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  2. Alt, Benjamin [Verfasser:in]; Beetz, Michael [Verfasser:in]; Haidu, Andre [Verfasser:in]; Jäkel, Rainer [Verfasser:in]; Kaan Bozcuoğlu, Asil [Verfasser:in]; Katić, Darko [Verfasser:in]; Kenghagho Kenfack, Franklin [Verfasser:in]; Kim, Byoung Hee [Verfasser:in]; Kim, Hyunseo [Verfasser:in]; Kim, Minji [Verfasser:in]; Lee, Ghangun [Verfasser:in]; Lee, Jungmin [Verfasser:in]; Lee, Minsu [Verfasser:in]; Zhang, Byoung-Tak [Verfasser:in] ; Universität Bremen, ArtiMinds Robotics GmbH, Seo ul dae hag gyo, Surromind

    ILIAS - Imitation learning from human demonstrations in virtual reality for physical human- robot-interaction in assistance tasks; subprojects: Data collection from human demostrations in virtual reality, Robot simulator, Deep imitation learning, Robot program synthesis, Evaluation, Project management : final report : report period: 22.02.2019-31.08.2022 = ILIAS - Imitationslernen aus menschlichen Demonstrationen in der virtuellen Realität für physikalische Mensch-Roboter-Interaktion bei Assistenzaufgaben

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    Bremen: University of Bremen, March 23, 2023

  3. Gulde, Thomas [Verfasser:in] ; Eberhard Karls Universität Tübingen

    Two-dimensional pose estimation of industrial robotic arms in highly dynamic collaborative environments

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    Tübingen, 2022

  4. Suppa, Michael [Verfasser:in] ; Roboception GmbH

    Vorhabenbezeichnung: RoPHa - Robuste Perzeption für die interaktive Unterstützung älterer Nutzer bei Handhabungsaufgaben im häuslichen Umfeld; Teilvorhaben: Entwicklung und Integration von Verfahren zur Umgebungswahrnehmung : Abschlussbericht : Laufzeit des Vorhabens: 01.07.2017-30.06.2020 : Berichtszeitraum: 01.07.2017-30.06.2020 = RoPHa – „Robust perception for assisting elderly users with handling tasks in the home environment“; subproject: "Development and integration of methods for environment perception"

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    [München]: Roboception GmbH, [2020?]

  6. Lesort, Timothée [Verfasser:in] ; Institut polytechnique de Paris [Mitwirkende:r]; Filliat, David [Mitwirkende:r]

    Continual Learning : Tackling Catastrophic Forgetting in Deep Neural Networks with Replay Processes ; Apprentissage continu : S'attaquer à l'oubli foudroyant des réseaux de neurones profonds grâce aux méthodes à rejeu de données

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    theses.fr, 2020-06-12

  10. Workshop "Are the sceptics right?: limits and potentials of deep learning in robotics" 2016 Ann Arbor, Mich

    Robotics: Science and Systems (RSS 2016) Workshop "Are the sceptics right?: limits and potentials of deep learning in robotics" : Ann Arbor, MI, U.S.A., June 18, 2016

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    2016

  11. Aklil, Nassim [Verfasser:in] ; Paris 6 [Mitwirkende:r]; Khamassi, Mehdi [Mitwirkende:r]; Girard, Benoît [Mitwirkende:r]; Denoyer, Ludovic [Mitwirkende:r]

    Apprentissage actif sous contrainte de budget en robotique et en neurosciences computationnelles. Localisation robotique et modélisation comportementale en environnement non stationnaire ; Active learning under budget constraint in robotics and computational neuroscience. Robotic localization and behavioral modeling in non-stationary environment

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    theses.fr, 2017-09-27

  12. Chenu, Alexandre [Verfasser:in] ; Sorbonne université [Mitwirkende:r]; Sigaud, Olivier [Mitwirkende:r]; Perrin-Gilbert, Nicolas [Mitwirkende:r]

    Leveraging sequentiality in Robot Learning : Application of the Divide & Conquer paradigm to Neuro-Evolution and Deep Reinforcement Learning ; Exploiter la séquentialité dans l'apprentissage robotique : une application du paradigme de diviser pour régner à la neuroévolution et à l'apprentissage par renforcement profond

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    theses.fr, 2023-03-10

  13. Deep Learning and its Applications in Vision and Robotics 2015 Canberra

    Deep Learning and its Applications in Vision and Robotics : tutorial and workshop at the Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI 2015) and the Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA 2015) : Canberra, Australia, December 1, 2015

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    [ca. 2015]

  17. Beyer, Lucas Klaus [Verfasser:in] ; Leibe, Bastian [Akademische:r Betreuer:in]; Triebel, Rudolph [Akademische:r Betreuer:in]

    Deep visual human sensing with application in robotics

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    Aachen: Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2022

  18. Chen, Guang [Herausgeber:in]; Campoy, Pascual [Herausgeber:in]; Fu, Changhong [Herausgeber:in]; Cai, Caixia [Herausgeber:in]

    New Advances at the Intersection of Brain-Inspired Learning and Deep Learning in Autonomous Vehicles and Robotics

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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Frontiers Media SA, 2020

  19. De Gregorio, Daniele; Tonioni, Alessio; Palli, Gianluca; Di Stefano, Luigi

    Semiautomatic Labeling for Deep Learning in Robotics

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    Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020

    Erschienen in: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 17 (2020) 2, Seite 611-620

  20. Sünderhauf, Niko; Leitner, Jürgen; Upcroft, Ben; Roy, Nicholas

    Special issue on deep learning in robotics

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    SAGE Publications, 2018

    Erschienen in: The International Journal of Robotics Research, 37 (2018) 4-5, Seite 403-404