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dhanaraj rajesh kumar nalini sathyamoorthy (6 Ergebnisse)
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Knowledge Graph-Based Methods for Automated Driving
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 211,92
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Applications and Challenges of Reconfigurable Intelligent Surfaces in 6G
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 220,00
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Knowledge Graph-Based Methods for Automated Driving
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 252,96
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Applications and Challenges of Reconfigurable Intelligent Surfaces in 6G
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 286,95
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EUR 259,03
Währung umrechnenEUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Systematically covers knowledge graphs for automated driving processesIncludes real-life case studies, facilitating an understanding of current challengesAnalyzes the impact of various technological aspects related to automation ac.
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Knowledge Graph-Based Methods for Automated Driving
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division Mai 2025, 2025
ISBN 10: 0443300402 ISBN 13: 9780443300400
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 363,31
Währung umrechnenEUR 62,25 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - The global race to develop and deploy automated vehicles is still hindered by significant challenges, with the related complexities requiring multidisciplinary research approaches. Knowledge Graph-Based Methods for Automated Driving offers sought-after, specialized know-how for a wide range of readers both in academia and industry on the use of graphs as knowledge representation techniques which, compared to other relational models, provide a number of advantages for data-driven applications like automated driving tasks. The machine learning pipeline presented in this volume incorporates a variety of auxiliary information, including logic rules, ontology-informed workflows, simulation outcomes, differential equations, and human input, with the resulting operational framework being more reliable, secure, efficient as well as sustainable. Case studies and other practical discussions exemplify these methods' promising and exciting prospects for the maturation of scalable solutions with potential to transform transport and logistics worldwide.
