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  1. Kalb, Tobias Michael [Verfasser:in] ; Beyerer, Jürgen [Akademische:r Betreuer:in]; Gottschalk, Hanno [Akademische:r Betreuer:in]

    Principles of Catastrophic Forgetting for Continual Semantic Segmentation in Automated Driving

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    Karlsruhe, 2024

  4. Kölzow, Felix [Verfasser:in] ; Oechsner, Matthias [Akademische:r Betreuer:in]; Gottschalk, Hanno [Akademische:r Betreuer:in]

    Application of Probabilistic Methods for Lifetime Prediction of High Temperature Components under Creep-Fatigue Loading

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    Darmstadt: Universitäts- und Landesbibliothek, 2021

  5. Schmitz, Andreas [Verfasser:in] ; Mönig, Reinhard [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Gottschalk, Hanno [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] Fakultät für Maschinenbau

    Multifidelity-Optimierungsverfahren für Turbomaschinen

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    Bochum: Ruhr-Universität Bochum, 2021

  6. Gottschalk, Hanno [Verfasser:in]; Hack, Thomas-Paul [Verfasser:in]

    On the unitary transformation between non-quasifree and quasifree state spaces and its application to quantum field theory on curved spacetimes

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    Hamburg: Deutsches Elektronen-Synchrotron DESY, December 2009

    Erschienen in: Deutsches Elektronen-Synchrotron: DESY ; 2009,219

  7. Böken, Björn [Verfasser:in] ; Gronau, Norbert [Akademische:r Betreuer:in]; Theuer, Hanna Katharina [Akademische:r Betreuer:in]; Gottschalk, Hanno [Akademische:r Betreuer:in] Universität Potsdam

    Improving prediction accuracy using dynamic information

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    Potsdam, 2023

  8. Fingscheidt, Tim [Herausgeber:in]; Gottschalk, Hanno [Herausgeber:in]; Houben, Sebastian [Herausgeber:in]

    Deep neural networks and data for automated driving : robustness, uncertainty quantification, and insights towards safety

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    Cham: Springer, [2022]

    Erschienen in: Springer eBook Collection

  9. Fingscheidt, Tim [Herausgeber:in]; Gottschalk, Hanno [Herausgeber:in]; Houben, Sebastian [Herausgeber:in]

    Deep Neural Networks and Data for Automated Driving : Robustness, Uncertainty Quantification, and Insights Towards Safety

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    Cham: Springer Nature, 2022

  10. Boğoçlu, Can [Verfasser:in] ; Nestorović, Tamara [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Gottschalk, Hanno [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Roos, Dirk [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] Fakultät für Maschinenbau

    Local latin hypercube refinement for uncertainty quantification and optimization : accelerating the surrogate-based solutions using adaptive sampling

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    Bochum: Ruhr-Universität Bochum, 2022

  11. Engel, Benedikt [Verfasser:in]; Beck, Tilmann [Verfasser:in]; Moch, Nadine [Verfasser:in]; Gottschalk, Hanno [Verfasser:in]; Schmitz, Sebastian [Verfasser:in] ; Technische Universität Kaiserslautern Lehrstuhl für Werkstoffkunde, Bergische Universität Wuppertal Fachgruppe für Mathematik und Informatik, Siemens Aktiengesellschaft

    Von mikroskopischen Modellen der Schadensakkumulation zur Ausfallwahrscheinlichkeit von Gasturbinen : Abschlussbericht : Verbundprojekt: COOREFLEX-turbo : Vorhaben 4.3.11b : Zeitraum: 01.03.2015-30.06.2018

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    [Kaiserslautern]: Technische Universität Kaiserslautern, 27.11.2018

  12. Schmitz, Sebastian [Verfasser:in]; Seibel, Thomas [Verfasser:in]; Beck, Tilmann [Verfasser:in]; Rollmann, Georg [Verfasser:in]; Krause, Rolf [Verfasser:in]; Gottschalk, Hanno [Verfasser:in]

    A probabilistic model for LCF

    Aufsätze
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    Elsevier Science, 2013

    Erschienen in: Computational materials science 79, 584 - 590 (2013). doi:10.1016/j.commatsci.2013.07.015

  13. Gottschalk, Hanno [Mitwirkende:r]; Schulz, Volker [Mitwirkende:r]; Bittner, Laura [Mitwirkende:r]; Doganay, Onur Tanil [Mitwirkende:r]; Hahn, Camilla [Mitwirkende:r]; Jäschke, Jens [Mitwirkende:r]; Liefke, Alexander [Mitwirkende:r]; Luft, Daniel [Mitwirkende:r]; Reese, Marco [Mitwirkende:r]; Schultes, Johanna [Mitwirkende:r] ; Bergische Universität Wuppertal, Universität Trier

    Formoptimierung für Gasturbinen in volatilen Energienetzen – GIVEN : Schlussbericht

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    Wuppertal: Bergische Universität Wuppertal, [2021?]

  14. Hosseini, Amin [Verfasser:in]; Andert, Franz [Verfasser:in]; Bachhofer, Marius [Verfasser:in]; Benzin, Viviane [Verfasser:in]; Bukhari, Saqib [Verfasser:in]; Graaff, Thies de [Verfasser:in]; Gottschalk, Hanno [Verfasser:in]; Helms, Domenik [Verfasser:in]; Kalb, Tobias [Verfasser:in]; Matthes, Stefan [Verfasser:in]; Mehnert, Jens Eric Markus [Verfasser:in]; Muthaiya, Roshan [Verfasser:in]; Schäfer, Jörg Peter [Verfasser:in]; Piewak, Florian [Verfasser:in]; Schwonberg, Manuel [Verfasser:in]; Simon, Martin [Verfasser:in]; Betteray, Antonia van [Verfasser:in]; Wagner, Tobias [Verfasser:in]; Wiederer, Julian [Verfasser:in]; Wirkert, Sebastian [Verfasser:in]; Witt, Christian [Verfasser:in]; Papamichail, Nikos [Verfasser:in] ; Mercedes-Benz AG, ZF Friedrichshafen AG, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt Standort Braunschweig, Bergische Universität Wuppertal, Porsche Engineering Group, BMW Group, Robert Bosch GmbH, CMORE Automotive GmbH, CARIAD SE, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, European Center for Information and Communication Technologies Berlin, InnoSenT GmbH, FZI Forschungszentrum Informatik, OFFIS, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Institut für Informatik, Eberhard Karls Universität Tübingen Fachbereich Informatik, Technische Universität München Fakultät für Informatik, Bergische Universität Wuppertal Fachgruppe für Mathematik und Informatik, Universität Stuttgart, Hochschule Reutlingen

    KI Delta Learning - Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur effizienten Erweiterung und Transformation vorhandener KI-Module autonomer Fahrzeuge auf die Herausforderungen neuer Domänen oder komplexerer Szenarien : zusammenfassender Schlussbericht - [Version 1.0]

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    Sindelfingen: Mercedes-Benz AG, Research & Development, 27.07.2023

  15. Scholz, Stephan [Verfasser:in]; Mock, Michael [Verfasser:in]; Akila, Maram [Verfasser:in]; Albrecht, Andreas [Verfasser:in]; Amende, Karl [Verfasser:in]; Bauer, Fridolin [Verfasser:in]; Blank, Frédérik [Verfasser:in]; Blattmann, Andreas [Verfasser:in]; Brasch, Nikolas [Verfasser:in]; Fürst, Michael [Verfasser:in]; Gay, Nicolas [Verfasser:in]; Gerres, Sebastian [Verfasser:in]; Gottschalk, Hanno [Verfasser:in]; Grau, Oliver [Verfasser:in]; Guenther, Johannes [Verfasser:in]; Hagn, Korbinian [Verfasser:in]; Heidenreich, Philipp [Verfasser:in]; Heller, Niels [Verfasser:in]; Hellert, Christian [Verfasser:in]; Heming, Simon [Verfasser:in]; Herrmann, Martin [Verfasser:in]; Hirsch, Alexander [Verfasser:in]; Hüger, Fabian [Verfasser:in]; Huber, Markus [Verfasser:in]; [...] ; Volkswagen AG, Fraunhofer-Institut Intelligente Analyse- und Informationssysteme, Bayerische Motoren Werke, Opel Automobile GmbH, Audi AG, Robert Bosch GmbH, Continental Aktiengesellschaft, HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG, VAIVA, Intel Deutschland GmbH, Luxoft GmbH, Accenture Song Content Germany, umlaut systems GmbH, QualityMinds GmbH, Bergische Universität Wuppertal, Universität Heidelberg, Technische Universität München, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, FZI Forschungszentrum Informatik, Merantix Momentum GmbH, e:fs TechHub

    Abschlussbericht KI Absicherung : gemeinsamer Abschlussberichts des Verbundprojektes KI Absicherung (öffentliche Version) - [Version: 1.0]

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    [Wolfsburg]: Volkswagen AG, 31.12.2022

  16. Kölzow, Felix [Verfasser:in] ; Oechsner, Matthias [Akademische:r Betreuer:in]; Gottschalk, Hanno [Akademische:r Betreuer:in]

    Application of Probabilistic Methods for Lifetime Prediction of High Temperature Components under Creep-Fatigue Loading

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    Darmstadt: Universitäts- und Landesbibliothek, 2021

  17. Schmitz, Andreas [Verfasser:in] ; Mönig, Reinhard [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Gottschalk, Hanno [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] Fakultät für Maschinenbau

    Multifidelity-Optimierungsverfahren für Turbomaschinen

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    Bochum: Ruhr-Universität Bochum, 2021

  18. Backhaus, Jan [Verfasser:in] ; Mönig, Reinhard [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Gottschalk, Hanno [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] Fakultät für Maschinenbau

    Adjungierte Strömungssimulation und gradientenbasierte Ersatzmodelle in der Turbomaschinenauslegung

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    Bochum: Ruhr-Universität Bochum, 2020