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    Traffic speed prediction for intelligent transportation system based on a deep feature fusion model

    Li, Linchao / Qu, Xu / Zhang, Jian et al. | Taylor & Francis Verlag | 2019
    Schlagwörter: deep learning , machine learning

    Towards a Robot Simulation Framework for E-waste Disassembly Using Reinforcement Learning

    Freier Zugriff
    Brohus Kristensen, Christoffer / Arentz Sørensen, Frederik / Bjørn Dalgaard Brandt Nielsen, Hjalte et al. | BASE | 2019
    Schlagwörter: Deep Reinforcement Learning , Reinforcement Learning , Machine Learning

    Intelligent vehicle highway systems: a call for user-centred design

    Owens, D.A. / Helmers, G. / Sivak, M. | Tema Archiv | 1993
    Schlagwörter: Lernprozess

    Algorithms storage system

    Lopera, L.I. | Tema Archiv | 2007
    Schlagwörter: Lernen , maschinelles Lernen , verstärktes Lernen

    Big data machine learning for flight planning

    Freier Zugriff
    Shu-Zhong Cabos, Ralf René / Technische Universität Braunschweig | TIBKAT | 2018
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Big data machine learning for flight planning

      Shu-Zhong Cabos, Ralf René / Technische Universität Braunschweig | TIBKAT | 2018
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

      Big data machine learning for flight planning

      Shu-Zhong Cabos, Ralf René / Technische Universität Braunschweig | GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2018
      Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Versuchsplanung mittels hybrider Modelle zur Bestimmung von Flugbereichsgrenzen

    Voigt, Andreas E. / Technische Universität Braunschweig / Institut für Flugsystemtechnik | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Reinforcement learning approach for train rescheduling on a single-track railway

    Šemrov, D. / Marsetič, R. / Žura, M. et al. | Elsevier | 2015
    Schlagwörter: Reinforcement learning , Q-learning

    A learning vehicle for forward-looking driving

    Carlsson, A. / Reuss, H.C. | Tema Archiv | 2006
    Schlagwörter: Lernprozess

    Integrating big data analytics in autonomous driving: An unsupervised hierarchical reinforcement learning approach

    Mao, Zhiqi / Liu, Yang / Qu, Xiaobo | Elsevier | 2024
    Schlagwörter: Reinforcement learning , Deep learning , Unsupervised skill learning

    Deep Reinforcement Learning for Drone Delivery

    Freier Zugriff
    Guillem Muñoz / Cristina Barrado / Ender Çetin et al. | DOAJ | 2019
    Schlagwörter: deep learning , reinforcement learning , Q-learning

    Robust learning in safety-related domains: Machine learning methods for solving safety-related application problems

    Nusser, Sebastian | Tema Archiv | 2009
    Schlagwörter: maschinelles Lernen , Lernprozess

    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

    Online Adaptive Fuzzy Neural Identification of a Piezoelectric Tube Actuator System

    Yang, Da-Lin / Yang, Wei-dong / Zhang, Zhu | Tema Archiv | 2013
    Schlagwörter: Lernprozess

    Reinforcement Learning for Robotic Grasping and Manipulation: A Review

    Freier Zugriff
    Donepudi, Praveen Kumar | BASE | 2020
    Schlagwörter: Machine learning , Reinforcement learning

    A self-learning system for real-time incident detection and severity assessment - framework and methodology

    Chen, C.H. / Chang, G.L. | Tema Archiv | 1993
    Schlagwörter: Lernprozess

    Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey

    Freier Zugriff
    Wörmann, Julian / Bogdoll, Daniel / Bührle, Etienne et al. | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2022
    Schlagwörter: Informed Machine Learning , Machine Learning , Knowledge Augmented Machine Learning , Knowledge-driven Machine Learning

    Shared control of robot manipulators with obstacle avoidance: a deep reinforcement learning approach

    Freier Zugriff
    Rubagotti, Matteo / Sangiovanni, Bianca / Nurbayeva, Aigerim et al. | BASE | 2023
    Schlagwörter: Deep learning , Reinforcement learning