| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Berg, Stuart [VerfasserIn]  |
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| | Kutra, Dominik [VerfasserIn] |
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| | Kröger, Thorben [VerfasserIn] |
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| | Straehle, Christoph-Nikolas [VerfasserIn] |
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| | Kausler, Bernhard [VerfasserIn] |
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| | Haubold, Carsten [VerfasserIn] |
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| | Schiegg, Martin [VerfasserIn] |
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| | Aleš, Janez [VerfasserIn] |
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| | Beier, Thorsten [VerfasserIn] |
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| | Rudy, Markus [VerfasserIn] |
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| | Eren, Kemal [VerfasserIn] |
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| | Cervantes, Jaime I [VerfasserIn] |
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| | Xu, Buote [VerfasserIn] |
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| | Beuttenmueller, Fynn [VerfasserIn] |
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| | Wolny, Adrian [VerfasserIn] |
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| | Zhang, Chong [VerfasserIn] |
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| | Köthe, Ullrich [VerfasserIn] |
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| | Hamprecht, Fred [VerfasserIn] |
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| | Kreshuk, Anna [VerfasserIn] |
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| Titel: | ilastik |
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| Titelzusatz: | interactive machine learning for (bio)image analysis |
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| Verf.angabe: | Stuart Berg, Dominik Kutra, Thorben Kroeger, Christoph N. Straehle, Bernhard X. Kausler, Carsten Haubold, Martin Schiegg, Janez Ales, Thorsten Beier, Markus Rudy, Kemal Eren, Jaime I Cervantes, Buote Xu, Fynn Beuttenmueller, Adrian Wolny, Chong Zhang, Ullrich Koethe, Fred A. Hamprecht, and Anna Kreshuk |
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| Verlagsort: | London, New York |
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| | Heidelberg |
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| Verlag: | Nature Publishing Group |
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| | Universitätsbibliothek Heidelberg |
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| Jahr: | 2019 |
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| | 2019 |
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| Umfang: | 1 Online-Ressource (9 Seiten) |
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| Fussnoten: | In: Nature Methods, 2019 (September 2019), Nr. 16. pp. 1-9. ISSN 1548-7105 (Online-Ausg.), 1548-7091 (Druck-Ausg.) |
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| DOI: | doi:10.1038/s41592-019-0582-9 |
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| URL: | kostenfrei: Resolving-System: https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:16-heidok-282831 |
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| | kostenfrei: Resolving-System: http://dx.doi.org/10.1038/s41592-019-0582-9 |
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| | kostenfrei: Volltext: http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/28283 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-019-0582-9 |
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| URN: | urn:nbn:de:bsz:16-heidok-282831 |
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| Schlagwörter: | (s)Deep learning / (s)Mikroskopie / (s)Maschinelles Lernen / (s)Bildanalyse / (s)Software |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| (E-Jahr): | 07 Mai 2020 |
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| K10plus-PPN: | 1698533136 |
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| Lokale URL UB: |  Zum Volltext |
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