Matthias Hisung stellt ein neuartiges Assistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung für das induktive Laden (APIC) vor. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Detektion von magnetischen Störungen (MDMS) durch elektrische Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung eingeführt. Das Assistenzsystem lässt sich hierbei auf unterschiedliche Fahrzeugtypen anwenden und übernimmt für die fahrende Person die Aufgabe der Positionierung, um eine Komfortsteigerung zu erzielen. Durch die neuartige Methode wird eine deutliche Verbesserung der Positionsermittlung und damit einhergehend eine Erhöhung des Positionierungsradius für das induktive Laden ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Matthias Hisung stellt ein neuartiges Assistenzsystem zur automatisierten Fahrzeugpositionierung für das induktive Laden (APIC) vor. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Detektion von magnetischen Störungen (MDMS) durch elektrische Fahrzeugkomponenten auf Basis einer Mustererkennung eingeführt. Das Assistenzsystem lässt sich hierbei auf unterschiedliche Fahrzeugtypen anwenden und übernimmt für die fahrende Person die Aufgabe der Positionierung, um eine Komfortsteigerung zu erzielen. Durch die neuartige Methode wird eine deutliche Verbesserung der Positionsermittlung und damit einhergehend eine Erhöhung des Positionierungsradius für das induktive Laden ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses Buch verfolgt das Ziel, Schlüsseltechnologien für die digitale Transformation verstehen und anwenden zu können.
Aktualisiert: 2022-06-30
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Dieses Buch verfolgt das Ziel, Schlüsseltechnologien für die digitale Transformation verstehen und anwenden zu können.
Aktualisiert: 2023-05-03
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.
- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.
- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2019-01-15
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2019-01-08
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