Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: Thomas and Müller
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1335913831 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Deep reinforcement learning for optimal building energy system operation / Thomas Bruno Schreiber ; Dirk Müller, Veit Hagenmeyer |
| Person(en) |
Schreiber, Thomas (Verfasser) Müller, Dirk (Akademischer Betreuer) Hagenmeyer, Veit (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2407170134076.429268936750 DOI: 10.18154/RWTH-2024-05587 |
| URL | https://publications.rwth-aachen.de/record/987315 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Aachen : RWTH Aachen University, 2024 |
| Schlagwörter | Deep Learning* ; Bestärkendes Lernen <Künstliche Intelligenz>* ; Regelungssystem* ; Modellprädiktive Regelung* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |

