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pro vyhledávání: '"Groos, Jörn C."'
Autor:
Kornfeld, Nils, Luber, Andreas, Leich, Andreas, Kaiser, Max, Schubert, Lucas Andreas, Groos, Jörn C.
Die vorgestellten Anwendungsfälle zeigen exemplarischen die enormen Potenziale für den Einsatz des maschinellen Lernens bei der Zustandsüberwachung der Bahninfrastruktur. Gleichzeitig wird deutlich, dass schnelle Lösungen durch maschinelles Lerne
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1640::62306d6bb2a7224f2e3e940dbcfadfa4
https://elib.dlr.de/132958/
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Publikováno v:
Transport Research Arena 2018 Conference Proceedings
Railway switches are crucial for normal operation and during disruptions of the railroad system since they allow trains to use alternative routes. Switches moving parts are subject to high deterioration and prone to malfunctioning, representing a pot
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https://elib.dlr.de/114441/
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Kostengünstige Multi-Sensor-Systeme bieten die Chance für eine Zustandsüberwachung des Gleisoberbaus mit Regelzügen. Für die Überwachung der Zustandsentwicklung ist eine gleisgenaue Georeferenzierung der erhobenen Messdaten unerlässlich. Aktue
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https://elib.dlr.de/97886/
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Publikováno v:
Bauingenieur, 88 (9), 374-384
Bei der Nutzung des tiefen (1-5 km) Untergrundes (z.B. Fluidverpressung, tiefe Geothermie, Kohlenwasserstoffförderung, untertägiger Bergbau) kann es zu induzierten, d. h. menschlich verursachten, Erdbeben kommen. In Deutschland wird induzierte Seis
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3c7b05576603e81ba80a9a38eaf93d52
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Using seismic interferometry, we analyze the seismic noise wavefield around the city of Landau, Germany. The crosscorrelation functions (CCFs) are investigated with respect to signals which might contain information on the underground and its tempora
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Publikováno v:
International Railway Journal. Aug2021, Vol. 61 Issue 8, p40-41. 2p.