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Benchmarking Transfer Learning Strategies in Time-Series Imaging : Recommendations for Analyzing Raw Sensor Data

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00006890
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-6890-8

Titelangaben

Gross, Jan ; Büttner, Ricardo ; Baumgartl, Hermann:
Benchmarking Transfer Learning Strategies in Time-Series Imaging : Recommendations for Analyzing Raw Sensor Data.
In: IEEE Access. Bd. 10 (2022) . - S. 16977-16991.
ISSN 2169-3536
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3148711

Volltext

[thumbnail of Benchmarking_Transfer_Learning_Strategies_in_Time-Series_Imaging_Recommendations_for_Analyzing_Raw_Sensor_Data.pdf]
Format: PDF
Name: Benchmarking_Transfer_Learning_Strategies_in_Time-Series_Imaging_Recommendations_for_Analyzing_Raw_Sensor_Data.pdf
Version: Veröffentlichte Version
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Angaben zu Projekten

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Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Keywords: Benchmarking; deep learning; machine learning; sensor data; time-series imaging; transfer learning
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Ehemalige ProfessorInnen > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science - Univ.-Prof. Dr. Ricardo Büttner
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Ehemalige ProfessorInnen
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-6890-8
Eingestellt am: 15 Mrz 2023 09:53
Letzte Änderung: 19 Mrz 2024 10:09
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/6890

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