Lehrstuhl für Informationstechnologie (150)
Organisation: Lehrstuhl
Publikationen
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Maschinelles Lernen in der Nachschubsteuerung - Verbesserung der Nachschubsteuerung durch den Einsatz von maschinellem Lernen in der Bedarfsprognose
Labner, J., 2020Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Building Models on Global Supply Chains
Krenn, B., Engelhardt-Nowitzki, C., Savu-Krohn, C. & Zsifkovits, H., 2007, Building Models on Global Supply Chains. University of Iceland, S. 1-17Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Evaluierung der Eignung von neuronalen Netzen zum Forecasting logistischer Zeitreihen: Ein Beispiel aus der österreichischen Lebensmittelindustrie
Kotzbeck, J., 2022Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Clusteranalyse für die Bildung von Produktgruppen zur Unterstützung der Lagerdimensionierung
Kohlhofer, J. B., 2020Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Particle Size Estimation in Mixed Commercial Waste Images Using Deep Learning
Kittiworapanya, P., Pasupa, K. & Auer, P., 29 Juni 2021, IAIT 2021 - 12th International Conference on Advances in Information Technology: Intelligence and Innovation for Digital Business and Society. Association for Computing Machinery (ACM), 3471273. (ACM International Conference Proceeding Series).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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A Reinforcement Learning Approach for Real-Time Autonomous Decision-Making in Well Construction
Keshavarz, S., Vita, P., Rückert, E., Ortner, R. & Thonhauser, G., 19 Jan. 2023, SPE AI Symposium 2023: Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry. (Society of Petroleum Engineers - SPE Symposium: Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry, AIS 2023).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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PAC Subset Selection in Stochastic Multi-armed Bandits
Kalyanakrishnan, S., Tewari, A., Auer, P. & Stone, P., 2012, Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning, ICML 2012.Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Improved Regret Bounds for Undiscounted Continuous Reinforcement Learning
Kailasam, L., Ortner, R. & Ryabko, D., 2015, Proceedings of The 32nd International Conference on Machine Learning.Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Improved Regret Bounds for Undiscounted Continuous Reinforcement Learning
Kailasam, L., Ortner, R. & Ryabko, D., 7 Juli 2015.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
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No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and Transitions
Jin, T., Liu, J., Rouyer, C., Chang, W., Wei, C.-Y. & Luo, H., 2023, 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
