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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

    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

    Vergleich unterschiedlicher Trainingskonzepte zur integrierten Software

    Lohmann, Dorothee | TIBKAT | 1994
    Schlagwörter: Selbstgesteuertes Lernen , Computerunterstütztes Lernen

    Störungsfrüherkennung an Kreiselpumpen mit Verfahren des maschinellen Lernens

    Kollmar, Dirk | TIBKAT | 2002
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    SocialMedia2Traffic : Abschlussbericht

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

    SocialMedia2Traffic : Abschlussbericht

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

    Smart Event Forecast for Seaports (SMECS) : Schlussbericht : Projektlaufzeit: 01.09.2017-29.02.2020

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    Straube, Frank / Poschmann, Peter / Weinke, Manuel et al. | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Smart Event Forecast for Seaports (SMECS) : Schlussbericht : Projektlaufzeit: 01.09.2017-29.02.2020

      Straube, Frank / Poschmann, Peter / Weinke, Manuel et al. | TIBKAT | 2020
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Sliding-Mode-Lernverfahren für neuronale Netzwerke in adaptiven Regelungssystemen

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    Schnetter, Philipp | TIBKAT | 2018
    Schlagwörter: Machine Learning

    Selbstlernende Algorithmen zur videobasierten Absichtserkennung von Fußgängern

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

    Schwingkomfortbewertung in Straßenbahnen mittels Maschinellen Lernens

    Bettinger, Tobias | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen , Machine learning

    Projekt IRiS - partnerspezifischer Schlussbericht der BLG : IRiS - interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern

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    Görges, Michael / BLG Logistics Group | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Projekt IRiS - Gesamtabschlussbericht : Förderprogramm: IHATEC - Innovative Hafentechnologien

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    Schönebeck, Frederik / Görges, Michael / Petzold, Christoph et al. | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Projekt IRiS - Gesamtabschlussbericht : Förderprogramm: IHATEC - Innovative Hafentechnologien

      Schönebeck, Frederik / Görges, Michael / Petzold, Christoph et al. | TIBKAT | 2021
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Potenziale für industrieübergreifendes Flottenlernen : KI-Mobilitätsdatenplattform zur Risikominimierung des automatisierten Fahrens : Whitepaper

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    Hesse, Tobias / Peylo, Christoph / Bahlmann, Claus et al. | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Posenbasierte Intentionserkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern aus einem Fahrzeug

    Kreß, Viktor | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Point cloud processing for environmental analysis in Autonomous Driving using Deep Learning

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    Simon, Martin / Technische Universität Ilmenau / Universitätsverlag Ilmenau | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Deep learning , Maschinelles Lernen

    Personalisierte Klassifizierung des Fahrstils durch maschinelles Lernen

    Jardin, Philippe / Shaker Verlag / Technische Universität Darmstadt | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen , transfer learning

    MEMO - Mediengestüzte Lern- und Kollaborationsdienste für Elektro-Mobilität : Teilvorhaben: MEMO Konzept und AppSpace ; Schlussbericht ; Laufzeit des Vorhabens: 01.07.2010 - 30.06.2013

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    Schwertel, Uta / Schmidt, Mareike / Zimmermann, Volker | TIBKAT | 2013
    Schlagwörter: E-Learning

    KI Plattform - Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im automobilen Umfeld : Abschlussbericht

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    Schulz, Wolfgang H. / Edye, Christina F. / Tröndle, Moritz et al. | TIBKAT | 2019
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      KI Plattform - Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im automobilen Umfeld : Abschlussbericht

      Schulz, Wolfgang H. / Edye, Christina F. / Tröndle, Moritz et al. | TIBKAT | 2019
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

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

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

      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

    IRiS - interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern : Projekt IRiS - partnerspezifischer Schlussbericht der BLG

    Görges, Michael / BLG Logistics Group | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Hybride Deep Learning-Verfahren zur Interferenzunterdrückung und hochauflösenden Winkelschätzung für Automobilradaranwendungen

    Fuchs, Jonas / Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning

    Deep Reinforcement Learning als Basis für das Hybridfahrzeug-Energiemanagement

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

    DatEnKoST : Sachbericht/Schlussbericht

    Freier Zugriff
    AWS-Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH / Cyface GmbH | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      DatEnKoST : Sachbericht/Schlussbericht

      AWS-Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH / Cyface GmbH | TIBKAT | 2022
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    dashPORT : individueller Endbericht zum Forschungsprojekt Port Energy Management Dashboard Digitale Leitwarte zur Analyse und Steuerung von Energieflüssen in Häfen : dashPORT

    Freier Zugriff
    Küchle, Julius / Schmitz, Oliver / Klaus, Alexander et al. | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    COOKIE : Schlussbericht

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

      COOKIE : Schlussbericht

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

    Automatische Erfassung von Objekten aus Bildfolgen des Straßenraumes : AEROS ; Schlussbericht ; Berichtszeitraum: 01.09.2010 - 31.08.2013

    Freier Zugriff
    Böhm, Martin | TIBKAT | 2014
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Abschlussbericht zum Projekt: Hybride Statistische Lernmethoden für die Embedded-Umsetzung von Sicherheitsfunktionen im Fahrzeug (HySLEUS) der Technischen Hochschule Ingolstadt : Projektlaufzeit: 17.11.2014-31.01.2018

    Freier Zugriff
    Botsch, Michael / Chaulwar, Amit / Technische Hochschule Ingolstadt, Zentrum für Angewandte Forschung | TIBKAT | 2018
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Abschlussbericht zum Projekt: Hybride Statistische Lernmethoden für die Embedded-Umsetzung von Sicherheitsfunktionen im Fahrzeug (HySLEUS) der Technischen Hochschule Ingolstadt : Projektlaufzeit: 17.11.2014-31.01.2018

      Botsch, Michael / Chaulwar, Amit / Technische Hochschule Ingolstadt, Zentrum für Angewandte Forschung | TIBKAT | 2018
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen