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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

SIMVEC 2022

Reihe: VDI-Berichte

Band 2407 2022

Treffer in den folgenden Teilen:

M. Burger, T. Jung, C. i Wu, T. Rothmann Umgebungsdaten und Dynamische Verkehrsszenarien zur Effizienten Erprobung von Fahrzeug-Systemen S. 423-436

„… Lernens beispielsweise eignen sich, um datenbasiert dynamische Vorhersagemodelle abzuleiten oder um in …”

doi.org/10.51202/9783181024072

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wt Werkstattstechnik online

Alle Ausgaben: wt Werkstattstechnik online

wt Jahrgang 103 (2013) Heft 1 ISSN Online: 1436-4980

Treffer in den folgenden Teilen:

U. Heisel, S. Braun Prognose des prozessabhängigen Energieverbrauchs * - Teil 2 S. 22-27

„… Prozessparameterbereich bestätigte die Genauigkeit des Vor-hersagemodells (Bild 7). Unterschiedliche KSS-Mengen zeig-Bild …”

doi.org/10.37544/1436-4980-2013-1

VDI Wissensforum GmbH - Fahrzeugsicherheit

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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

Fahrzeugsicherheit

Reihe: VDI-Berichte

Band 2426 2023

Treffer in den folgenden Teilen:

A. Forster, A. Tscheschel, J. Zimmermann, T. Brandmeier, K. Schneider, G. Sequeira Continentals Architektur für künftige Rückhaltemittel im automatisierten Fahren – Modularer Aufbau für schrittweise Einführung neuer Rückhaltemittel S. 313-324

„… diesem Vorhersagemodell profitieren, um die Verletzungsschwere zu reduzieren. Bild 2: Darstellung …”

doi.org/10.51202/9783181024263

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Technische Textilien

Alle Ausgaben: Technische Textilien

Technische Textilien Jahrgang 66 (2023) Heft 5 ISSN Online: 0323-3243

Treffer in den folgenden Teilen:

Florian Pohlmeyer, Sebastian Geldhäuser, Mesut Chetin VliesAlert – Einstellungsempfehlungssystem auf Basis von KI und integrierter Qualitätsmessung für Vliesstoffanlagen S. 39-42

„… eingesetzt.Grey-Box-Modelle sparen Zeit und GeldBei der Erstellung von Vorhersagemodellen, um aus der …”

doi.org/10.51202/0323-3243-2023-5

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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

Automation 2022

Reihe: VDI-Berichte

Band 2399 2022

Treffer in den folgenden Teilen:

M. Stange, M. Both, J. Müller Prognostizierte Energieverbräuche durch Deep Learning als Basis zur Integration in ein Smart Grid am Beispiel des Flughafen Köln Bonn S. 703-714

„… diesem Beitrag wird ein Vorhersage-modell für den Flughafen Köln-Bonn erstellt. Grundlage dafür sind …”

doi.org/10.51202/9783181023990

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