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    Identification of Helmets on Motorcyclists and Seatbelt on Four-Wheeler Drivers

    Saini, Divyansh / Arundekar, Vedashree / Priya, K. V. et al. | Springer Verlag | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Optimal Stacked Sparse Autoencoder Based Traffic Flow Prediction in Intelligent Transportation Systems

    Neelakandan, S. / Prakash, M. / Bhargava, Sanjay et al. | Springer Verlag | 2022
    Schlagwörter: Machine learning

    Using machine learning to help find paths through the map in Slay the Spire

    Freier Zugriff
    Porenius, Oscar / Hansson, Nils | BASE | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Optimizing Street Mobility Through a NetLogo Simulation Environment

    Silva, Jesús / Varela, Noel / Lezama, Omar Bonerge Pineda | Springer Verlag | 2020
    Schlagwörter: Machine Learning

    Vehicle Trajectory Outlier Detection for Road Safety

    AlShanbari, Hanan S. / Al-Qadi, Heba T. / Al-Hassani, Ashwaq M. et al. | Springer Verlag | 2021
    Schlagwörter: Machine learning

    Role of Swarm Intelligence and Artificial Neural Network Methods in Intelligent Traffic Management

    Lilhore, Umesh Kumar / Simaiya, Sarita / Ghosh, Pinaki et al. | Springer Verlag | 2022
    Schlagwörter: Machine Learning

    Trajectory based Flight Phase Identification with Machine Learning for Digital Twins

    Arts, E. / Kamtsiuris, A. / Meyer, H. et al. | DataCite | 2021
    Schlagwörter: Machine Learning

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

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

    A Pedestrian Gait Recognition Method Driven by Inertial Data

    Tian, Xiaochun / Luo, Xinghang / Zhang, Lina | Springer Verlag | 2023
    Schlagwörter: Machine learning

    Toward Unsupervised Test Scenario Extraction for Automated Driving Systems from Urban Naturalistic Road Traffic Data

    Thiem, Christoph / Weber, Nico / Konigorski, Ulrich | SAE Technical Papers | 2023
    Schlagwörter: Machine learning

    Multi-agent reinforcement learning for autonomous vehicles: a survey

    Freier Zugriff
    Dinneweth, Joris / Boubezoul, Abderrahmane / Mandiau, René et al. | Springer Verlag | 2022
    Schlagwörter: Multi-agent reinforcement learning , Machine Learning

    Deep Reinforcement Learning for Cavity Filter Tuning

    Freier Zugriff
    Larsson, Hannes | BASE | 2018
    Schlagwörter: Reinforcement Learning , Deep Learning , Machine Learning

    Künstliche Intelligenz für die Entwicklung von Antrieben : Historie, Arbeitsprozesse, Konzepte, Methoden und Anwendungsbeispiele

    Mirfendreski, Aras / Springer-Verlag GmbH | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Leveraging autonomous vehicles crash narratives to understand the patterns of parking-related crashes

    Freier Zugriff
    Boniphace Kutela / Richard Dzinyela / Henrick Haule et al. | DOAJ | 2023
    Schlagwörter: machine learning

    Traffic Congestion and Road Anomalies Detection Using CCTVs Images Processing, Challenges and Opportunities

    Es-Swidi, Ayoub / Ardchir, Soufiane / Elghoumari, Yassine et al. | Springer Verlag | 2023
    Schlagwörter: Machine learning , Deep learning

    Voronoi Diagram-Based Approach to Identify Maritime Corridors

    Masmoudi, Mariem / Chakhar, Salem / Chabchoub, Habib | Springer Verlag | 2023
    Schlagwörter: Machine Learning

    Providing Context Awareness in the Smart Car Environment: State of the Art

    Soultana, Abdelfettah / Benabbou, Faouzia / Sael, Nawal | Springer Verlag | 2020
    Schlagwörter: Machine Learning

    Vehicle Entry Management System Using Image Processing

    Vallikannu, R. / kanth, Krishna / Kumar, L. SaiPavan et al. | Springer Verlag | 2022
    Schlagwörter: Machine Learning

    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

    Multi Agent Reinforcement Learning for Game Theory : Financial Graphs ; Multi-agent förstärkning lärande för spelteori : Ekonomiska grafer

    Freier Zugriff
    Yu, Bryan | BASE | 2021
    Schlagwörter: Multi-Agent Reinforcement Learning , Reinforcement Learning , Machine Learning