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    Periodenübergreifende Budgetallokation in der Instandhaltung modularer Systeme - ein Anwendungsfall von Deep Reinforcement Learning

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    Krause, Michael / Technische Universität Clausthal | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning , Bestärkendes Lernen

    SupernoVAE : VAE based kernel PCA for analysis of spatio-temporal Earth data

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    Tibau, Xavier-andoni / Requena-Mesa, Christian / Reimers, Christian et al. | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2018
    Schlagwörter: deep learning

    Crash Rate Estimation by Aerial Image Analysis

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    Kornfeld, Nils / Lücken, Leonhard / Leich, Andreas et al. | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2018
    Schlagwörter: Machine Learning , Deep Learning

    Deep Reinforcement Learning basierte Leistungsmanagementstrategie in 12 V-Bordnetzen

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    Tan, Ömer | TIBKAT | 2024
    Schlagwörter: Deep learning , Bestärkendes Lernen

    Visualisierung der internen Prozesse Künstlicher Neuronaler Netze in Virtual Reality

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    Meißler, Nadine | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2019
    Schlagwörter: Machine Learning , Deep Learning

    Echtzeitfähige Schätzung generischer Linienzüge für das kartenlose automatisierte Fahren mittels Deep Learning

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    Meyer, Annika | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Deep learning , Maschinelles Lernen

    Autonome Instrumentierung von Altbergbau durch einen mobilen Manipulator

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    Grehl, Steve / Technische Universität Bergakademie Freiberg | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning

    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

    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

    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

    AI-based Parameter Optimization Method

    Applied for Vehicles with Dual Clutch Transmissions
    Schmiedt, Marius / Pawlenka, Andreas / Rinderknecht, Stephan | Springer Verlag | 2022
    Schlagwörter: Deep Learning , Machine Learning , Reinforcement Learning