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  1. Holm, Dimitrij-Marian [Verfasser:in]; Junge, Philipp [Verfasser:in]; Rutinowski, Jérôme [Verfasser:in]; Fottner, Johannes [Verfasser:in]; Herberger, David [Verfasser:in]; Hübner, Marco [Verfasser:in]

    Investigation of Deep Learning Datasets for Intralogistics - [published Version]

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    Hannover : publish-Ing., 2023

    Erschienen in: Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics: CPSL 2023 - 2 ; https://doi.org/10.15488/15326

  2. Schleusner, Jens [Verfasser:in]; Neu, Lothar [Verfasser:in]; Behmann, Nicolai [Verfasser:in]; Blume, Holger [Verfasser:in]

    Deep Learning Based Classification of Pedestrian Vulnerability Trained on Synthetic Datasets - [accepted Version]

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    Piscataway, NJ : IEEE, 2019

    Erschienen in: Proceedings of the 2019 IEEE 9th International Conference on Consumer Electronics (ICCE-Berin)

  4. Alonso, Andrés [Verfasser:in]; Carbó, José Manuel [Verfasser:in]

    Accuracy of explanations of machine learning models for credit decisions

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    Madrid: Banco de España, 2022

    Erschienen in: Banco de España: Documentos de trabajo ; 2022,22

  5. Holstein, Lennart [Verfasser:in]; Schlaefer, Alexander [Verfasser:in] ; Technische Universität Hamburg, Technische Universität Hamburg Institut für Medizintechnische Systeme

    SpeckleGAN: a generative adversarial network with an adaptive speckle layer to augment limited training data for ultrasound image processing

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    2020

    Erschienen in: International journal of computer assisted radiology and surgery ; 15(2020), 9, Seite 1427-1436

  6. Maack, Lennart [Verfasser:in]; Holstein, Lennart [Verfasser:in]; Schlaefer, Alexander [Verfasser:in] ; Technische Universität Hamburg, Technische Universität Hamburg Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme

    GANs for generation of synthetic ultrasound images from small datasets

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    2022

    Erschienen in: Current directions in biomedical engineering ; 8(2022), 1, Seite 17-20

  11. Hummel, Georg [Verfasser:in] ; Stütz, Peter [Akademische:r Betreuer:in]; Remagnino, Paolo [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik

    On synthetic datasets for development of computer vision algorithms in airborne reconnaissance applications

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    Neubiberg: Universitätsbibliothek der Universität der Bundeswehr München, 2017

  12. Ghosh, Binayak [Verfasser:in]; Garg, Shagun [Verfasser:in]; Motagh, Mahdi [Verfasser:in]; Martinis, Sandro [Verfasser:in]

    Automatic Flood Detection from Sentinel-1 Data Using a Nested UNet Model and a NASA Benchmark Dataset - [published Version]

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    [Cham] : Springer International Publishing, 2024

    Erschienen in: Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science (PFG) 92 (2024), Nr. 1 ; Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science (PFG)

  14. Bellovin, Steven M. [Verfasser:in] ; Dutta, Preetam K. [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Reitinger, Nathan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Privacy and Synthetic Datasets

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    [S.l.]: SSRN, [2018]

    Erschienen in: Stanford Technology Law Review, Forthcoming

  15. Manco, Giuseppe [Verfasser:in]; Ritacco, Ettore [Verfasser:in]; Rullo, Antonino [Verfasser:in]; Saccà, Domenico [Verfasser:in]; Serra, Edoardo [Verfasser:in]

    Generating Synthetic Discrete Datasets with Machine Learning

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    2022

    Erschienen in: Italian Symposium on Advanced Database Systems (30. : 2022 : Tirrenia): SEBD 2022: Italian Symposium on Advanced Database Systems ; (2022), Seite 341-350

  16. So, Banghee [Verfasser:in]; Boucher, Jean-Philippe [Verfasser:in]; Valdez, Emiliano [Verfasser:in]

    Synthetic dataset generation of driver telematics

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    2021

    Erschienen in: Risks ; 9(2021), 4 vom: Apr., Artikel-ID 58, Seite 1-19

  19. Wachter, Paul [Verfasser:in]; Kruse, Niklas [Verfasser:in]; Schöning, Julius [Verfasser:in]

    Synthetic fields, real gains : enhancing smart sgriculture through hybrid datasets

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    Osnabrück: Hochschule Osnabrück, 2024