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    Who's Got the Bridge? - Towards Safe, Robust Autonomous Operations at NASA Langley's Autonomy Incubator

    B. D. Allen / C. D. Cross / M. A. Motter et al. | NTIS | 2015
    Schlagwörter: Machine learning

    What You Can Do with a Data Filter?

    Mandrake, Lukas | NTRS | 2013
    Schlagwörter: machine learning

    Welcome to the Data Jungle – Our Way to Tackle AI-Supported Vehicle Development Projects

    Maerker, J. / Fleischer, T. / Rößler, T. et al. | Springer Verlag | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Way Forward for New and Current Users - Workshop Intro-Uncontrolled Airspace Commercial Space Traffic Management

    P. H. Kopardekar / S. J. Zelinski | NTIS | 2017
    Schlagwörter: Machine learning

    Visual recognition of hexagonal headed bolts by comparing ICA to wavelets

    Mazzeo, P.L. / Ancona, N. / Stella, E. et al. | Tema Archiv | 2003
    Schlagwörter: maschinelles Sehen , Lernen

    Virtual Evaluation of Deep Learning Techniques for Vision-Based Trajectory Tracking

    Salvi, Ameya / Buzhardt, Jake / Smereka, Jonathon M. et al. | SAE Technical Papers | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Vibration Rating Prediction Using Machine Learning in a Dynamic Skip Fire Engine

    Mandal, Aditya / Arvanitis, Anastasios / Chien, Li-Chun et al. | SAE Technical Papers | 2019
    Schlagwörter: Machine learning

    Verfahren zur Klassifikation von Ungänzen bei der optischen Prüfung von Batterieseparatoren

    Huber, Josef / Herbert Utz Verlag | TIBKAT | 2018
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Verbesserte Kursprädiktion durch maschinelles Lernen am Beispiel eines Kollisionswarnsystems

    Börger, Joachim / Häring, Jürgen / Palm, Günther | Tema Archiv | 2010
    Schlagwörter: maschinelles Lernen

    Vehicular Networks and Autonomous Driving Cars

    Seon Hong, Choong / Khan, Latif U. / Chen, Mingzhe et al. | Springer Verlag | 2021
    Schlagwörter: Machine Learning

    UUV teams, control from a biological perspective

    McDowell, P. / Chen, J. / Bourgeois, B. | Tema Archiv | 2002
    Schlagwörter: Lernen , maschinelles Lernen

    Using ultrasound images of the forearm to predict finger positions

    Freier Zugriff
    Castellini, Claudio / Passig, Georg / Zarka, Emanuel | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2012
    Schlagwörter: machine learning

    Using Deep Neural Networks to Separate Entangled Workpieces in Random Bin Picking

    Moosmann, Marius / Spenrath, Felix / Mönnig, Manuel et al. | Springer Verlag | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Use of Digital Olfaction to Standardize Cabin Odor Testing in Automotive Interiors

    Pasqualon, Aurélie / Facteau, Elizabeth / Bultel, Etienne et al. | SAE Technical Papers | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Untersuchung einer speziesbasierten Abgasstrahlanalyse zur automatisierten Detektion von Brennkammerschäden in Flugtriebwerken

    Haar, Henrik / TEWISS - Technik und Wissen GmbH / Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Untersuchung einer speziesbasierten Abgasstrahlanalyse zur automatisierten Detektion von Brennkammerschäden in Flugtriebwerken

      Haar, Henrik / TEWISS - Technik und Wissen GmbH / Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover | GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2021
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Unsupervised Learning of Finite Gaussian Mixture Models (GMMs): A Greedy Approach

    Greggio, Nicola / Bernardino, Alexandre / Santos-Victor, José | Springer Verlag | 2011
    Schlagwörter: Unsupervised learning , Machine learning

    Unsettled Technology Opportunities for Vehicle Health Management and the Role for Health-Ready Components

    Holland, Steve | SAE Technical Papers | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Unconstrained licence plate and text localization and recognition

    Matas, J. / Zimmermann, K. | Tema Archiv | 2005
    Schlagwörter: Lernen , maschinelles Lernen

    Uncertainty Estimation for Neural Time Series with an Application to Sideslip Angle Estimation

    Ayyad, Ahmed / Prohm, Christopher / Hilbert, Marc et al. | SAE Technical Papers | 2021
    Schlagwörter: Machine learning