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    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

    Virtual-Reality-Simulation (VRS) (Teilprojekt 7). BMBF-Verbundprojekt DeepC

    Kühnapfel, Uwe / Röllich, Thorsten / Bretthauer, Georg | Tema Archiv | 2005
    Schlagwörter: maschinelles Lernen

    Vibration modeling improves pipeline performance, costs

    Ben Rahmoune Mohamed / Hafaifa, Ahmed / Mouloud, Guemana | Tema Archiv | 2015
    Schlagwörter: Lernprozess

    Vergleich unterschiedlicher Trainingskonzepte zur integrierten Software

    Lohmann, Dorothee | TIBKAT | 1994
    Schlagwörter: Selbstgesteuertes Lernen , Computerunterstütztes Lernen

    Vehicle tracking based on co-learning particle filter

    Ye, Weilong / Liu, Huaping / Sun, Fuchun et al. | Tema Archiv | 2009
    Schlagwörter: Lernen

    Vehicle merging algorithm for automated transportation systems using fuzzy logics

    Park, Jahng-Hyon / Lee, Seyoung | Tema Archiv | 1997
    Schlagwörter: Lernen

    Vehicle detection in driving simulation using extreme learning machine

    Zhu, Wentao / Miao, Jun / Hu, Jiangbi et al. | Tema Archiv | 2014
    Schlagwörter: extreme learning machine

    Validity index in dynamic cell structures

    Liu, Yan / Cukic, B. / Yerramalla, S. et al. | Tema Archiv | 2005
    Schlagwörter: Lernen , Online-Lernen , adaptives Lernen