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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

    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

    SySiKo - Fahrzeugbasiertes System zur Vermeidung von Kollisionen mit schwachen Verkehrsteilnehmern im Totwinkelbereich : Kurzbericht Teilprojekttitel SySiKo-Machine Learning : Berichtszeitraum: 01.08.2019-31.07.2022

    Benno, Stabernack / Steć, Michał / Universität Potsdam, Professur Architekturen eingebetteter Systeme für die Signalverarbeitung | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning

    MSFC Flight Software

    L. Moore / L. Leopard | NTIS | 2019
    Schlagwörter: Machine learning , Deep space

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

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

    Distributed Lunar Data Platform with Advanced Machine Learning Capabilities in Support of Lunar Science and Exploration

    G. Mackintosh / P. Agrawal / A. Zuniga et al. | NTIS | 2022
    Schlagwörter: Deep learning , Federated learning

    Detecting Severe Thunderstorm Signatures Within Geostationary Satellite Imagery Using a Deep Learning Model

    J. W. Cooney / K. M. Bedka / C. A. Liles et al. | NTIS | 2022
    Schlagwörter: Deep learning model