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  Dataflow graphs as complete causal graphs

Paleyes, A., Guo, S., Schölkopf, B., & Lawrence, N. D. (2023). Dataflow graphs as complete causal graphs. In 2023 IEEE/ACM 2nd International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN) (pp. 7-12). New York, NY: IEEE.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-5D60-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-5D61-9
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.1109/CAIN58948.2023.00010 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Closed Access
externe Referenz:
https://arxiv.org/abs/2303.09552 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün

Urheber

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 Urheber:
Paleyes, A.1, Autor
Guo, Siyuan2, Autor           
Schölkopf, Bernhard2, Autor                 
Lawrence, N. D.1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023-07-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/CAIN58948.2023.00010
BibTex Citekey: PalGuoSchLaw23
arXiv: 2303.09552
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE/ACM 2nd International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN 2023)
Veranstaltungsort: Melbourne, Australia
Start-/Enddatum: 2023-05-15 - 2023-05-16

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2023 IEEE/ACM 2nd International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 7 - 12 Identifikator: -