AEye: Künstliche Intelligenz für Eyetracking-Daten. Deep-Learning-Methoden zur automatischen Analyse kognitiver Prozesse
Schlussbericht
| dc.contributor.author | Prasse, Paul | |
| dc.contributor.author | Jäger, Lena | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-07T12:56:52Z | |
| dc.date.available | 2026-01-07T12:56:52Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | [no abstract available] | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28507 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/27576 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Universität Potsdam - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik - Professur für Machine Learning | |
| 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 | AEye: Künstliche Intelligenz für Eyetracking-Daten. Deep-Learning-Methoden zur automatischen Analyse kognitiver Prozesse | ger |
| dc.title.subtitle | Schlussbericht | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 17 Seiten | |
| dtf.duration | 01.06.2020-31.05.2024 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 01IS20043 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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