Deep Neural Networks and Data for Automated Driving Robustness, Uncertainty Quantification, and Insights Towards Safety
This open access book brings together the latest developments from industry and research on automated driving and artificial intelligence. Environment perception for highly automated driving heavily employs deep neural networks, facing many challenges. How much data do we need for training and testi...
সংরক্ষণ করুন:
অন্যান্য লেখক: | Fingscheidt, Tim (সম্পাদক), Gottschalk, Hanno (সম্পাদক), Houben, Sebastian (সম্পাদক) |
---|---|
বিন্যাস: | বৈদ্যুতিক গ্রন্থের অধ্যায় |
ভাষা: | ইংরেজি |
প্রকাশিত: |
Cham
Springer Nature
2022
|
বিষয়গুলি: | |
অনলাইন ব্যবহার করুন: | OAPEN Library: download the publication OAPEN Library: description of the publication |
ট্যাগগুলো: |
ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Deep Neural Networks and Data for Automated Driving Robustness, Uncertainty Quantification, and Insights Towards Safety
প্রকাশিত: (2022) -
Deep Neural Networks and Data for Automated Driving Robustness, Uncertainty Quantification, and Insights Towards Safety /
প্রকাশিত: (2022) -
Advances in Automated Driving Systems
প্রকাশিত: (2022) -
Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles Technological and Methodical Approaches
অনুযায়ী: Elgharbawy, Mohamed
প্রকাশিত: (2023) -
Measurable Safety of Automated Driving Functions in Commercial Motor Vehicles Technological and Methodical Approaches
অনুযায়ী: Elgharbawy, Mohamed
প্রকাশিত: (2023)