Industrielles Reinforcement Learning zur Qualitätsregelung von Massivumformprozessen - IRLeQuM
Sachbericht zum Verwendungsnachweis, Verbundprojekt in der Fördermaßnahme "Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI)" im Programm "Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen" des BMBF
| dc.contributor.author | Hoppe, Stefan | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-05T13:07:55Z | |
| dc.date.available | 2026-03-05T13:07:55Z | |
| dc.date.issued | 2025-03-17 | |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/32051 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/31120 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | Eichsfelder Schraubenwerk GmbH | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.title | Industrielles Reinforcement Learning zur Qualitätsregelung von Massivumformprozessen - IRLeQuM | ger |
| dc.title.subtitle | Sachbericht zum Verwendungsnachweis, Verbundprojekt in der Fördermaßnahme "Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI)" im Programm "Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen" des BMBF | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 12 Seiten | |
| dtf.duration | 01.06.2021-31.10.2024 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 02P20A071 | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01235703 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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- BMBF02P20A071.pdf
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