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    Reinforcement learning-enabled intelligent energy management for hybrid electric vehicles

    Liu, Teng | TIBKAT | 2019
    Schlagwörter: Deep learning , Bestärkendes Lernen (Künstliche Intelligenz)

    Stochastische Transportprobleme

    Arnold, Klaus-Peter | SLUB | 1987
    Schlagwörter: Lernen

    SocialMedia2Traffic : Abschlussbericht

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

    A MAS architecture for dynamic, realtime rescheduling and learning applied to railway transportation

    Narayanaswami, Sundaravalli / Rangaraj, Narayan | Tema Archiv | 2015
    Schlagwörter: Lernprozess , learning procedure

    Adaptive fuzzy control of satellite attitude by reinforcement learning

    Buijtenen, W.M. van / Schram, G. / Babuska, R. et al. | Tema Archiv | 1998
    Schlagwörter: Lernen , verstärktes Lernen

    Tramstore21: the use of peer reviews in building more sustainable and efficient tram depot

    Dolan, Niall / Cheyron Calvelli, Raphael du | IuD Bahn | 2010
    Schlagwörter: Betriebliches Lernen

    An artificial neural networks approach on automobile pricing

    Iseri, A. / Karlik,B. | Tema Archiv | 2009
    Schlagwörter: Lernen

    COOKIE : Schlussbericht

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

    Thin-Walled Compliant Mechanism Component Design Assisted by Machine Learning and Multiple Surrogates

    Tovar, Andres / Detwiler, Duane / Nutwell, Emily et al. | SAE Technical Papers | 2015
    Schlagwörter: Machine learning

    Deep learning and big data for intelligent transportation : enabling technologies and future trends

    Ahmed, Khaled R. / Hassanien, Aboul Ella | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning

    Driver Identification Using Multivariate In-vehicle Time Series Data

    Luo, Dawei / Guo, Gang / Lu, Jianbo | SAE Technical Papers | 2018
    Schlagwörter: Machine learning

    A Deep Ensemble Network Model for Refined Traffic Volume Prediction Considering Spatial-Temporal Features

    Tao, Lu / Zhou, Tian / Liu, Wan et al. | SAE Technical Papers | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Considerazioni sulla formazione mediante simulatori di condotta

    Capaccioli, Tanya | IuD Bahn | 2006
    Schlagwörter: Betriebliches Lernen

    Fast reinforcement learning algorithm for motion planning of nonholonomic autonomous underwater vehicle in disturbance

    Kawano, H. / Ura, T. | Tema Archiv | 2002
    Schlagwörter: Lernen , verstärktes Lernen

    A Combined Markov Chain and Reinforcement Learning Approach for Powertrain-Specific Driving Cycle Generation

    Dietrich, Maximilian / Sarkar, Mouktik / Chen, Xi | SAE Technical Papers | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Selbstlernende Algorithmen zur videobasierten Absichtserkennung von Fußgängern

    Goldhammer, Michael / Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik, Informatik | TIBKAT | 2017
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen