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51.
서명
Advancing Segmentation and Classification Methods in Magnetic Resonance Imaging via Artificial Intelligence  미리보기
저자
Liu, Yongkai
출판사
University of California, Los Angeles. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
574.191
출판년
2022
자료유형
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소장처
 
52.
서명
State Estimation of Sampled-Data Systems Including Applications to Vehicle Navigation and Tracking  미리보기
저자
Shankar, Sharad
출판사
University of California, Santa Barbara. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
629.1
출판년
2022
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
53.
서명
Learning to Optimize: Applications in Physical Designs and Manufacturing  미리보기
저자
Wang, Haozhu
출판사
University of Michigan. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
620
출판년
2022
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
54.
서명
AI-Enabled Palliative Care: From Algorithms To Clinical Deployment  미리보기
저자
Avati, Anand Vishweswaran
출판사
Stanford University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
300
출판년
2022
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
55.
서명
A Computational Account of Selected Patterns of Linguistic Variation and Change  미리보기
저자
Zhu, Jian
출판사
University of Michigan. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
401
출판년
2022
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
56.
서명
The Power Of Science: Origins Of American Scholarly Communication, 1840 - 1900  미리보기
저자
Martin, Shawn
출판사
Indiana University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
378
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
57.
서명
Noisy Binary Search: Practical Algorithms and Applications  미리보기
저자
Chiu, Sung-En
출판사
University of California, San Diego. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
629.8
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
58.
서명
Covering Scientific Uncertainty in Ongoing Research  미리보기
저자
Herbert, Natalie
출판사
University of Pennsylvania. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
384
출판년
2020
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
59.
서명
Four Dimensional Scanning Transmission Electron Microscopy: Applications and Data Processing with Machine Learning  미리보기
저자
Zhang, Chenyu
출판사
The University of Wisconsin - Madison. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
620.11
출판년
2020
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
60.
서명
Performance of Parametric Vs. Data Mining Methods for Estimating Propensity Scores with Multilevel Data: a Monte Carlo Study  미리보기
저자
Fan, Meng
출판사
University of Delaware. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
371
출판년
2020
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
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