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pro vyhledávání: '"künstliches neuronales Netzwerk"'
Autor:
Halle, Alex, Hasse, Alexander
Die Topologieoptimierung ist die Suche einer optimalen Bauteilgeometrie in Abhängigkeit des Einsatzfalls. Für komplexe Probleme kann die Topologieoptimierung aufgrund eines hohen Detailgrades viel Zeit- und Rechenkapazität erfordern. Diese Nachtei
Autor:
Trujic, Velibor
Wegfindung ist ein entscheidender Aspekt von KI-Anwendungen, einschließlich Computerspielen, Robotik und autonomen Navigationssystemen. Traditionelle mathematische Algorithmen wie A* und Dijkstra werden häufig zur Lösung von Pfadfindungsproblemen
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_____10650::2cc5a65694b5a01dc3ecf404a10b367d
Autor:
Lins, Stefan Martin
Der hohe Anteil des Verkehrs an den Gesamtemissionen, dem damit verbundenen Beitrag zum Klimawandel sowie der extensive Flächenverbrauch des Individualverkehrs verstärken die politischen Forderungen nach einer Verkehrswende. Das Ziel dieser Arbeit
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https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A74086
https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A74086/attachment/ATT-0/
https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A74086/attachment/ATT-0/
Autor:
Huang, Dengpeng
Numerical modelling of chip formation is important for a better understanding thus for improvement of the high speed metal cutting process. The objective of this work is to develop a meshfree numerical simulation framework for the chip formation proc
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::77e1fde78eae3f809e4049b60eed0f2e
Autor:
Huber, Marco
Maschinelle Lernverfahren agieren autonomer als ein klassisches Computerprogramm. Wie sie vorgehen und warum sie ein bestimmtes Ergebnis ausgeben, ist selbst Experten oft unklar. Die bessere Nachvollziehbarkeit der Verfahren ist aber wichtig, um sie
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::ce7b294079d506f87439a873aea01b43
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/266235
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/266235
Autor:
Huber, Marco
Künstliche Intelligenz und ihr Teilgebiet Maschinelles Lernen sind in aller Munde. Genaueres Wissen darüber, was die Begriffe eigentlich meinen, ist jedoch oft noch nicht umfassend vorhanden. Deshalb stellt der Beitrag zunächst einiges Grundwissen
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______610::d0978b6760f435f0f4f7398129730991
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/262266
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/262266
Autor:
Urban, Sebastian
For neural networks we propose stochastic, non-parametric activation functions that are fully learnable and individual to each neuron. Overfitting is prevented by placing a Gaussian process prior over these functions. The model can handle uncertainti
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______518::2ab9ef89727bd1a93e51905c59708e25
https://mediatum.ub.tum.de/doc/1402689/document.pdf
https://mediatum.ub.tum.de/doc/1402689/document.pdf
Autor:
Zhang, Qing
The aim of this PhD thesis is to assess the long-term evolution of the fine sediment budget in the Iffezheim reservoir, which is the last barrage of the impounded section of the Rhine River. Based on the observed flow and suspended sediment concentra
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::53c6f273249ebdb377e19d0d09e53c60
The use of simulation technology as a tool for planning and control is of increasing significance in most fields of production. The main part of the expenditure concerning simulation analyses is the modelling of the considered production. Despite the
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______610::619ea8a5013f216b9ef700ba6d6364fb
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/193863
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/193863
Autor:
Wölker, M., Schlüter, J.M.
Das tägliche Problem, große Datenmengen zu Gesamtaussagen zu verdichten, wird, wie dieser Beitrag zeigt, durch den Einsatz künstlicher Neuronaler Netze deutlich vereinfacht. Dazu wird ein Problem aus der Stückgutförderung vorgestellt das am FLW
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______610::b057fa25648e7f5dcb6148ef864b7d10
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/186749
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/186749