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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

Automation 2019

Reihe: VDI-Berichte

Band 2351 2019

Treffer in den folgenden Teilen:

J. Elsner, R. Mueller, S. Thümmel Flooded Edge Gateways – Real-Time Aggregation of High-Density Data Using Complex Event Processing and Machine Learning S. 719-730

„… and Machine Learning Prof. Dr. J. Elsner, Hochschule Albstadt-Sigmaringen, Albstadt; Prof. Dr. R …” „… through a combination of Complex Event Processing and Machine Learning. The presented solution is …” „… real-time data analysis and machine learning capabilities through the integration of models in the PMML …”

B. Maschler, N. Jazdi, M. Weyrich Maschinelles Lernen für intelligente Automatisierungssysteme mit dezentraler Datenhaltung am Anwendungsfall Predictive Maintenance S. 739-752

„… Anwendungsfall Predictive Maintenance Machine learning for intelligent automation systems with …” „… ), Universität Stuttgart Kurzfassung Für eine hohe Ergebnisqualität sind Machine Learning Algorithmen auf …” „… Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen eingegangen wird. Abstract Machine learning algorithms rely …”

D. Sun, S. Willmann, S. Sathananthan, S. Hoch, D. Gamrad, A. Gladisch, E. Simsek, J. Myrzik Deep Auto-encoder-based Approach for Dependability Assessment of Industrial Wireless Network S. 1047-1070

„… , Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553):436-444. [7] Brownlee J. Practical Machine …” „… , 2008:313-318. [14] Demirbilek E, Grégoire J C. Machine Learning--Based Parametric Audiovisual Quality …” „… also increase rapidly. Recent advances in deep learning have made machine learning dramatically …”

M. Röhler, J. Berg, G. Reinhart Aufgabenorientierte Konfiguration autonomer Robotersysteme zur industriellen Anwendung von Reinforcement Learning S. 753-766

„… enable the industrial use of reinforcement learning, a machine learning method that has made …” „… Machine Learning. ICML ’99. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc 1999, S. 278–287 …” „… Reinforcement Learning M.Sc. M. Röhler, M.Sc. Julia Berg, Prof. Dr.-Ing. Gunther Reinhart, Fraunhofer IGCV …”

T. Gamer, B. Kloepper, M. Hoernicke, V. Biagini, M. Subasic, C. Gross Autonome Systeme – Eine Industrie-Sicht auf Autonomie – Anwendung einer Taxonomie auf eine autonome Anlage S. 705-718

„… technologies such as machine learning, and other AI technologies introduce learning and prediction capabilities …” „… especially failure cases – available today, which is however key for the training of machine learning models …” „… is a huge challenge. With currently popular machine learning system, AI systems cannot compete with …”

M. Ay, S. Stemmler, D. Abel, M. Schwenzer, T. Bergs Adaptive modellprädiktive Kraftregelung beim Schruppfräsen S. 183-196

„… Training Support Vector Machines“ in Journal of Machine Learning Research, vol. 6, 2005, S. 1889-1918 [13 …” „… modellbasierter Regelungsansatz datenbasiert gestützt werden kann. Das Verfahren der Support Vector Machines (SVM …” „… Einflüssen und zum Einsatz in Regelungssystemen bieten die Support Vector Machines (SVM) als maschinelles …”

Titelei/Inhaltsverzeichnis

„… Processing and Machine Learning …” „… Machine-as-a-Service – Integration von Blockchain und Konzepten der I4.0 . . . . . . . . . . . . 647 A …” „… von Reinforcement Learning …”

D. Büchner, A. Sahrhage, S. Bahr Lokale Referenzierung zur Antastung von Nieten mit einem kollaborierenden Roboter S. 15-26

„… Ergebnisse In diesem Abschnitt werden die erreichten Ergebnisse für den Machine Learning Teil in der …” „… vorgestellten Ergebnisse diskutiert. Für das Machine Learning werden gute Ergebnisse erzielt. Das angelernte …” „… gewählten Anwendungsfall anwenden lässt. Mit Machine Learning kann zuverlässig ein Nietfeld im Raum …”

D. Pfeiffer, M. Becker Messdatengestützte Kältelastvorhersage für eine modellprädiktive Betriebsführung von Kälteanlagen Untersuchungen zum Einfluss von Lastprognosefehlern S. 103-116

„… Support-Vector-Machines (SVM) identifiziert wurden [4]. Tabelle 1: Literaturauszug zu Methoden der Kältelastprognose …” „… Regressionsmodelle [6] Vergleichstagverfahren: [7] etc. Neuronale Netzte (NN) [8] Deep Learning …” „… (Sonderform von NN) [9] Support Vector Machines [8] Random forests [9] etc. Darüber hinaus wird in …”

A. Elkhashap, D. Abel, R. Meier Modelling and Control of a Continuous Vibrated Fluidized Bed Dryer in Pharmaceutical Production S. 159-174

„… [10] Rasmussen, C. E. u. Williams, C. K. I.: Gaussian processes for machine learning. Adaptive …” „… computation and machine learning. Cambridge, Mass: MIT Press 2006 [11] Schiesser, W. E. u. Griffiths, G. W …” „… machines and methods used in continuous manufacturing of pharmaceutical solid dosage forms. At the …”

J. Ulmer, J. Wollert, C. Y. Lai, C. Cheng Integration von VR und AR in Produktlebenszyklen – Eine Übersicht über die Nutzung virtueller Technologien im industriellen Umfeld S. 911-930

„… .: Anwendungen für Präsentation und Training. Game-based Learning im Service – GATSCAR (Volkswagen). Virtuelle …” „… . u. Stiefelhagen, R.: Learning to Juggle in an Interactive Virtual Reality Environment. HCI …” „… on Learning. International Conference of Educational Innovation through Technology, 2017 [53] Meyer …”

W. Maaß, S. Janzen Echtzeit-Optimierung in der landwirtschaftlichen Produktion – Smart-Harvesting-Services und EdgeAI S. 693-704

„… . 2017. Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data. Technical …” „… JavaScript-basiertes maschinelles Lernen ohne zentralisierte Trainingsdaten ermöglichen (vgl. Distributed Learning [14 …”

C. P. Iatrou, J. Rahm, M. Graube, L. Urbas Echtzeitfähiger OPC UA Server als Hardware-Peripherie für single chip Rechenplattformen – Konzepte und Entwurfsentscheidung um den OPC UA RT IP Core S. 895-910

„… of product data supported by machine learning techniques“, in 2017 International Conference on …” „… Selective Ensemble Learning“, IEEE Access, Bd. 6, S. 55628–55642, 2018. VDI-Berichte Nr. 2351, 2019908 [18 …”

R. Pugliese, T. Konrad, R. Zweigel, D. Abel, A. Kluge-Wilkes, R. H. Schmitt Automatische Multikopter-basierte Indoor-Inspektion großer Oberflächen – Vorstellung der Systemelemente eines zerstörungsfreien Inspektionssystems für die Oberflächeninspektion von Flugzeugen nach Bli... S. 767-780

„… Flugzeugschale 6. Defekterkennung mit einem Hybrid aus Machine Vision und künstlicher Intelligenz Die …” „… , L. Bottou, Y. Bengio und P. Haffner, „Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition …”

doi.org/10.51202/9783181023518

VDI Wissensforum GmbH - ELIV-MarketPlace 2022

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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

ELIV-MarketPlace 2022

Reihe: VDI-Berichte

Band 2405 2022

Treffer in den folgenden Teilen:

B. Franczyk Technology comparison of surround sensors for mobile machines – Change from rule-based systems to Deep Learning S. 421-428

„… machines(5) Why use Deep Learning?(6) Uncertainties in Deep Neural Networks(7) Our research on digitization …” „… learning)Possibility of self-supervised learningReduction of the susceptibility to errorsCyan Magenta Yellow …” „… www.digitalisierung-landwirtschaft.deWHY USE DEEP LEARNING?www.digitalisierung-landwirtschaft.deAdvantages compared to traditional …”

U. Bodenhausen Comprehensive Test Strategy for AI Based Systems – From AI Test Principles to T est Optimization S. 265-282

„… Challenge 5: Validation of (sub)systems that are based on machine learning.Relevant Standards - ISO/TR …” „… Uncertainty in the Safety Assurance of Machine Learning*Evidence Level of AI Testing* Source: ISO/PAS 8800 …” „… test strategy for systems based on AI. Why is this an important contribution? In the Machine Learning …”

N. Kechler, Eric Sax Big Data Analytics for a seamless Design Flow of reliable Automated Driving Functions S. 257-264

„… serviceCondition assessment of a bus door through a machine learning-based modelMulti-Class Classification methods …” „… during simulation, testing, prototyping and operations for machine learning and quality assurance issues …” „… of all requirements, the use of simulation tools, prototypes and machine learning algorithms for data …”

Titelei/Inhaltsverzeichnis

„… surround sensors for mobile machines – Change from rule-based systems to Deep Learning …” „… Magnetic Synchronous Machine …” „… � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �403 M. Tanimou, T. Stumpf, Robert Bosch GmbH, StuttgartE/E in Mobile Machines f Interoperability and …”

M. Tanimou, T. Stumpf Centralized Architecture in Commercial Vehicles and its impact on Software defined Architecture S. 403-412

„… system)adapt and learn (using machine learning)From ”stand-alone embedded device” to ”smart ecosystem-connected …” „… partitioning of functionalities hosted by the vehicle itself or other affiliated machines. Thus, use cases …” „… real-timerequirementsCMI = CSP machine imageSOAFEE special interest groupOEM creates and maintains„native“ OEM CMI1.OEM …”

doi.org/10.51202/9783181024058

VDI-Wissensforum GmbH - DRITEV – Drivetrain for Vehicles 2021

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VDI-Wissensforum GmbH (Hrsg.)

DRITEV – Drivetrain for Vehicles 2021

Reihe: VDI-Berichte

Band 2381 2021

Treffer in den folgenden Teilen:

X. Zhang, F. Küçükay Driveability optimization of electrified powertrains utilizing machine learning based control and the interaction with ADAS/AD systems S. 361-376

„… Driveability optimization of electrified powertrains utilizing machine learning based control and …” „… driveability simulations. Based on the simulation model, a machine learning based active damping control is …” „… concepts. At this point we have used existing data and machine learning method to develop a unified …”

Titelei/Inhaltsverzeichnis

„… Multi-Objective Optimization Driveability optimization of electrified powertrains utilizing machine learning based …” „… electric machines for trailers with electric axles � � � � � � � � � � � � � � � � � 653 F …”

W. Sackl Sustainable Powertrain Solutions – the new role of the powertrain at Magna S. 1-10

„… controlled by a central, learning and communicating intelligence. Finally, a modular and scalable …” „… scaled by the e-machines and power electronics. (and software??) What´s more, new functions can be …”

doi.org/10.51202/9783181023815

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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

Automation 2022

Reihe: VDI-Berichte

Band 2399 2022

Treffer in den folgenden Teilen:

M. Platenius-Mohr, J. Schlake, M. Vach, R. Koorts Bring your Machine Learning Intelligence to the Edge – An Example on Edge Analytics for Cement Strength Prediction S. 413-424

„… Bring your Machine Learning Intelligence to the Edge – An Example on Edge Analytics for Cement …” „… intelligence and machine learning grows –also in the process automation sector. One relevant question is how …” „… machine learning functions within the ABB Ability™ Genix Industrial Analyt-ics and AI Suite1. Models were …”

C. Song, M. Gärtler, B. Klöpper Phasenidentifikation von Batch-Prozessen durch aktives Lernen S. 625-636

„… machine learning or artificial intelligence based. In general, this can be directly modelled as supervised …” „… ) method is that the performance of machine learning models, which are constructed only on few data samples …” „… , can be improved if an in-teractive process established between the machine learning model and oracle …”

M. Gärtler, B. Schmidt Auf dem Weg zur Digitalisierung von R&I – Evaluierung von Few Shot Learning Techniken zur einfachen Erkennung bisher unbekannter Elemente S. 453-464

„… [22], [23], most recently also many machine learning-based techniques [24], [25]. In VDI-Berichte Nr …” „… difficult to achieve. Especially the machine learning-based approaches require a large set of examples to be …” „… ubiquitous. Artificial intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have been identified as key aspects in the …”

C. Neunzig, D. Möllensiep, S. Fahle, B. Kuhlenkötter, M. Möller, J. Schulz Approach to Data Pre-processing for Predictive Quality of Hydraulic Test Results in a Dynamic Manufacturing Environment S. 425-438

„… , Homburg Abstract Machine learning (Ml) is rapidly becoming a competitive technology by addressing …” „… control spool is predicted using machine learning methods. In this industrial use case, the quality …” „… ., 2019. Machine learning based concept drift detection for predictive maintenance. Computers & Industrial …”

R. Gitzel, T. Kozel Hot Spot Detection in Electrical Equipment using the Inverse Pixel Count Algorithm S. 479-490

„… or healthy. We show how this feature can be used for machine learning with high accuracy. While the …” „… machine learning algorithms to do the classification. Many papers use Support Vector Machines (e.g. [1 …” „… t, increase X by dx and go back to step 3. VDI-Berichte Nr. 2399, 20224844 Machine Learning While a …”

G. Just, V. Khaydarov, L. Urbas, B. Klöpper, F. D. Bähner Hidden Markov Models und Active Learning zur automatisierten Kennzeichnung von Batchphasen in der Prozessindustrie S. 615-624

„… Benchmarkfor Machine Learning Testing and Comparison. Lissabon: Tecnico Lisboa. Fawaz, I., Forestier, G., Weber …” „… models for segmenting and labeling sequence data. International Conference on Machine Learning (pp …” „… Introduction to Conditional Random Fields. Foundations and Trends® in Machine Learning, 267-373. Viterbi, A …”

A. Charizanis, M. Müller, M. Weyrich, H. Mettler Validierung von sicherheitsrelevanten KI-Systemen in der Pharmabranche S. 561-580

„… . Für die Entwicklung der KI verweist die FDA auf die „Good Machine Learning Practices“ (GMLP), welche …” „… Modifi-cations to Artificial Intelligences / Machine Learning (AI/ML) - Based Software as a Medical Device (SaMD …” „… devices/published/US-FDA-Artificial-Intelligence-and-Machine-Learning-Dis-cussion-Paper.pdf – Überprüfungsdatum 2022-01-20 [5] U.S. Food & Drug Administration: Good Machine Learning …”

D. Vranješ, P. Topalis, O. Niggemann Chancen und Herausforderungen für Künstliche Intelligenz in kleinen und mittelständischen Unternehmen S. 399-412

„… . https://www.pwc.de/de/digitale-transformation/kuenstliche-intelligenz/studie-kuenstliche-intelligenz-in-unternehmen.pdf, abgerufen am: 06.01.2022 VDI-Berichte Nr. 2399, 2022410 [15] Machine Learning in der Logistik …” „… ., Kiefer D. (2020): Machine Learning in SME: An Empirical Study on Enablers and Success Factors. In …” „… . https://azure.microsoft.com/de-de/, abgerufen am: 06.01.2022 [27] Apple Developer: Create ML - Machine Learning - Apple Developer …”

Titelei/Inhaltsverzeichnis

„… . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387 J.-P. Beck, A. Fay, Helmut-Schmidt-Universität, Hamburg f KI & Autonome Systeme – Machine Learning …” „… , Ruhr-University Bochum; M. Möller, J. Schulz, Bosch Rexroth AG, Homburg f KI & Autonome Systeme – Machine Learning …” „… . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 399 D. Vranješ, P. Topalis, O. Niggemann, Helmut-Schmidt-Universität, HamburgBring your Machine …”

H. S. Steude, D. Vranješ, J. L. Augustin, O. Niggemann, M. Lange-Hegermann, D. Höche Verwendung Neuronaler Netze zur automatisierten Analyse und Modellierung elasto-plastischer Materialeigenschaften von metallischen Zugproben S. 505-520

„… , “Editorial: Machine Learning and Data Mining in Materials Science,” Frontiers in Materials, vol. 7, p. 51 …” „… , “Recent advances and applications of machine learning in solid-state materials science,” npj …” „… . Krishna, A. Agrawal, and C. Wolverton, “Machine-learning-accelerated high-throughput materials screening …”

S. Grüner, M. Hoernicke Orchestrierung hybrider Anlagen – auf dem Weg zur Integration von PackML Komponenten in Modulare Anlagen S. 307-318

„… Machine Learning Models in Process Control Environments”, ESTEP 2020, Pisa, 2020-10 VDI-Berichte Nr. 2399 …” „… Anlagen Orchestration of Hybrid Plants – Towards Integration of PackML Machines into Modular Process …” „… , machine automation fol-lows a similar approach. Machine vendors use the PackML [3] specification to …”

R. Heesch, N. Widulle, A. Köcher, A. Nordhausen, L. M. Vieira da Silva, J. Putzke, O. Niggemann Methoden der künstlichen Intelligenz für die automatisierte Planung von modularen Produktionsprozessen S. 439-452

„… Basis von Supervised Learning Das Lernen von Sequenzen ist im Machine Learning schon lange möglich …” „… zwischen Prozessschritten zu finden. ML wird typischerweise in die Kategorien Supervised Learning (SL …” „… ), Unsupervised Learning (UL) und Reinforcement Learning (RL) unterteilt. Ersteres verwendet Domänenwissen in Form …”

M. Krüger, B. Vogel-Heuser, K. Land, G. Grim, J. Lorenzer, M. Hanf Data Mining in der Prozesstechnik als Key-Enabler intelligenter Digitaler Zwillinge für eine datengetriebene Optimierung der Prozessführung S. 231-244

„… des I/O-Verhaltens der Anlage gewonnen und mit Machine-Learning-An-sätzen kombiniert werden [6]. Stand …” „… . Jäschke, „Combining machine learning and process engi-neering physics towards enhanced accuracy and …”

W. Varro Erweiterte Risikobeurteilung für Maschinen und Betriebsmittel mit künstlicher Intelligenz S. 595-614

„… Verhaltens der Maschine, z.B. durch Algorithmen, Deap Learning, Ma-chine Learning, SW-Updates, Fernzugriff …” „… ), Bilder oder sogar dreidimensionale Gegenstände erkennen, vi-suelle Informationen zu analysieren („Machine …” „…  SW-Updates und Upgrades Eine Änderung der Grenzen ergibt sich auch, wenn der Lernprozess (ML, Deap Learning …”

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

„… Electricity Demand Prediction via Socioeconomic Factors-A Machine Learning Approach with Florida as a Case …” „… Prognostizierte Energieverbräuche durch Deep Learning als Basis zur Integration in ein Smart Grid …” „… dienen. FM, die mithilfe von Deep Learning (DL)-Methodiken entwickelt werden, haben den Vorteil, dass sie …”

R. Gröpler, V. Sudhi, L. Kutty Automatisierte Modell- und Testgenerierung aus textuellen Anforderungen S. 521-532

„… Sentence-BERT) oder das Lernen aus korrigierten Vorschlägen eines Domänenexperten (Online Machine Learning …”

N. Widulle, J. Ehrhardt, M. Krantz, A. Liebert, A. Nordhausen, O. Niggemann Eine Simulationsumgebung für flexible Cyber-Physische Produktionssysteme zur Generierung realistischer Datensätze für maschinelle Lernverfahren S. 533-544

„… planning, an increasing number of approaches from Artificial Intelli-gence (AI) and Machine Learning (ML …”

doi.org/10.51202/9783181023990

VDI Wissensforum GmbH - Dritev – Drivetrain for Vehicles 2020

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VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.)

Dritev – Drivetrain for Vehicles 2020

Reihe: VDI-Berichte

Band 2373 2020

Treffer in den folgenden Teilen:

D. Vietze, M. Hein, K. Stahl Method for a cloud based remaining-service-life-prediction for vehicle-gearboxes based on big-data-analysis and machine learning

„… Big-Data-Analysis and Machine Learning Daniel Vietze, M.Sc., Dr.-Ing. Michael Hein, Prof. Dr.-Ing. Karsten …” „… and state-of-health of gears during operation. Within this method big-data and machine-learning …” „… of fatigue life analysis and including the potential of machine-learning and big data. This paper …”

Titelei/Inhaltsverzeichnis

„… vehicle-gearboxes based on big-data-analysis and machine learning …”

T. Korb, M. Nussbaumer, S. Rinderknecht Generic optimization environment and knowledge-based guided evolutionary algorithms for automated transmission calibration – Method to generate a knowledge base through impact analysis of parameters a...

„… corrected, because it does not affect the learning process of the ANN. The same applies on the illustrated …” „… [27] Grover, P. (2018). 5 Regression Loss Functions All Machine Learners Should Know. Choosing the …” „… ]. machine-learnersshould-know-4fb140e9d4b0> [28] Pal, S. K …”

doi.org/10.51202/9783181023730

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