[{"quality_controlled":"1","title":"Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten","date_created":"2025-02-28T17:23:16Z","related_material":{"link":[{"relation":"contains","url":"https://link.springer.com/book/9783658463939"}]},"type":"conference","publication_identifier":{"isbn":["978-3-658-46393-9"]},"user_id":"220548","corporate_editor":["Springer"],"publication_status":"published","publication":"Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops \"Umweltinformationssysteme (UIS 2024)\" der Fachgruppe \"Umweltinformationssysteme\" der Gesellschaft für Informatik (GI)","place":"Berlin","citation":{"ieee":"G. Behrens, D. Marten, L. Koch, and M. Gaj, “Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten,” in <i>Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. 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Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten. In F. Fuchs-Kittkowski, A. Abecker, F. Hosenfeld, A. Reineke, M. Möller, &#38; Springer (Eds.), <i>Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI)</i>. Berlin: Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg .","alphadin":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Behrens, Grit</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Marten, Daniel</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Koch, Levent</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Gaj, Marcel</span>: Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten. 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