Metadaten| Author: | Johannes KühnelORCiD, Timo Eißmann, Christian Wiede, Dorothea SchwungORCiDGND, Anton GrabmaierORCiDGND |
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| Qualitätssicherung: | peer reviewed |
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| Fachbereich/Einrichtung: | Hochschule Düsseldorf / Fachbereich - Elektro- & Informationstechnik |
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| Document Type: | Conference Proceeding |
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| Year of Completion: | 2024 |
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| Language of Publication: | English |
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| Publisher: | IEEE |
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| Parent Title (English): | 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) |
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| Volume: | 133 |
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| Page Number: | 8 |
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| DOI: | https://doi.org/10.1109/ETFA61755.2024.10710811 |
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| GND Keyword: | Maschinelles LernenGND; Intelligente FertigungGND; AutomationGND; SensortechnikGND; AnomalieerkennungGND |
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| Dewey Decimal Classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 006 Spezielle Computerverfahren |
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| 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten |
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| Licence (German): | keine Lizenz - nur Metadaten |
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| Release Date: | 2025/07/10 |
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