Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In einer Welt, in der alte Gewissheiten prekär werden, ist Sicherheit zu einer zentralen Wertvorstellung geworden. Terroranschläge, Naturgefahren, Pandemien, Ausfälle vitaler Infrastrukturen und technische Störfälle führen immer wieder vor Augen, dass es "keine hundertprozentige Sicherheit" gibt. Als Alternative zum Versprechen von Sicherheit wird in jüngster Zeit verstärkt das Leitbild der Resilienz ins Spiel gebracht - die Fähigkeit, Risiken und Gefahren erfolgreich zu bewältigen. Dieses Buch untersucht die komplexe Sicherheitslandschaft der Gegenwart. Es befragt Praktiken der Sicherheit nach ihrer historischen Herkunft und ihren sozialen Effekten und versucht, unser Verständnis von "Sicherheit" zu verunsichern.
Aktualisiert: 2023-05-14
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In einer Welt, in der alte Gewissheiten prekär werden, ist Sicherheit zu einer zentralen Wertvorstellung geworden. Terroranschläge, Naturgefahren, Pandemien, Ausfälle vitaler Infrastrukturen und technische Störfälle führen immer wieder vor Augen, dass es "keine hundertprozentige Sicherheit" gibt. Als Alternative zum Versprechen von Sicherheit wird in jüngster Zeit verstärkt das Leitbild der Resilienz ins Spiel gebracht - die Fähigkeit, Risiken und Gefahren erfolgreich zu bewältigen. Dieses Buch untersucht die komplexe Sicherheitslandschaft der Gegenwart. Es befragt Praktiken der Sicherheit nach ihrer historischen Herkunft und ihren sozialen Effekten und versucht, unser Verständnis von "Sicherheit" zu verunsichern.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Andreas Folkers stellt in diesem Buch einen Regelalgorithmus zur Steuerung eines autonomen Fahrzeugs vor. Um eine nichtlineare Bewegungsdynamik bei gleichzeitig kurzer Rechenzeit zu berücksichtigen, wird der Regler als Neuronales Netz definiert und dessen Parameter im Vorfeld gelernt. Dieser Trainingsschritt wird im Setting des Deep Reinforcement Learning durch die Proximal-Policy-Optimierung innerhalb einer Simulation durchgeführt. Die Qualität des resultierenden Reglers wird schließlich sowohl durch die Simulation als auch bei der Anwendung auf ein reales Fahrzeug in einem Parkplatz-Szenario evaluiert.
Aktualisiert: 2023-04-04
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In einer Welt, in der alte Gewissheiten prekär werden, ist Sicherheit zu einer zentralen Wertvorstellung geworden. Terroranschläge, Naturgefahren, Pandemien, Ausfälle vitaler Infrastrukturen und technische Störfälle führen immer wieder vor Augen, dass es "keine hundertprozentige Sicherheit" gibt. Als Alternative zum Versprechen von Sicherheit wird in jüngster Zeit verstärkt das Leitbild der Resilienz ins Spiel gebracht - die Fähigkeit, Risiken und Gefahren erfolgreich zu bewältigen. Dieses Buch untersucht die komplexe Sicherheitslandschaft der Gegenwart. Es befragt Praktiken der Sicherheit nach ihrer historischen Herkunft und ihren sozialen Effekten und versucht, unser Verständnis von "Sicherheit" zu verunsichern.
Aktualisiert: 2023-04-23
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»Biopolitik« ist ein Schlüsselbegriff in den intellektuellen Debatten der Gegenwart. Denn auch vierzig Jahre, nachdem Michel Foucault den Begriff geprägt hat, wird in Wissenschaft und Politik heftig über die Bedingungen und Folgen der Steuerung von Lebensprozessen gestritten. Der Reader versammelt zum ersten Mal die wegweisenden Beiträge im biopolitischen Diskurs. Er führt klassische Texte und gegenwärtige Positionierungen zusammen und gibt damit einen Einblick in das breite Spektrum unterschiedlicher thematischer Bezugspunkte und disziplinärer Zugänge. Auf diesem Weg zieht der Band eine erste Bilanz der aktuellen Debatte und zeigt zugleich weiterführende Perspektiven auf.
Aktualisiert: 2023-03-28
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