Elmar Rückert
Publikationen
- 2019
Intrinsic motivation and mental replay enable efficient online adaptation in stochastic recurrent networks
Tanneberg, D., Peters, J. & Rueckert, E., Jan. 2019, in: Neural networks. 109.2019, January, S. 67-80 14 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Loop closure detection in closed environments
Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., Sept. 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
Medical robotics simulation framework for application-specific optimal kinematics
Böttger, S., Çallar, T. C., Schweikard, A. & Rückert, E., 18 Sept. 2019, in: Current directions in biomedical engineering. 5.2019, 1, S. 145-148 4 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Experience Reuse with Probabilistic Movement Primitives
Stark, S., Peters, J. & Rueckert, E., Nov. 2019, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. S. 1210-1217 8 S. (IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- 2020
Probabilistic Movement Models Show that Postural Control Precedes and Predicts Volitional Motor Control
Rückert, E., Čamernik, J., Peters, J. & Babič, J., 16 Apr. 2020, in: Scientific reports. 6.2016, 1, 12 S., 28455 / 6694.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Efficient Body Registration Using Single-View Range Imaging and Generic Shape Templates
Çallar, T. C., Rueckert, E. & Böttger, S., 1 Sept. 2020, in: Current directions in biomedical engineering. 6.2020, 3, 4 S., 20203031.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Learning hierarchical acquisition functions for bayesian optimization
Rottmann, N., Kunavar, T., Babic, J., Peters, J. & Rueckert, E., 24 Okt. 2020, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. S. 5490-5496 7 S. (IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
Exploiting Chlorophyll Fluorescense for building robust low-cost Mowing Area Detectors
Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., 25 Okt. 2020.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Evolutionary training and abstraction yields algorithmic generalization of neural computers
Tanneberg, D., Rückert, E. & Peters, J., 16 Nov. 2020, in: Nature machine intelligence.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- 2021
- Veröffentlicht
KI 2021: Advances in Artificial Intelligence - Preface
Edelkamp, S., Möller, R. & Rückert, E., 2021, KI 2021: Advances in Artificial Intelligence: 44th German Conference on AI, Virtual Event, September 27 – October 1, 2021, Proceedings. Edelkamp, S., Möller, R. & Rückert, E. (Hrsg.). Band 12873 LNAI. S. v-vi (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
