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    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

    Selbstlernende Algorithmen zur videobasierten Absichtserkennung von Fußgängern

    Goldhammer, Michael / Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik, Informatik | TIBKAT | 2017
    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

    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

    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

    Deep Reinforcement Learning als Basis für das Hybridfahrzeug-Energiemanagement

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

    Projekt IRiS - Gesamtabschlussbericht : Förderprogramm: IHATEC - Innovative Hafentechnologien

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

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

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

    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