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VDI Wissensforum GmbH (ed.)

Automation 2022

Series: VDI-Berichte

Volume 2399 2022

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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

VDI Wissensforum GmbH - Technische Zuverlässigkeit 2023

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VDI Wissensforum GmbH (ed.)

Technische Zuverlässigkeit 2023

Series: VDI-Berichte

Volume 2409 2023

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P. Adler, R. Mallwitz Zuverlässigkeitsuntersuchung eines Klimakompressors im E-Fahrzeug – Herleitung eines Belastungsprofils und Analyse des Hauptstressfaktors zur Lebensdauerabschätzung von Elektrolytkondensatoren S. 97-110

„… Schluss, dass komplexe Vorhersagemodelle, die alle möglichen Stressfaktoren berücksichtigen, nicht …”

doi.org/10.51202/9783181024096

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VDI Wissensforum GmbH (ed.)

Automation 2019

Series: VDI-Berichte

Volume 2351 2019

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R. M. Page, M. Blessing, N. Fink, T. Kunimünch Wassernetze vernetzen S. 781-794

„… sein. In dieser Studie werden ortsgenaue Wetterinformationen als Ergebnis numerischer Vorhersagemodelle …”

doi.org/10.51202/9783181023518

Christian Brecher, Jörg Krüger, Eckart Uhlmann, Alexander Verl, Oliver Riedel, Armin Lechler - KI in der Produktion – Innovative Anwendungsfälle

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Christian Brecher, Jörg Krüger, Eckart Uhlmann, Alexander Verl, Oliver Riedel, Armin Lechler

KI in der Produktion – Innovative Anwendungsfälle

Series: Fertigungstechnik

Volume 707 2022

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N. Koutrakis, J. Polte, E. Uhlmann Smart Maintenance in der Produktion – Konzept zu einer ganzheitlichen Lösung S. 37-46

„… Effekt gemessen werden kann. Für dieses Vorhersagemodell wurde ein Long Short-Term Memory (LSTM) [20 …”

doi.org/10.51202/9783186707024

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wt Werkstattstechnik online

Browse Volumes: wt Werkstattstechnik online

wt Volume 111 (2021) Issue 03 ISSN Online: 1436-4980

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Philipp Theumer, Alexander Zipfel, Michael Colombo, Albert Heim Konzept zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung/AI-based, resource-efficient cheese production – A concept for reducing food waste S. 161-166

„… werden. Für das Training des Vorhersagemodells werden als Merkmale historisch aufgezeichnete chemische …”

doi.org/10.37544/1436-4980-2021-03

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