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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
- [Version 1.0]
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- Medientyp: E-Book
- Titel: 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
-
Weitere Titel:
Abweichender Titel: KI Delta Learning - Scalable AI for automated driving
Abweichender Titel: KI Delta Learning Abschlussbericht
- Beteiligte: 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]
- Körperschaft: Mercedes-Benz AG ; ZF Friedrichshafen AG ; Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Standort ; 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 ; 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
-
Erschienen:
Sindelfingen: Mercedes-Benz AG, Research & Development, 27.07.2023
- Ausgabe: Version 1.0
- Umfang: 1 Online-Ressource (158 Seiten, 7,09 MB); Illustrationen, Diagramme
- Sprache: Deutsch
- DOI: 10.2314/KXP:1898429790
- Identifikator:
- Schlagwörter: Forschungsbericht
- Entstehung:
-
Anmerkungen:
Förderkennzeichen BMWK 19A19013 A-D + F + H-T
Verbundnummer 01205284
Laufzeit: 01.01.2020 bis 30.04.2023
Literaturverzeichnis: Seite 89-91
- Zugangsstatus: Freier Zugang
- Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung - Keine Bearbeitung (CC BY-ND)