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Ergebnis der Suche nach: "Gauss" and "Johannes"



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Online Ressourcen
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1282734725
Titel Deep Kernel Learning for Uncertainty Estimation in Multiple Trajectory Prediction Networks / Jan Strohbeck, Johannes Müller, Martin Herrmann, Michael Buchholz
Person(en) Strohbeck, Jan (Verfasser)
Müller, Johannes Christian (Verfasser)
Herrmann, Martin (Verfasser)
Buchholz, Michael (Verfasser)
Verlag Ulm : Universität Ulm
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2022
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bsz:289-oparu-47651-6
DOI: 10.18725/OPARU-47575
URL http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:289-oparu-47651-6 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Anmerkungen In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022. - S. 11396-11402. - ISBN 978-1-6654-7927-1ISBN 978-1-6654-7928-8. - ISSN 2153-0858. - eISSN 2153-0866
Schlagwörter Gauß-Prozess ; Autonomes Fahrzeug
DDC-Notation 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 004 Informatik

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