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    Deep learning based multi-modal perception and semi-automatic labelling algorithms for automotive sensor data

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    Haase-Schütz, Christian | TIBKAT | 2024
    Schlagwörter: Deep learning , Maschinelles Lernen

    dashPORT : individueller Endbericht zum Forschungsprojekt Port Energy Management Dashboard Digitale Leitwarte zur Analyse und Steuerung von Energieflüssen in Häfen : dashPORT

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    Küchle, Julius / Schmitz, Oliver / Klaus, Alexander et al. | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    COOKIE : Schlussbericht

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    Klöver, Steffen / Zacharias, Miriam / John, Ole et al. | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Bestärkendes Lernen (Künstliche Intelligenz)

    Point cloud processing for environmental analysis in Autonomous Driving using Deep Learning

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    Simon, Martin / Technische Universität Ilmenau / Universitätsverlag Ilmenau | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Deep learning , Maschinelles Lernen

    DatEnKoST : Sachbericht/Schlussbericht

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    AWS-Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH / Cyface GmbH | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    SocialMedia2Traffic : Abschlussbericht

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    HeiGIT gGmbH / Universität Heidelberg, Professur für Geoinformatik/GIScience (GIS) | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    KI4Safety: Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Verkehrssicherheitsarbeit : eingehende Darstellung

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    Böttcher, O. / Fuchs, J. / Hoffmann, R. et al. | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning

    Potenziale für industrieübergreifendes Flottenlernen : KI-Mobilitätsdatenplattform zur Risikominimierung des automatisierten Fahrens : Whitepaper

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    Hesse, Tobias / Peylo, Christoph / Bahlmann, Claus et al. | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Projekt IRiS - partnerspezifischer Schlussbericht der BLG : IRiS - interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern

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    Görges, Michael / BLG Logistics Group | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Projekt IRiS - Gesamtabschlussbericht : Förderprogramm: IHATEC - Innovative Hafentechnologien

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    Schönebeck, Frederik / Görges, Michael / Petzold, Christoph et al. | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    WilDa - Dynamische Wildunfallwarnung unter Verwendung heterogener Verkehrs-, Unfall- und Umweltdaten sowie Big Data Ansätze : Abschlussbericht aller Partner : im Rahmen der Fördermaßnahme: Modernitätsfonds/mFUND/Förderlinie 2 des BMI : Berichtszeitraum: 01.04.2017-30.09.2020

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    Technische Hochschule Deggendorf, Institut für Angewandte Informatik / Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Professur für Wildtierökologie und Wildtiermanagement / Technische Hochschule Deggendorf, Institut für Existenzgründung | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning

    Multi-task near-field perception for autonomous driving using surround-view fisheye cameras

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    Ravi Kumar, Varun / Technische Universität Ilmenau | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning

    Smart Event Forecast for Seaports (SMECS) : Schlussbericht : Projektlaufzeit: 01.09.2017-29.02.2020

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    Straube, Frank / Poschmann, Peter / Weinke, Manuel et al. | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen