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    A machine learning-based framework for high resolution mapping of PM2.5 in Tehran, Iran, using MAIAC AOD data

    Bagheri, Hossein | Elsevier | 2022
    Schlagwörter: Machine learning , Deep learning

    Beyond the tracked line of sight: gaze-driven user models

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    Geisler, David / Eberhard Karls Universität Tübingen | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Opponent modelling in the game of tron using reinforcement learning

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    Knegt, S.J.L. / Drugan, M.M. / Wiering, M.A. | BASE | 2018
    Schlagwörter: Q-learning , Reinforcement Learning

    A Method of Reinforcement Learning Based Automatic Traffic Signal Control

    Wang, Yaping / Zhang, Zheng | Tema Archiv | 2011
    Schlagwörter: Lernen , verstärktes Lernen

    Kinestetinis mokymasis nuotoliniu būdu, panaudojant virtualiąją realybę ; Kinesthetic distance learning using virtual reality

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    Paulauskas, Lukas | BASE | 2021
    Schlagwörter: distance learning , kinesthetic learning

      Kinestetinis mokymasis nuotoliniu būdu, panaudojant virtualiąją realybę ; Kinesthetic distance learning using virtual reality

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      Paulauskas, Lukas | BASE | 2021
      Schlagwörter: distance learning , kinesthetic learning

      Kinestetinis mokymasis nuotoliniu būdu, panaudojant virtualiąją realybę ; Kinesthetic distance learning using virtual reality

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      Paulauskas, Lukas | BASE | 2021
      Schlagwörter: distance learning , kinesthetic learning

    A reinforcement learning model for personalized driving policies identification

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    Dimitris M. Vlachogiannis / Eleni I. Vlahogianni / John Golias | DOAJ | 2020
    Schlagwörter: Reinforcement learning , Q-learning , Machine learning

    Conditional Neural Movement Primitives

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    M. Yunus Seker / Mert Imre / Justus Piater et al. | BASE | 2019
    Schlagwörter: Learning from demonstration , Deep learning

    Bewertung von Fahrerassistenzsystemen im Fahrsimulatorversuch in der Nutzfahrzeugtechnik

    Theimert, Carmen / Negele, H.J. | Tema Archiv | 2004
    Schlagwörter: Lernprozess

    Traffic Flow Prediction Based on Cooperative Vehicle Infrastructure for Cloud Control Platform

    Chen, Chen / Zhang, Jingming / Chen, Qiushi et al. | SAE Technical Papers | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Comparative Evaluation for Effectiveness Analysis of Policy Based Deep Reinforcement Learning Approaches

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    Tan, Ziya / Karaköse, Mehmet | BASE
    Schlagwörter: Deep Reinforcement Learning , Deep Learning

    Diagnostic Evaluation of Policy-Gradient-Based Ranking

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    Yu, Hai-Tao / Huang, Degen / Ren, Fuji et al. | BASE | 2022
    Schlagwörter: learning-to-rank , reinforcement learning , adversarial learning

    Indirect Methods for Robot Skill Learning

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    ESTEBAN CABALA, DOMINGO FRANCISCO | BASE | 2019
    Schlagwörter: robot learning , reinforcement learning , imitation learning , deep reinforcement learning , hierarchical reinforcement learning , transfer learning , multi-task learning

    Quantifying Teaching Behavior in Robot Learning from Demonstration

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    Sena, Aran / Howard, Matthew | BASE | 2020
    Schlagwörter: learning from demonstration , machine learning , imitation learning , learning from examples

    Design of Reinforcement Learning Parameters for Seamless Application of Adaptive Traffic Signal Control

    El-Tantawy, Samah / Abdulhai, Baher / Abdelgawad, Hossam | Taylor & Francis Verlag | 2014
    Schlagwörter: Reinforcement Learning , Temporal Difference Learning

    Deep Reinforcement Learning in Decision-Making of Autonomous Driving: A Survey

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    Cai, Jizhou | BASE | 2023
    Schlagwörter: Deep Learning , Reinforcement Learning

    2023 IEEE Cognitive Communications for Aerospace Applications Workshop (CCAAW) : 20-22 June 2023 : conference location: Cleveland, Ohio, USA

    IEEE Cognitive Communications for Aerospace Applications Workshop / Institute of Electrical and Electronics Engineers | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Kurzbericht zum Projekt "KI-basierte Fahrwerksregelung KIFAHR"

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    Ultsch, Johannes / Tobolar, Jakub / Ruggaber, Julian et al. | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Bestärkendes Lernen (Künstliche Intelligenz)

      Kurzbericht zum Projekt "KI-basierte Fahrwerksregelung KIFAHR"

      Ultsch, Johannes / Tobolar, Jakub / Ruggaber, Julian et al. | TIBKAT | 2023
      Schlagwörter: Bestärkendes Lernen (Künstliche Intelligenz)

    Deep Reinforcement Learning als Basis für das Hybridfahrzeug-Energiemanagement

    Ließner, Roman / Technische Universität Dresden | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Bestärkendes Lernen (Künstliche Intelligenz)

    Hierarchical Optimization Control and Robust Imitation Learning for Manipulation

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    Hu, Yingbai | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen