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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

    DigiNet.Air - Teilvorhaben TUHH : Laufzeit des Vorhabens: 01.10.2017-30.09.2020 : Berichtszeitraum: Abschlussbericht 2020

    Knutzen, Sönke / Kortegast, Vanessa / Klaffke, Henning et al. | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: E-Learning

    SySiKo - Fahrzeugbasiertes System zur Vermeidung von Kollisionen mit schwachen Verkehrsteilnehmern im Totwinkelbereich : Kurzbericht Teilprojekttitel SySiKo-Machine Learning : Berichtszeitraum: 01.08.2019-31.07.2022

    Benno, Stabernack / Steć, Michał / Universität Potsdam, Professur Architekturen eingebetteter Systeme für die Signalverarbeitung | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning

    KI4Safety: Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Verkehrssicherheitsarbeit : eingehende Darstellung

    Böttcher, O. / Fuchs, J. / Hoffmann, R. et al. | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning