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Marek Kowalczyk - Online-Methoden zur effizienten Vermessung von statistischen und dynamischen Verbrennungsmotormodellen

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Marek Kowalczyk

Online-Methoden zur effizienten Vermessung von statistischen und dynamischen Verbrennungsmotormodellen

Series: Verkehrstechnik/Fahrzeugtechnik

Volume 810 2018

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Literaturverzeichnis S. 161-178

„… Press, 2007 [126] RASMUSSEN, C. E.; WILLIAMS, C. K. I.: Gaussian Processes for Machine Learning. MIT …” „… Using Support Vector Machines. In: 2006 IEEE International Conference on Control Applications. München …” „… Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 2003 [102] MARKOVSKY, I.; VAN …”

doi.org/10.51202/9783186810120

Kilian Schneider - Prospektive Approximation der Unfallschwere für Integrale Fahrzeugsicherheitssysteme

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Kilian Schneider

Prospektive Approximation der Unfallschwere für Integrale Fahrzeugsicherheitssysteme

Series: Verkehrstechnik/Fahrzeugtechnik

Volume 818 2023

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Literaturverzeichnis S. 146-164

„… ; Botsch, Michael ; Böhmländer, Dennis ; Utschick, Wolfgang:Machine Learning Based Prediction of Crash …” „… for Crash Injury Severity Among Various Machine Learning and StatisticalMethods. 6 (2018), S …” „… learning approachfor estimating the reliability of crash severity predictions. In: 2016 IEEE 19th …”

Stand der Wissenschaft und technische Anwendung in der Unfallschwereschätzung S. 22-34

„… VolumenMethodeMehrkörper-SimulationKünstlicheIntelligenzMachine LearningNeuronale NetzeRandom-ForestsSupport Vector Machine …” „… Machines, multinominaler Logik, Entscheidungsbäumen und Random-Forest. Beide Autorenteams kamen zu dem …”

Einleitung S. 1-6

„… Intelligenz (KI), Machine Learning und statistischen Verfahren. Den Abschlussdieses Kapitels bildet die …”

Zusammenfassung und Ausblick S. 116-145

„… vereinbar, weshalb dafür einerseits Methoden der künstlichen Intelligenz undMachine Learning, andererseits …”

doi.org/10.51202/9783186818126

Daniel Koß - Zertifizierungsgerechter Entwurf betriebsmitteladäquater Automatisierungssysteme mit Sicherheitsverantwortung

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Daniel Koß

Zertifizierungsgerechter Entwurf betriebsmitteladäquater Automatisierungssysteme mit Sicherheitsverantwortung

Series: Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik

Volume 1279 2023

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Literatur S. 224-236

„… . 74–77.[73] C. Otte. „Safe and Interpretable Machine Learning: A Methodological Review“. In:Computational …” „… . 2000), S. 417–423.[3] A.D. Baddeley und G. Hitch. „Working Memory“. In: The Psychology of Learning …” „… . Bojarski u. a. „Explaining How a Deep Neural Network Trained with End-to-EndLearning Steers a Car“. In …”

doi.org/10.51202/9783186279088

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Gefahrstoffe

Browse Volumes: Gefahrstoffe

GrdL Volume 81 (2021) Issue 09-10 ISSN Online: 0949-8036

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Ulrich Uhrner, Jürgen Schnelle-Kreis, Andreas Philipp, Markus Pesch, Marcus Hank, Volker Ziegler, Klaus Schäfer, Hans Grimm, Thomas Gratza, Michael Kowalski, Josef Cyrys, Johannes Werhahn, Stefan Emeis, Paul Tremper, Johannes Riesterer, Till Riedel, Matthias Budde, Annette Peters, Michael Beigl Hochaufgelöste Erfassung der urbanen Feinstaubbelastung mittels Messnetz aus kostengünstigen Sensoren und numerischen Simulationen/High-resolution mapping of urban fine dust pollution with a network of inexpensive (mid- and low-cost) sensors and numerical simulations S. 353-361

„… Learning in Python. In: Journal of Machine Learning Research, 12 (2011) S. 2825-2830. [13] Budde, M …” „… entstehen, berücksichtigen können. Mithilfe eines inkrementellen Deep-Learning-Verfahrens konnte erfolgreich …” „… entwickelt. Getestet wurden die Verfahren „Random Forest Regression“, „Support Vector Machines“, „Voting …”

doi.org/10.37544/0949-8036-2021-09-10

Michael Simon Josef Walter - Toleranzanalyse und Toleranzsynthese abweichungsbehafteter Mechanismen

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Michael Simon Josef Walter

Toleranzanalyse und Toleranzsynthese abweichungsbehafteter Mechanismen

Series: Konstruktionstechnik/Maschinenelemente

Volume 437 2016

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Literatur S. 193-236

„… .; Webb, G. I.: Encyclopedia of Machine Learning. New York: Springer, 1. Auflage, 2010, S. Literatur 217 …” „… ] Bates, E. E.: Specifying Design Tolerances – by statistical methods. Machine Design Bd. 21 (1949) Nr. 3 …” „… simulation. Mechanism and Machine Theory Bd. 42 (2007) Nr. 10, S. 1326–1351. [Bun07] Bundesregierung …”

doi.org/10.51202/9783186437013

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