Hochschulschrift
Konzeption einer Referenzarchitektur für maschinelles Lernen in der Prozessindustrie und exemplarische Umsetzung in der Brauindustrie
- Location
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- ISBN
-
9783844088922
384408892X
- Dimensions
-
21 cm, 306 g
- Extent
-
xvi, 209 Seiten
- Language
-
Deutsch
- Notes
-
Illustrationen
Technische Universität Dortmund, Dissertation, 2022
- Bibliographic citation
-
Schriftenreihe industrial engineering ; Band 37
- Keyword
-
Verfahrensindustrie
Brauwirtschaft
Maschinelles Lernen
Architektur
Cyber-physisches System
Maschinelles Lernen
Verfahrensindustrie
Cyber-physisches System
Industrie 4.0
Fertigungsanlage
Verfahrenstechnik
Systemplattform
- Event
-
Veröffentlichung
- (where)
-
Düren
- (who)
-
Shaker Verlag
- (when)
-
2023
- Creator
- Contributor
- Table of contents
- Rights
-
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- Last update
-
11.06.2025, 2:27 PM CEST
Data provider
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Object type
- Hochschulschrift
Associated
- Wöstmann, René
- Shaker Verlag
- Shaker Verlag
Time of origin
- 2023
Other Objects (12)
Einsatz maschineller Lernalgorithmen zur mikromagnetischen Materialcharakterisierung
Personalisierte Klassifizierung des Fahrstils durch maschinelles Lernen
Materialkonzepte zur Aktivierung von Ringspaltverfüllmaterialien im maschinellen Tunnelbau
Falschalarmreduktion für Aktivsonare mittels Methoden des maschinellen Lernens
Maschinelles Sehen zur Prozessüberwachung beim Mikrotiefbohren von Polymethylmethacrylat
Tribologisch günstige Oberflächenstrukturierung von Tiefziehwerkzeugen mittels maschinellem Oberflächenhämmern
Eine Architektur für maschinelles Transfer-Lernen in industriellen Automatisierungssystemen
Funktionale Auslegung des Herstellungsprozesses maschinell gehämmerter Oberflächen im Werkzeugbau
Einfluss des maschinellen Oberflächenhämmerns auf die Oberflächeneigenschaften von Umformwerkzeugen
Anwendung von maschinellem Lernen zur Kostenprognose in der Ausführung von Anlagenbauprojekten
Maschinelle Beurteilung agronomischer Arbeitsqualität als Grundlage für die Verhaltensgenerierung automatisierter Landmaschinen
Maschinelle Lernalgorithmen zur Selbstoptimierung in verteilten Produktionssystemen basierend auf spieltheoretischen Konzepten
Einsatz maschineller Lernalgorithmen zur mikromagnetischen Materialcharakterisierung
Personalisierte Klassifizierung des Fahrstils durch maschinelles Lernen
Materialkonzepte zur Aktivierung von Ringspaltverfüllmaterialien im maschinellen Tunnelbau
Falschalarmreduktion für Aktivsonare mittels Methoden des maschinellen Lernens
Maschinelles Sehen zur Prozessüberwachung beim Mikrotiefbohren von Polymethylmethacrylat
Tribologisch günstige Oberflächenstrukturierung von Tiefziehwerkzeugen mittels maschinellem Oberflächenhämmern
Eine Architektur für maschinelles Transfer-Lernen in industriellen Automatisierungssystemen
Funktionale Auslegung des Herstellungsprozesses maschinell gehämmerter Oberflächen im Werkzeugbau
Einfluss des maschinellen Oberflächenhämmerns auf die Oberflächeneigenschaften von Umformwerkzeugen
Anwendung von maschinellem Lernen zur Kostenprognose in der Ausführung von Anlagenbauprojekten
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