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keywords:(learning)

    Anomaliedetektion in räumlich-zeitlichen Datensätzen

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    Anneken, Mathias | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Machine learning

    Autonome Instrumentierung von Altbergbau durch einen mobilen Manipulator

    Freier Zugriff
    Grehl, Steve | TIBKAT | 2021
    Schlagwörter: Deep learning

    Beitrag zur durchgängigen und methodenbasierten Entwicklung von Antriebssträngen mittels Bewertung ihrer RDE-Kritikalität

    Steinhaus, Tim / Technische Universität Darmstadt / Shaker Verlag | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning

    Deep Reinforcement Learning basierte Leistungsmanagementstrategie in 12 V-Bordnetzen

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    Tan, Ömer | TIBKAT | 2024
    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

    Grundstudienprogramme und Weiterbildungstraining

    Tietgens, Hans | TIBKAT | 1979
    Schlagwörter: Learning to Learn

    Hybride Deep Learning-Verfahren zur Interferenzunterdrückung und hochauflösenden Winkelschätzung für Automobilradaranwendungen

    Fuchs, Jonas / Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg | TIBKAT | 2022
    Schlagwörter: Deep learning

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

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    Böttcher, O. / Fuchs, J. / Hoffmann, R. et al. | 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

    MANTOS - robotische Operationen mit KI-basierten Skills; Manipulation und technologische Operationen für on-orbit Servicing : Schlussbericht : Bewilligungszeitraum: 01.12.2018-30.06.2020

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    Estable, Stéphane / Manz, Marc / Ahrns, Ingo et al. | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Deep learning

    MEMO - Mediengestüzte Lern- und Kollaborationsdienste für Elektro-Mobilität : Teilvorhaben: MEMO Konzept und AppSpace ; Schlussbericht ; Laufzeit des Vorhabens: 01.07.2010 - 30.06.2013

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    Schwertel, Uta / Schmidt, Mareike / Zimmermann, Volker | TIBKAT | 2013
    Schlagwörter: E-Learning

    MOLEM - Mobiles Lernen für Elektromobilität : Schlussbericht zum Förderprojekt: MOLEM : Teil I und II : Laufzeit des Vorhabens: 01.09.2012-31.08.2015

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    Alizade, Julia / Denk, Eduard / Mache, Udo et al. | TIBKAT | 2015
    Schlagwörter: E-Learning

    Nachhaltige Mobilität, Energiewende und Industrie 4.0 : Beiträge und Positionen

    Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin / Berliner Wissenschafts-Verlag | TIBKAT | 2015
    Schlagwörter: E-Learning

    Personalisierte Klassifizierung des Fahrstils durch maschinelles Lernen

    Jardin, Philippe / Shaker Verlag / Technische Universität Darmstadt | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: transfer learning

    Point cloud processing for environmental analysis in Autonomous Driving using Deep Learning

    Freier Zugriff
    Simon, Martin / Technische Universität Ilmenau / Universitätsverlag Ilmenau | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Deep learning

    Schwingkomfortbewertung in Straßenbahnen mittels Maschinellen Lernens

    Bettinger, Tobias | TIBKAT | 2023
    Schlagwörter: Machine learning

    Sliding-Mode-Lernverfahren für neuronale Netzwerke in adaptiven Regelungssystemen

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    Schnetter, Philipp | TIBKAT | 2018
    Schlagwörter: Machine Learning

    Systematische Steigerung der Energieeffizienz im Karosseriebau

    Teiwes, Hanno | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Machine learning.

    Systemischer Ansatz zur Detektion von Lichtsignalanlagen in Kamerabildern

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    Fregin, Andreas / Universität Ulm | TIBKAT | 2020
    Schlagwörter: Machine learning

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

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

    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

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    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

    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