{"language":[{"iso":"ger"}],"status":"public","_id":"5772","place":"Berlin","title":"Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten","publication_status":"published","type":"conference","year":"2025","citation":{"short":"G. Behrens, D. Marten, L. Koch, M. Gaj, in: F. Fuchs-Kittkowski, A. Abecker, F. Hosenfeld, A. Reineke, M. Möller, Springer (Eds.), Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI), Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg , Berlin, 2025.","mla":"Behrens, Grit, et al. “Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten.” <i>Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. 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