iNeP - integrierte Netzentwicklungsplanung für die Energieträger Strom, Gas und Wärme Vorwerk, Daniela; Schulz, Detlef; Micheely, Stefan; Koch, Oliver Henry; Cosler, Cristoph; Heise, Johannes; Mostafa, Marwan; Povel, Alexander; Töbermann, Christian Stand der Technik und Digitalisierung bei integrierten Energiesystemen, Sektorenkopplungs- und Mobilitätstechnologien. - Hamburg : HSU, 2021. - (Hamburger Beiträge zum technischen Klimaschutz ; Bd. 3). - Seite 47-56 (2021)
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Modern high-frequency systems benefit massively from machine learning methods. In applications where rule-based algorithms reach their limits, these data-driven approaches enable a significant increase in resolution and accuracy. This is exemplified by current research challenges, namely for the classification of targets in autonomous driving radar systems, radar-based gesture recognition for smart home applications and device control as well as in the field of medical technology for the contactless monitoring of human vital signs.
Leistungsnachweis:
m1785-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology<ul><li>p1778-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Barthelme, J. (2022). Technisch-ökonomische Systemmodellierung und -anlayse eines urbanen Quatiers hinsichtlich des Einsatz von Wasserstoff als primärer Energieträger.