Добірка наукової літератури з теми "Wahrscheinlichkeit der richtigen Erkennung"
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Статті в журналах з теми "Wahrscheinlichkeit der richtigen Erkennung"
Unterlauft, J., and H. Tegetmeyer. "Papillendiagnostik mithilfe der optischen Kohärenztomografie." Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde 235, no. 01 (September 27, 2016): 47–57. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-116073.
Повний текст джерелаBischof, Tobias R., and David J. Kurz. "Nachsorge von Herzinfarktpatienten in der Hausarztpraxis." Praxis 104, no. 16 (January 2015): 841–46. http://dx.doi.org/10.1024/1661-8157/a002086.
Повний текст джерелаBarth, Jürgen, Juliane Paul, Christian Klesse, Jürgen Bengel, and Martin Härter. "Die Diskriminationsleistung des Beck-Depressions-Inventars (BDI) hinsichtlich depressiver Störungen bei Patienten mit einer körperlichen Erkrankung." Zeitschrift für Klinische Psychologie und Psychotherapie 36, no. 2 (April 2007): 73–82. http://dx.doi.org/10.1026/1616-3443.36.2.73.
Повний текст джерелаVorburger, Denise, Heike Frauchiger-Heuer, and Konstantin J. Dedes. "Entzündliche Brusterkrankungen: Klinik und Diagnostik der seltenen Mastitis-Formen." Praxis 109, no. 13 (October 2020): 1055–62. http://dx.doi.org/10.1024/1661-8157/a003509.
Повний текст джерелаBaerlocher, Gabriela M., and Elisabeth Oppliger Leibundgut. "Molekulare (Früh)-Erkennung in der Hämatologie – Sinn oder Unsinn molekularer Analytik: Die Kunst der richtigen Wahl." Therapeutische Umschau 67, no. 7 (July 1, 2010): 349–58. http://dx.doi.org/10.1024/0040-5930/a000063.
Повний текст джерелаDietrich, Christoph F. "Ultraschall in der studentischen Ausbildung." Praxis 107, no. 23 (November 2018): 1267–71. http://dx.doi.org/10.1024/1661-8157/a003115.
Повний текст джерелаSieg, Anna-Lena, Anibh Martin Das, Nicole Maria Muschol, Anja Köhn, Christina Lampe, Xiauwei Kortum, Sandra Mehmecke, et al. "Künstliche Intelligenz zur diagnostischen Unterstützung ausgewählter seltener lysosomaler Speichererkrankungen: Ergebnisse einer Pilotstudie." Klinische Pädiatrie 231, no. 02 (January 10, 2019): 60–66. http://dx.doi.org/10.1055/a-0816-5681.
Повний текст джерелаHartmann, Bernd, Britta Weber, Rolf Ellegast, Matthias Jäger, Ralf Schick, and Michael Spallek. "Die „Checkliste 2021“ für physische Belastungen bei der Arbeit." Zentralblatt für Arbeitsmedizin, Arbeitsschutz und Ergonomie 71, no. 3 (April 16, 2021): 144–56. http://dx.doi.org/10.1007/s40664-021-00430-0.
Повний текст джерелаMostbeck, G. "Mammasonografie von Mikrokalk – technisch möglich und klinisch relevant?" Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound 33, no. 04 (August 2012): 316–19. http://dx.doi.org/10.1055/s-0032-1313061.
Повний текст джерелаMöbius, H., and H. J. Welkoborsky. "Die Vagusnervstimulation bei konservativ therapierefraktärer Epilepsie und Depression." Laryngo-Rhino-Otologie 101, S 01 (May 2022): S114—S143. http://dx.doi.org/10.1055/a-1660-5591.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Wahrscheinlichkeit der richtigen Erkennung"
Березницький, Антон Єгорович. "Кумулянтний аналіз акустичних сигналів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34731.
Повний текст джерелаDiplomarbeit: 59 Seiten, 3 Abteilungen, 9 Abbildungen, 16 Tabellen, 4 Anhänge, 25 Quellen. Das Ziel der Diplomarbeit besteht darin, die Erfassungsmethode akustischer Signale beim Lärmhindernis mit einer Kumulante zweiter Ordnung zu analysieren. Forschungsobjekt sind Kumulanten der akustischen diagnostischen Lärmsignale. Forschungsgegenstand sind die numerischen Eigenschaften der Kumulanten-schätzungen, Stichprobenvolumen und Schwellenwerten, die Wahrscheinlichkeit der Fehler 1. und 2. Art, Wahrscheinlichkeit der richtigen Erkennung eines Signals. Forschungsmethoden: Modellrealisierung der Zufallsprozesse mit dem MATLAB-Softwarepaket, statistische Methoden und Beschreibungsmethoden. Als Versuchsergebnis wurden die Angemessenheit und die Bequemlichkeit der Verwendung einer Kumulnte zweiter Ordnung zum Erfassen eines Signals beim Lärmhindernis bestätigt. Für die gegebenen Standardabweichungen bei verschiedenen Signalverteilung beträgt das maximale erforderliche Stichprobenvolumen 3,3·10^5, Wahrscheinlichkeit der richtigen Erkennung beträgt nicht weniger als 0,99. Basierend auf den Ergebnissen der durchgeführten Forschung wird empfohlen, die beschriebene Methode zur Erkennung realer akustischer Signale bei ihrer weiteren Einführung zu überprüfen.
Звіти організацій з теми "Wahrscheinlichkeit der richtigen Erkennung"
Scheier, Johannes. Verbesserung von Konjunkturprognosen mittels des OECD Composite Leading Indicators und den Ergebnissen der ifo World Economic Survey - eine empirische Untersuchung für die G7-Staaten. Sonderforschungsgruppe Institutionenanalyse, 2011. http://dx.doi.org/10.46850/sofia.9783941627093.
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