Schwingkomfortbewertung in Straßenbahnen mittels Maschinellen Lernens
Schwingkomfortbewertung in Straßenbahnen mittels Maschinellen Lernens
Qualitätsparameter mobil erfasster Feinstaubsensordaten
Smart Event Forecast for Seaports (SMECS) : Schlussbericht : Projektlaufzeit: 01.09.2017-29.02.2020
Smart Event Forecast for Seaports (SMECS) : Schlussbericht : Projektlaufzeit: 01.09.2017-29.02.2020
Personalisierte Klassifizierung des Fahrstils durch maschinelles Lernen
Einsatzindividuelles, intelligentes Energiemanagement im hybriden Nutzfahrzeug
Automatisierte Trennung und Zuordnung von Geräuschanteilen im Innenraum von Elektrofahrzeugen
Versuchsplanung mittels hybrider Modelle zur Bestimmung von Flugbereichsgrenzen
Neuronale Netzwerke für transiente Vorgänge im Antriebsstrang
Assistenzsystem für einen teilautomatisierten Ladeprozess bei Forwardern
Condition Monitoring von Stromrichtern mit Methoden des maschinellen Lernens
Benchmarking von Verhaltens-Algorithmen für die Applikation in Motorsport-Szenarien