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    Entwurf einer modellprädiktiven Regelung zur Klimatisierung batterieelektrischer Fahrzeuge durch Verfahren des maschinellen Lernens

    Engel, Peter / Technische Universität Clausthal / Verlag Dr. Hut | SLUB | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Untersuchung einer speziesbasierten Abgasstrahlanalyse zur automatisierten Detektion von Brennkammerschäden in Flugtriebwerken

    Haar, Henrik / TEWISS - Technik und Wissen GmbH / Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Untersuchung einer speziesbasierten Abgasstrahlanalyse zur automatisierten Detektion von Brennkammerschäden in Flugtriebwerken

      Haar, Henrik / TEWISS - Technik und Wissen GmbH / Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover | GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2021
      Schlagwörter: Maschinelles 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

    Integrated Perception and Control at High Speed: Evaluating Collision Avoidance Maneuvers Without Maps

    Florence, Pete / Carter, John / Tedrake, Russ | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Real-Time Condition Monitoring of Multi-Component High Torque Helical Gearbox in Coal Handling Belt Conveyor System Using Machine Learning – A Statistical Approach

    V, Muralidharan / D, Pradeep Kumar / Santhanam, Ravikumar et al. | SAE Technical Papers | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Optimal Policies for Platooning and Ride Sharing in Autonomy-Enabled Transportation

    Adler, Aviv / Miculescu, David / Karaman, Sertac | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    An Auto-Encoder Based TinyML Approach for Real-Time Anomaly Detection

    Sai Charan, Kovuru | SAE Technical Papers | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Störungsfrüherkennung an Kreiselpumpen mit Verfahren des maschinellen Lernens

    Kollmar, Dirk | TIBKAT | 2002
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Virtual Evaluation of Deep Learning Techniques for Vision-Based Trajectory Tracking

    Salvi, Ameya / Buzhardt, Jake / Smereka, Jonathon M. et al. | SAE Technical Papers | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Machine Learning Model for Spark-Assisted Gasoline Compression Ignition Engine

    AlRamadan, Abdullah S. / Mohan, Balaji / Badra, Jihad et al. | SAE Technical Papers | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Unsettled Technology Opportunities for Vehicle Health Management and the Role for Health-Ready Components

    Holland, Steve | SAE Technical Papers | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

    Gain Customer Insights Using NLP Techniques

    Gokul, K. / Akella, Kanna / Choi, Keunho et al. | SAE Technical Papers | 2017
    Schlagwörter: Machine learning

    Machine Learning Models for Predicting Grinding Wheel Conditions Using Acoustic Emission Features

    Mouli, D.S.B. / Rameshkumar, K. / Shivith, K. | SAE Technical Papers | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Gaussian process regression for forecasting battery state of health

    Richardson, Robert R | Online Contents | 2017
    Schlagwörter: Machine Learning

    Machine Learning Methods to Improve the Accuracy of Industrial Robots

    Murphy, Adrian / Higgins, Colm / Butterfield, Joe et al. | SAE Technical Papers | 2023
    Schlagwörter: Machine learning

    Predictive Modeling of Aircraft Dynamics Using Neural Networks

    Tullock, Charles / Khosla, Deepak / Hung, Fan et al. | SAE Technical Papers | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Robust Multiagent Reinforcement Learning toward Coordinated Decision-Making of Automated Vehicles

    Lv, Chen / Chen, Hao / He, Xiangkun | SAE Technical Papers | 2023
    Schlagwörter: Machine learning

    Bridging the Gap between ISO 26262 and Machine Learning: A Survey of Techniques for Developing Confidence in Machine Learning Systems

    Joyce, Jeffrey / Serna, Jose / Millet, Laure et al. | SAE Technical Papers | 2020
    Schlagwörter: Machine learning