Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1313815101 |
| Titel | Datenflussoptimierung mit dynamischer Allokation von Ressourcen in der Industrie / Julia Katharina Rosenberger ; Betreuer: Dieter Schramm |
| Person(en) |
Rosenberger, Julia (Verfasser) Schramm, Dieter (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | Duisburg ; Essen : Universität Duisburg-Essen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Duisburg, Essen, Universität Duisburg-Essen, 2023 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:hbz:465-20231215-093943-0 DOI: 10.17185/duepublico/81315 |
| URL | https://duepublico2.uni-due.de/receive/duepublico_mods_00081315 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter |
Industrie 4.0 ; Smart Factory ; Ressourcenallokation ; Edge computing ; Datenflussanalyse ; Bestärkendes Lernen <Künstliche Intelligenz> ; Maschinelles Lernen ; Distributed Ledger Technologie ; Virtuelle Inbetriebnahme ; Anomalieerkennung ; Datenkompression Internet der Dinge* ; Industrie 4.0* ; Maschinelles Lernen* ; Cloud Computing* ; Verteiltes System* ; Datenkompression* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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