Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Knoll, Alois Christian"'
Autor:
Yuan, Chengjie, Shi, Yunlei, Feng, Qian, Chang, Chunyang, Chen, Zhaopeng, Knoll, Alois Christian, Zhang, Jianwei
Recently, deep reinforcement learning (RL) has shown some impressive successes in robotic manipulation applications. However, training robots in the real world is nontrivial owing to sample efficiency and safety concerns. Sim-to-real transfer is prop
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.14104
Publikováno v:
In Microelectronics Reliability April 2023 143
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.
Publikováno v:
International Journal of Computer Assisted Radiology & Surgery; May2023, Vol. 18 Issue 5, p865-870, 6p
Autor:
Yuan, Chengjie, Shi, Yunlei, Feng, Qian, Chang, Chunyang, Chen, Zhaopeng, Knoll, Alois Christian, Zhang, Jianwei
Recently, deep reinforcement learning (RL) has shown some impressive successes in robotic manipulation applications. However, training robots in the real world is nontrivial owing to sample efficiency and safety concerns. Sim-to-real transfer is prop
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a6f5d0c59a0ed905e244298b4dec652c
https://mediatum.ub.tum.de/1691255
https://mediatum.ub.tum.de/1691255
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Reference Module in Chemistry, Molecular Sciences and Chemical Engineering 2013
Autor:
Erçelik, Emeç
We propose three approaches to enhance 3D object detection using the sequential data. First, we aggregate scene-level feature maps of multiple frames to obtain a richer representation of the entire scene. Next, we present an object-level method, wher
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______518::b32f22184112f867afdf766e1d9100db
https://mediatum.ub.tum.de/doc/1658571/document.pdf
https://mediatum.ub.tum.de/doc/1658571/document.pdf
Autor:
Auge, Daniel Gustav
Biologically inspired spiking neural networks (SNNs) have shown to be energy-efficient alternatives to common artificial neural networks in real-world applications. This thesis elaborates on signal encoding techniques and training methods for SNNs. T
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______518::a62264b790d9433dea4539626e9ef0e1
https://mediatum.ub.tum.de/doc/1654878/document.pdf
https://mediatum.ub.tum.de/doc/1654878/document.pdf