Die Hochschulbibliographie der TU Dortmund dient dem Nachweis von Publikationen der Angehörigen der TU Dortmund. Dabei wird Vollständigkeit angestrebt.
Die Hochschulbibliographie (ehemals Jahrbuch der TUM) verzeichnet wissenschaftliche Veröffentlichungen von Angehörigen der Technischen Universität München seit 1970. Es wird von der Universitätsbibliothek redaktionell betreut.
Die Universitätsbibliographie ist der zentrale Publikationsnachweis der Universität Duisburg-Essen, der online die Publikationstätgkeit der Hochschulangehörigen verzeichnet.
Das Kompetenzzentrum Bibliometrie ist ein institutionenübergreifender Verbund, um auf der Basis der zur Verfügung stehenden Dateninfrastruktur einen Beitrag zur Fortentwicklung der Bibliometrie und deren Anwendbarkeit zu leisten.
P. Holtewert, und D. Görzig. Montageoptimierung : in 13 Schritten zur Fliessmontage : Seminar, 29. September 2015, Stuttgart, 216, Stuttgart, Stuttgarter Produktionsakademie, (2015)
S. Holtz, und G. Maier. Von der Monarchie zur Republik : Beiträge zur Demokratiegeschichte des deutschen Südwestens 1918-1923, 224, Seite IX-XII. Stuttgart, W. Kohlhammer Verlag, (2019)
D. Holzmüller. Software, (2021)Related to: David Holzmüller. On the Universality of the Double Descent Peak in Ridgeless Regression. International Conference on Learning Representations, 2021. arXiv: 2010.01851.
D. Holzmüller. Software, (2022)Related to: David Holzmüller and Dirk Pflüger. Fast Sparse Grid Operations using the Unidirectional Principle: A Generalized and Unified Framework. Sparse Grids and Applications - Munich 2018 (2021). doi: 10.1007/978-3-030-81362-8_4.
D. Holzmüller, und I. Steinwart. Software, (2022)Related to: David Holzmüller and Ingo Steinwart. Training Two-Layer ReLU Networks with Gradient Descent is Inconsistent, 2020. arXiv: 2002.04861.
D. Holzmüller, V. Zaverkin, J. Kästner, und I. Steinwart. Software, (2023)Related to: David Holzmüller, Viktor Zaverkin, Johannes Kästner, and Ingo Steinwart. A Framework and Benchmark for Deep Batch Active Learning for Regression, 2023. arXiv: 2203.09410.
D. Holzmüller, V. Zaverkin, J. Kästner, und I. Steinwart. Software, (2022)Related to: David, Holzmüller, Viktor Zaverkin, Johannes Kästner, and Ingo Steinwart. A Framework and Benchmark for Deep Batch Active Learning for Regression, 2022. arXiv: 2203.09410.
D. Holzmüller, V. Zaverkin, J. Kästner, und I. Steinwart. Software, (2022)Related to: David Holzmüller, Viktor Zaverkin, Johannes Kästner, and Ingo Steinwart. A Framework and Benchmark for Deep Batch Active Learning for Regression, 2022. arXiv: 2203.09410.