Zobrazeno 1 - 10
of 1 839
pro vyhledávání: '"Grimminger, F."'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pullamsetti, S.S., Savai, R., Janssen, W., Dahal, B.K., Seeger, W., Grimminger, F., Ghofrani, H.A., Weissmann, N., Schermuly, R.T.
Publikováno v:
In Clinical Microbiology and Infection January 2011 17(1):7-14
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rako, Z, Cekay, M, Yildiz, S, Mummert, C, Franken, J, Soethe, H, Yogeswaran, A, Kremer, N, Wilhelm, J, Roller, F, Grimminger, F, Ghofrani, H, Richter, M, Savai-Pullamsetti, S, Seeger, W, Savai, R, Eul, B, Tello, K
Publikováno v:
Pneumologie; 2024 Supplement 1, Vol. 78, pS49-S50, 2p
Autor:
Wüthrich, M., Widmaier, F., Grimminger, F., Akpo, J., Joshi, S., Agrawal, V., Hammoud, B., Khadiv, M., Bogdanovic, M., Berenz, V., Viereck, J., Naveau, M., Righetti, L., Schölkopf, B., Bauer, S.
Publikováno v:
Proceedings of the 2020 Conference on Robot Learning (CoRL 2020)
Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Dexterous object manipulation remains an open problem in robotics, despite the rapid progress in machine learning during the past decade. We argue that a hindrance is the high cost of experimentation on real systems, in terms of both time and money.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e38f5e08955137e7b65ef1f0b896dff9
http://arxiv.org/abs/2008.03596
http://arxiv.org/abs/2008.03596
