E-LIB Suche - Ergebnisse für: Wurth, Gilbert

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Social Media und Internet im Arbeitsverhältnis - Mitbestim..:

, In: Social Media im Betrieb / herausgegeben von Dr. Gregor Thüsing, LL.M. (Harvard) (o. Professor und Direktor des Instituts für Arbeitsrecht und Recht der Sozialen Sicherheit, Universität Bonn) und Dr. Gilbert Wurth (Rechtsanwalt, Köln)

Wurth, Gilbert ; Kuhn, Jörn. (2020) - p. 139-161

Exemplare: TB BHV; TB Wirtschaft; Juridicum; BB Nat.-NW 1;

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Der Irrtum über den Umfang der Mitbestimmung

fehlerhafte Betriebsvereinbarungen und ihre Rechtsfolgen Europäische Hochschulschriften, Reihe 2, Rechtswissenschaft ; 1351

Wurth, Gilbert , 1997

Exemplar: BB Nat.-NW1: h jur 437.8/957

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Lessons Learned from Assessing Trustworthy AI in Practice:

Vetter, Dennis ; Amann, Julia ; Bruneault, Frédérick...
Digital Society. 2 (2023) 3 - p. , 2023

Link: https://doi.org/10.1007/..

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On Assessing Trustworthy AI in Healthcare. Machine Learning..:

Zicari, Roberto V. ; Brusseau, James ; Blomberg, Stig Nikolaj...
Frontiers in Human Dynamics. 3 (2021) - p. , 2021

Link: https://doi.org/10.3389/..

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Minute-Scale Forecasting of Wind Power—Results from the Col..:

Würth, Ines ; Valldecabres, Laura ; Simon, Elliot...
Energies. 12 (2019) 4 - p. 712 , 2019

Link: https://doi.org/10.3390/..

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Lessons Learned from Assessing Trustworthy AI in Practice:

Vetter, Dennis ; Amann, Julia ; Bruneault, Frédérick...
Digital Society. , 2023

Link: http://www.theseus.fi/ha..

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How to Assess Trustworthy AI in Practice:

Zicari, Roberto V ; Amann, Julia ; Bruneault, Frédérick...
http://arxiv.org/abs/2206.09887. , 2022

Link: http://arxiv.org/abs/220..

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How to Assess Trustworthy AI in Practice:

Zicari, Roberto V ; Amann, Julia ; id_orcid:0 000-0003-2155-5286...
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.48550/arXiv.2206.09887. , 2022

Link: https://hdl.handle.net/2..

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On Assessing Trustworthy AI in Healthcare: Machine Learning..:

Zicari, Roberto V ; Brusseau, James ; Blomberg, Stig Nikolaj...
Zicari , R V , Brusseau , J , Blomberg , S N , Christensen , H C , Coffee , M , Ganapini , M B , Gerke , S , Gilbert , T K , Hickman , E , Hildt , E , Holm , S , Kühne , U , Madai , V I , Osika , W , Spezzatti , A , Schnebel , E , Tithi , J J , Vetter , D , Westerlund , M , Wurth , R , Amann , J , Antun , V , Beretta , V , Bruneault , F , Campano , E , Düdder , B , Gallucci , A , Goffi , E , Haase , C B , Hagendorff , T , Kringen , P , Möslein , F , Ottenheimer , D , Ozols , M , Palazzani , L , Petrin , M , Tafur , K , Tørresen , J , Volland , H & Kararigas , G 2021 , ' On Assessing Trustworthy AI in Healthcare: Machine Learning as a Supportive Tool to Recognize Cardiac Arrest in Emergency Calls ' , Frontiers in Human Dynamics , vol. 3 , 673104 . https://doi.org/10.17863/CAM.73264. , 2021

Link: https://research.tue.nl/..

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