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    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

    Warehouse Optimization by Multi-Agent Rollout Algorithms

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    Briffa, Laura / Emanuelsson, William | BASE | 2021
    Schlagwörter: reinforcement learning

    ViTT: Towards a Virtual Reality System that Supports the Learning of Ergonomic Patient Transfers

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    Dürr, Maximilian / Schweitzer, Daniel / Reiterer, Harald | BASE | 2021
    Schlagwörter: learning

    Visualizing Convolutional Neural Networks with Virtual Reality

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    Meissler, Nadine / Wohlan, Annika / Hochgeschwender, Nico | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2019
    Schlagwörter: knowledge learning

    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

    Video target tracking by using competitive neural networks

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    Araujo, Ernesto / Silva, Cassiano R. / Sampaio, Daniel J.B.S. | BASE | 2008
    Schlagwörter: Learning algorithms

    Vehicle detection systems for intelligent driving using deep convolutional neural networks

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    Rahib Abiyev / Murat Arslan | DOAJ | 2023
    Schlagwörter: Deep learning

    Vehicle Detection Method Based on ADE-YOLOV3 Algorithm

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    Yunxiang Liu, Guoqing Zhang, Yuanyuan Zhang: SIT, Shanghai | BASE | 2020
    Schlagwörter: Deep Learning , Migration Learning

    Vehicle Detection, Counting, and Classification System based on Video using Deep learning Models

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    Tara Saber Ismail / Abbas M. Ali | DOAJ | 2024
    Schlagwörter: deep learning

    Using Visualization of Convolutional Neural Networks in Virtual Reality for Machine Learning Newcomers

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    Meissler, Nadine / Wohlan, Annika / Hochgeschwender, Nico et al. | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2019
    Schlagwörter: knowledge learning

    Using virtual worlds in distance learning environments

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    Stiubiener, Itana / Barbosa, Waleska / Kamienski, Carlos Alberto et al. | BASE | 2011
    Schlagwörter: distance learning electronic learning , Distance learning environment , Interactive learning , E-learning

    Using Object Affordances to Improve Object Recognition

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    Castellini, Claudio / Tommasi, Tatiana / Noceti, Nicoletta et al. | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2011
    Schlagwörter: machine learning

    Using machine learning to help find paths through the map in Slay the Spire

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    Porenius, Oscar / Hansson, Nils | BASE | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Using Classifier System with / without Genetic Algorithm in Robotics Behaviors

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    Bashir, Lubna Zaghlul | BASE | 2014
    Schlagwörter: Learning Classifier Systems

    Tutorial: Natural language processing with Python

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    Santhanam, Sivasurya | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Transferring knowledge as heuristics in reinforcement learning: A case-based approach

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    Bianchi, Reinaldo / Celiberto, Luiz Antonio / Santos, Paulo Eduardo et al. | BASE | 2015
    Schlagwörter: Learning process , Reinforcement learning , Transfer learning

    Tracking Head Yaw by Interpolation of Template Responses

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    Romero, Mario / Bobick, Aaron | BASE | 2004
    Schlagwörter: machine learning

    Towards lifelong assistive robotics: a tight coupling between object perception and manipulation

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    Hamidreza Kasaei, S. / Oliveira, Miguel / Lim, Gi Hyun et al. | BASE | 2018
    Schlagwörter: Open-ended learning , Interactive learning