KMU-innovativ - Verbundprojekt ELBSTRAND - Entwicklung einer hoch skalierbaren Künstlichen Intelligenz mittels selbstüberwachten Lernens zur histopathologischen Befundung von Pilzinfektionen der Haut
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
| dc.date.accessioned | 2026-01-14T08:52:09Z | |
| dc.date.available | 2026-01-14T08:52:09Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | [no abstract available] | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28878 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/27947 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Mindpeak GmbH | |
| dc.relation.affiliation | Dermatologikum Hamburg | |
| dc.relation.affiliation | Universitätsklinikum Münster | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.title | KMU-innovativ - Verbundprojekt ELBSTRAND - Entwicklung einer hoch skalierbaren Künstlichen Intelligenz mittels selbstüberwachten Lernens zur histopathologischen Befundung von Pilzinfektionen der Haut | ger |
| dc.title.subtitle | Sachbericht zum Verwendungsnachweis | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 22 Seiten | |
| dtf.duration | 01/2022-07/2024 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 01IS22004A | |
| dtf.funding.program | 01IS22004B | |
| dtf.funding.program | 01IS22004C | |
| dtf.funding.program | 16IS22004A | |
| dtf.funding.program | 16IS22004B | |
| dtf.funding.program | 16IS22004C | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01244326 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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