DC Field
Value
Language
dc.contributor.advisor
Hametner, Christoph
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dc.contributor.author
Steininger, Valentin
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dc.date.accessioned
2022-09-02T01:34:18Z
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dc.date.issued
2020
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dc.date.submitted
2020-08
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dc.identifier.citation
<div class="csl-bib-body"> <div class="csl-entry">Steininger, V. (2020). <i>Deep learning methods for battery ageing prediction</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/79110</div> </div>
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/79110
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.format
viii, 105 Seiten
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dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.subject
Battery Ageing
en
dc.subject
Deep Learning
en
dc.subject
Prediction Models
en
dc.title
Deep learning methods for battery ageing prediction
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E325 - Institut für Mechanik und Mechatronik
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC15733348
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dc.description.numberOfPages
105
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
dc.thesistype
Diploma Thesis
en
tuw.advisor.staffStatus
staff
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item.languageiso639-1
en
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item.openairetype
master thesis
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item.grantfulltext
none
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item.fulltext
no Fulltext
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item.cerifentitytype
Publications
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item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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crisitem.author.dept
E325 - Institut für Mechanik und Mechatronik
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crisitem.author.parentorg
E300 - Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften
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Thesis
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