Verbundprojekt: Industrielles Reinforcement Learning zur Qualitätsregelung von Massivumformprozessen (IRLeQuM) in der Fördermaßnahme: Pro-DL-A: Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion
| dc.contributor.author | Peterek, Martin | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-23T10:15:03Z | |
| dc.date.available | 2026-02-23T10:15:03Z | |
| dc.date.issued | 2024-02-25 | |
| dc.description.abstract | Datei-Upload durch TIB | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/31086 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/30155 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Icon Pro GmbH | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.title | Verbundprojekt: Industrielles Reinforcement Learning zur Qualitätsregelung von Massivumformprozessen (IRLeQuM) in der Fördermaßnahme: Pro-DL-A: Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion | ger |
| dc.title.subtitle | Sachbericht zum Verwendungsnachweis | |
| dc.type | Report | |
| dc.type | Text | |
| dcterms.event.date | 01.06.2021-31.10.2024 | |
| dcterms.extent | 24 Seiten | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 02P20A075 | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01235703 |
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