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1
Physics-informed deep learning to quantify anomalies for re..:
Uhrich, Benjamin
;
Pfeifer, Nils
;
Schäfer, Martin
..
Applied Intelligence. 54 (2024) 6 - p. 4736-4755 , 2024
Link:
https://doi.org/10.1007/..
?
2
Artificial Intelligence in Laser Powder Bed Fusion Procedur..:
Bauer, Markus
;
Augenstein, Christoph
;
Schäfer, Martin
.
Procedia CIRP. 107 (2022) - p. 1367-1372 , 2022
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
3
Characterization of laser powder bed fusion (L-PBF) process..:
Zouhri, Wahb
;
Dantan, Jean-Yves
;
Häfner, Benjamin
...
Procedia CIRP. 99 (2021) - p. 319-324 , 2021
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
4
Persister cell phenotypes contribute to poor patient outcom..:
Zhou, Xu
;
An, Jingyu
;
Kurilov, Roma
...
Nature Cancer. 4 (2023) 9 - p. 1362-1381 , 2023
Link:
https://doi.org/10.1038/..
?
5
Persister cell phenotypes contribute to poor patient outcom..:
Zhou, Xu
;
An, Jingyu
;
Kurilov, Roma
...
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10518256/. , 2023
Link:
http://www.ncbi.nlm.nih...
?
6
Persister cell phenotypes contribute to poor patient outcom..:
Zhou, Xu
;
An, Jingyu
;
Kurilov, Roma
...
https://eprints.gla.ac.uk/304954/2/304954.pdf. , 2023
Link:
https://eprints.gla.ac.u..
?
7
Die Bibliothek als Erfolgsfaktor - 10 Jahre danach:
Strotmann, Vivian
;
Lapp, Erdmute
;
Albrecht, Jörg
...
https://omp.ub.rub.de/index.php/RUB/catalog/view/210/195/1176. , 2022
Link:
https://omp.ub.rub.de/in..
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