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Inline-Analysen von Stoffströmen mittels Machine Learning in der Rohstoffindustrie

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In
GeoResources / Zeitschrift 6(1), Seiten/Artikel-Nr.:51-56

ImpressumDuisburg : GeoResources Portal Manfred König

ISSN2364-8414

Online
URL: https://www.georesources.net/download/GeoResources-Zeitschrift-1-2019.pdf

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Advanced Mining Technologies (513310)
  2. Fachgruppe für Rohstoffe und Entsorgungstechnik (510000)
  3. Institut für Maschinentechnik der Rohstoffindustrie (513220)


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Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
German

Anmerkung
Peer review status of article unknown

Interne Identnummern
RWTH-2019-03460
Datensatz-ID: 759289

Beteiligte Länder
Germany, Netherlands

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO


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Faculty of Georesources and Materials Engineering (Fac.5) > Division of Mineral Resources and Raw Materials Engineering
513220_20090101
Public records
Publications database
513310
510000

 Record created 2019-04-09, last modified 2025-09-30


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