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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1324308869
Titel Echtzeitfähige digitale Zwillinge auf Basis Physik-informierter neuronaler Netze für die Strömungsvorhersage in und um Stallungen / Fabian Pioch ; Betreuer: Dieter Schramm
Person(en) Pioch, Fabian (Verfasser)
Schramm, Dieter (Akademischer Betreuer)
Verlag Duisburg ; Essen : Universität Duisburg-Essen
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2024
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Hochschulschrift Dissertation, Duisburg, Essen, Universität Duisburg-Essen, 2023
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:hbz:465-20240314-102616-4
DOI: 10.17185/duepublico/81714
URL https://duepublico2.uni-due.de/receive/duepublico_mods_00081714 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Deutsch (ger)
Schlagwörter Digitaler Zwilling ; Numerische Strömungssimulation ; Maschinelles Lernen ; Stallluft ; Emissionsverringerung
Neuronales Netz* ; Numerische Strömungssimulation* ; Digitaler Zwilling* ; Echtzeitsystem* ; Echtzeitverarbeitung* ; Maschinelles Lernen* ; Cyber-physisches System* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 620.001 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

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