networks.
    Kim, Hangbeom ; Frommknecht, Andreas ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 90 (2023-03-01), Heft 3, S. 196-204
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    A collection of machine learning assisted distributed fiber optic sensors for infrastructure monitoring.
    Karapanagiotis, Christos ; Hicke, Konstantin ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 90 (2023-03-01), Heft 3, S. 177-195
    Online academicJournal
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    Explainable AI for sensor-based sorting systems.
    Anneken, Mathias ; Veerappa, Manjunatha ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 90 (2023-03-01), Heft 3, S. 154-166
    Online academicJournal
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    Uncertainty-aware automated machine learning toolbox.
    Dorst, Tanja ; Schneider, Tizian ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 90 (2023-03-01), Heft 3, S. 141-153
    Online academicJournal
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    Automotive mass production of camera systems: Linking image quality to AI performance.
    Braun, Alexander
    In: Technisches Messen, Jg. 90 (2023-03-01), Heft 3, S. 205-218
    Online academicJournal
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    Quality analysis for condition monitoring of a manufacturing process integrating acoustic processing based on three distinct ML algorithms.
    Bäßler, Robin ; Mangaluru Ramananda, Akash ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 89 (2022-11-01), Heft 11, S. 779-795
    Online academicJournal
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    Ganzheitlicher Ablaufplan für wissensgetriebene Projekte des maschinellen Lernens in der Produktion.
    Blum, Anne ; Wilhelm, Yannick ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 89 (2022-05-01), Heft 5, S. 363-383
    Online academicJournal
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    Comparison of different ML methods concerning prediction quality, domain adaptation and robustness.
    Goodarzi, Payman ; Schütze, Andreas ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 89 (2022-04-01), Heft 4, S. 224-239
    Online academicJournal
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    Assessment of quality predictions achieved with machine learning using established measurement process capability procedures in manufacturing.
    Schorr, Sebastian ; Bähre, Dirk ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 89 (2022-04-01), Heft 4, S. 240-252
    Online academicJournal
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    Adaptive Spiking Sensor System Based on CMOS Memristors Emulating Long and Short-Term Plasticity of Biological Synapses for Industry 4.0 Applications.
    Abd, Hamam ; König, Andreas
    In: Technisches Messen, Jg. 88 (2021-09-02), S. s114- (6S.)
    Online academicJournal
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    A Compact Four Transistor CMOS-Design of a Floating Memristor for Adaptive Spiking Neural Networks and Corresponding Self-X Sensor Electronics to Industry 4.0.
    Abd, Hamam ; König, Andreas
    In: Technisches Messen, Jg. 87 (2020-09-02), S. s91- (6S.)
    Online academicJournal
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    Micromagnetic materials characterization using machine learning: Progress in nondestructive prediction of mechanical properties of steel and iron.
    Szielasko, Klaus ; Wolter, Bernd ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 57 (2020-06-01), Heft 6, S. 428-437
    Online academicJournal
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    A Compact Four Transistor CMOS-Design of a Floating Memristor for Adaptive Spiking Neural Networks and Corresponding Self-X Sensor Electronics to Industry 4.0.
    Abd, Hamam ; König, Andreas
    In: Technisches Messen, Jg. 87 (2020-01-02), S. s91- (6S.)
    Online academicJournal
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    Developing ultrasonic soft sensors to measure rheological properties of non-Newtonian drilling fluids.
    Jondahl, Morten Hansen ; Viumdal, Håkon
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-12-01), Heft 12, S. 744-757
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    Machine learning in industrial measurement technology for detection of known and unknown faults of equipment and sensors.
    Schneider, Tizian ; Klein, Steffen ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-11-01), Heft 11, S. 706-718
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    Über die Detektierbarkeit von Objekten in Bildern mittels quantisierter neuronaler Netze.
    Mitschke, Norbert ; Heizmann, Michael
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-11-01), Heft 11, S. 651-660
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    Simulation-driven machine learning for robotics and automation.
    El-Shamouty, Mohamed ; Kleeberger, Kilian ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-11-01), Heft 11, S. 673-684
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    Metrologie für heterogene Sensornetzwerke und Industrie 4.0.
    Eichstädt, Sascha ; Ludwig, Björn
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-11-01), Heft 11, S. 623-629
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    Ein evolutionärer Ansatz für aufgabenspezifische MobileNet-Topologien.
    Mitschke, Norbert ; Heizmann, Michael ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-07-01), Heft 7/8, S. 413-421
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    Bewertung subjektiver und automatisierter Merkmalsextraktion periodischer Zeitsignale am Beispiel des 3MA-X8-Verfahrens.
    Youssef, Sargon ; Zimmer, Cyril ; et al.
    In: Technisches Messen, Jg. 86 (2019-05-01), Heft 5, S. 267-277
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