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Lärmbekämpfung

Alle Ausgaben: Lärmbekämpfung

Lärm Jahrgang 15 (2020) Heft 02 ISSN Online: 1863-4672

Treffer in den folgenden Teilen:

S. Kepplinger, T. Krüger Der Puck macht „pling“! S. 40-45

„… Dimensionality Reduction and Convolutional Neural Networks. Conference: Workshop on Detection and …”

doi.org/10.37544/1863-4672-2020-02

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Technische Sicherheit

Alle Ausgaben: Technische Sicherheit

TeSi Jahrgang 9 (2019) Heft 09 ISSN Online: 2191-0073

Treffer in den folgenden Teilen:

S. Kepplinger, T. Krüger Der Puck macht „pling“! S. 41-45

„… Autoencoder-Based Dimensionality Reduction and Convolutional Neural Networks. Conference: Workshop on Detection and …”

doi.org/10.37544/2191-0073-2019-09

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wt Werkstattstechnik online

Alle Ausgaben: wt Werkstattstechnik online

wt Jahrgang 109 (2019) Heft 09 ISSN Online: 1436-4980

Treffer in den folgenden Teilen:

H. Petruck, A. Mertens, V. Nitsch Adaptive Mensch-Roboter-Kollaboration in der Montage*/Adaptive human-robot collaboration in assembly – Manual Processes in the Internet of Production – Uncertainty in a digitally simulated world? S. 694-698

„… ] Petruck, H.; Mertens, A.: Using Convolutional Neural Networks for Assembly Activity Recognition in Robot …”

doi.org/10.37544/1436-4980-2019-09

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wt Werkstattstechnik online

Alle Ausgaben: wt Werkstattstechnik online

wt Jahrgang 113 (2023) Heft 01-02 ISSN Online: 1436-4980

Treffer in den folgenden Teilen:

Lukas Baur, Can Kaymakci, Alexander Sauer Bottom-Up Lastprognose im industriellen Kontext/Bottom-up load forecasting in the industrial context S. 65-70

„… profile-supported convolutional neu-ral network for short-term load forecasting in the industrial sector. Energy and …”

doi.org/10.37544/1436-4980-2023-01-02

VDI Wissensforum GmbH - Land.Technik AgEng 2017

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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

Land.Technik AgEng 2017

Reihe: VDI-Berichte

Band 2300 2017

Treffer in den folgenden Teilen:

A. Johannes, M. Seitz Automatic plant disease diagnosis using mobile capture devices S. 39-60

„… healthy leaves and a total number of 26 different diseases. The use of deep convolutional neural networks …” „… . Deep neural networks based recognition of plant diseases by leaf image classification. Comput …”

doi.org/10.51202/9783181023006

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