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    Game-based learning and Gamification to promote engagement and motivation in medical learning contexts

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    PESARE, ENRICA / ROSELLI, Teresa / CORRIERO, NICOLA et al. | BASE | 2016
    Schlagwörter: Smart Learning Environment , Game-based learning

    Neuronale Netzwerke für transiente Vorgänge im Antriebsstrang

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    Cimniak, Valerian | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Assistenzsystem für einen teilautomatisierten Ladeprozess bei Forwardern

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    Geiger, Chris | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    A framework for current signal based bearing fault detection of permanent magnet synchronous motors

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    Wagner, Tobias | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    GIS-based ensemble soft computing models for landslide susceptibility mapping

    Pham, Binh Thai / Phong, Tran Van / Nguyen-Thoi, Trung et al. | Elsevier | 2020
    Schlagwörter: Machine learning , Ensembles learning

    DROPO: Sim-to-real transfer with offline domain randomization

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    Gabriele Tiboni / Karol Arndt / Ville Kyrki | BASE | 2023
    Schlagwörter: Robot learning , Transfer learning , Reinforcement learning

    Periodenübergreifende Budgetallokation in der Instandhaltung modularer Systeme - ein Anwendungsfall von Deep Reinforcement Learning

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    Krause, Michael / Technische Universität Clausthal | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning , Bestärkendes Lernen

    Self-learning Processes in Smart Factories:Deep Reinforcement Learning for Process Control of Robot Brine Injection

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    Andersen, Rasmus Eckholdt / Madsen, Steffen / Barlo, Alexander Bendix Krukow et al. | BASE | 2019
    Schlagwörter: Deep Reinforcement Learning , Self-learning Smart Factories , Machine Learning , Reinforcement 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

    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

    Electrophysiological correlates of reinforcement learning and credit assignment

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    Wurm, Franz | BASE | 2020
    Schlagwörter: Bestärkendes Lernen Lernendes System

    Automatisierte Trennung und Zuordnung von Geräuschanteilen im Innenraum von Elektrofahrzeugen

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    Zeevaert, Kira | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    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

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

    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

    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

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