Kategorie:Proposal
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A
D
- Density-Based Outlier Detection Benchmark on Synthetic Data
- Detecting Outlying Time-Series with Global Alignment Kernels
- Developing a Framework for Mining Temporal Data from Twitter as Basis for Time-Series Correlation Analysis
- Development and evaluation of efficient kNN search of time series subsequences using the example of the Google Ngram data set
- Development of an Active Learning Approach for One Class Classification using Bayesian Uncertainty
E
- Efficient Reduction of Energy Time Series
- Entwicklung einer Entwurfszeit-DSL zur Formalisierung von Runtime Adaptationsstrategien für SAS zum Zweck der Strategie-Optimierung
- Entwicklung einer Methode zum Vergleich mehrsprachiger und zeitabhängiger Textkorpora am Beispiel des Google Books Ngram Datensatzes
- Erklärbare k-Portfolios von SAT-Solvern
- Evaluierung unbalancierter Lernmethoden