Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: dcs=658.2*
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1197719628 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Deep Reinforcement Learning zur Betriebsoptimierung hybrider industrieller Energienetze / Niklas Panten |
| Person(en) | Panten, Niklas (Verfasser) |
| Organisation(en) | Shaker Verlag (Verlag) |
| Ausgabe | [1. Auflage] |
| Verlag | Düren : Shaker Verlag |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2019 |
| Umfang/Format | xxx, 289 Seiten : 110 Illustrationen ; 21 cm, 479 g |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Online-Ausgabe: Panten, Niklas: Deep Reinforcement Learning zur Betriebsoptimierung hybrider industrieller Energienetze |
| Hochschulschrift | Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2019 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-8440-7036-1 Broschur : EUR 49.80 (DE), EUR 49.80 (AT), CHF 62.30 (freier Preis) 3-8440-7036-2 |
| EAN | 9783844070361 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Beziehungen | Schriftenreihe des PTW: "Innovation Fertigungstechnik" |
| Schlagwörter | Industrie 4.0 ; Industriebetrieb ; Energiemanagement ; Maschinelles Lernen ; Effizienzsteigerung |
| DDC-Notation | 658.26 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 650 Management |
| Weiterführende Informationen | Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2019 A 74506 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2020 A 20339 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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