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ML-Blog des Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence
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Research

Explaining Gates in Quantum Circuits with Shapley Values

Von Sascha Mücke22. März 2023

By applying Shapley values to quantum computing, Lamarr scientists seek to explain the role of specific gates in a quantum circuit and give insights into how quantum machine learning models work.

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Research

Autonomous robots for agriculture 4.0

Von Prof. Dr. Cyrill Stachniss , PhenoRob19. Oktober 2022

Agriculture is fundamental to ensure our livelihood. Autonomous robots that can monitor, understand and act on fields have the potential to assist in sustainable agriculture 4.0.

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Research Punktewolke in einer Flugzeugkonstellation

An Explainability Method for Point Clouds

Von Hanxiao Tan4. Mai 2022

A surrogate model-based explainability approach is proposed for point cloud classifiers together with two different evaluation metrics validating the plausibility of the approach. The toolkit is now available online.

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Researchzweisprachiger Beitrag

Die Vorhersage von Wartezeiten mit GANs

Von Dr. Ramses Sanchez9. Februar 2022

Die Schätzung von Wartezeiten bei Dienstleistungen ist essenziell für ihre Verbesserung. Durch Generative Adversarial Networks (GANs) können Wartezeiten genau geschätzt werden, mit wenigen oder keinen Annahmen über die tatsächlichen Dienstleister.

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Research Bin-Packing

Bin-Packing: Wenn auch Computer nur geschickt schätzen können

Von Sebastian Müller11. August 2021

Bin-Packing gehört zu der viel untersuchten Klasse der kombinatorischen Optimierungsprobleme. In diesem Beitrag verwenden und vergleichen wir zwei praktikable Lösungsstrategien für ein konkretes Beispiel.

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© Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz 2023

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