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Waxenegger-Wilfing, Günther (2022) Deep Reinforcement Learning for Optimal Control. Vorlesungsreihe Sommersemester 2022, Apr. - Jul. 2022, Würzburg, D.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/192327/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vorlesung) | ||||||||
| Titel: | Deep Reinforcement Learning for Optimal Control | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2022 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | KI, Robotik, Telematik | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | Vorlesungsreihe Sommersemester 2022 | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Würzburg, D | ||||||||
| Veranstaltungsart: | Andere | ||||||||
| Veranstaltungsdatum: | Apr. - Jul. 2022 | ||||||||
| Veranstalter : | Universität Würzburg, Lehrstuhl für Informatik VII, Robotik und Telematik | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Künstliche Intelligenz | ||||||||
| Standort: | Lampoldshausen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Raumfahrtantriebe > Raketenantriebssysteme | ||||||||
| Hinterlegt von: | Hanke, Michaela | ||||||||
| Hinterlegt am: | 13 Dez 2022 14:52 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 13 Dez 2022 14:52 |
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