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Betz, Maximilian Franz (2025) Artificial intelligence based Bayesian inference methods and its application to mathematical-epidemiological models. Masterarbeit, Universität zu Köln.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/217523/ | ||||||||
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| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | Artificial intelligence based Bayesian inference methods and its application to mathematical-epidemiological models | ||||||||
| Autoren: |
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| DLR-Supervisor: |
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| Datum: | März 2025 | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Seitenanzahl: | 119 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Artificial intelligence, neural networks, infectious diseases, MEmilio | ||||||||
| Institution: | Universität zu Köln | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Aufgaben SISTEC | ||||||||
| Standort: | Köln-Porz | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing Institut für Softwaretechnologie | ||||||||
| Hinterlegt von: | Kühn, Dr. Martin Joachim | ||||||||
| Hinterlegt am: | 13 Okt 2025 12:02 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 13 Okt 2025 12:02 |
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