2013年第12届SCAI:丹麦奥尔堡
曼弗雷德·杰格 , 托马斯·迪赫·尼尔森 , 保罗·维亚皮亚尼 :
第十二届斯堪的纳维亚人工智能会议,2013年SCAI,丹麦奥尔堡,2013年11月20日至22日。 人工智能和应用的前沿 257, IOS出版社 2013 ,十亿 978-1-61499-329-2 保罗·戴维森 :
使用代理技术的智能运输和能源系统。 3-10 丹尼卡·克拉吉奇 :
机器人视觉,机器人视觉。 11 阿斯玛·阿马尔 , Zied Elouedi公司 , Pawan Lingras公司 :
可能性K模式减少。 15-24 迈克尔·阿什克罗夫特 :
在贝叶斯网络集成模型中执行决策理论推断。 25-34 马库斯·本特森 , 何塞·佩尼亚 :
门控贝叶斯网络。 35-44 巴斯蒂安·比肖夫 , 杜恩·图昂 , 海纳·马克特 , 阿洛伊斯·克诺尔 :
使用局部值迭代解决15个拼图游戏。 45-54 安东·博格 , 尼古拉斯·拉文森 , Veselka Boeva公司 :
基因表达数据聚类方法的比较。 55-64 拉斐尔·卡巴尼亚斯 , 安德烈斯·卡诺 , 曼努埃尔·戈梅兹·奥尔梅多 , 安德斯·马德森 :
二叉树影响图评估中确定消除顺序的启发式方法。 65-74 卢卡斯·克尔帕 , 毛罗·瓦拉蒂 :
重温经典规划中的内在纠结。 75-84 Huu-Phuoc Duong公司 , Thach-Thao Duong公司 , Duc Nghia Pham先生 , 阿布杜勒·萨塔尔 , Anh Duc Duong公司 :
通过回溯和冲突反转进行本地搜索的陷阱逃逸。 85-94 安东尼奥·费尔南德斯 , Inmaculada Pérez-Bernabé , 拉斐尔·拉米 , 安东尼奥·萨默隆 :
从数据中学习截断基函数的混合时合并先验知识。 95-104 索菲·特蕾丝·汉森 , 卡斯滕·斯塔尔胡特 , 拉尔斯·凯·汉森 :
将变分Garrote扩展为多测量向量模型。 105-114 安德斯·霍尔斯特 , 阿恩特·乔纳松 :
滑雪运动模式的分类。 115-124 托马斯·斯蒂格·雅各布森 , 雅各布·乔恩·延森 , 丹尼尔·鲁恩·延森 , 尼尔斯·诺加德·萨缪尔森 :
在航空图像分割中结合公共数据的约束类型。 125-134 安德烈亚斯·施密特·延森 , 约翰内斯·斯万特·斯波克兰 , 约根·维拉德森 :
使用多代理组织使戏剧表演正规化。 135-144 瑟伦·凯瑟·延森 , 克里斯托夫·莫斯加德 , 克里斯托弗·塞缪尔·尼尔森 , Sine Lyhne Viesmose公司 :
使用Kinect进行连续手势识别的层次模型。 145-154 乌韦·科克曼 , 费德里科·佩科拉 , 拉斯·卡尔森 :
通过约束进行表达性规划。 155-164 海尔格·兰塞特 :
击败赌徒:足球比赛预测的统计模型。 165-174 安德斯·马德森 , 马丁·卡尔森 , 加里·巴克 , 安娜·贝伦·加西亚 , 杰弗里·霍尔法 , 弗兰克·延森 , 哈坎维格 :
用于概率图形模型的Web部署的软件包。 175-184 哈扎尔·姆利基 , 内斯琳·福拉蒂 , 穆罕默德·哈马米 , 汉尼·本·阿巴达拉 :
基于数据挖掘的面部表情识别系统。 185-194 胡安·卡洛斯·尼维斯 , 埃斯特班·格雷罗 , 海伦娜·林格伦 :
关于人类活动的推理:一种论证方法。 195-204 斯拉沃米尔·诺瓦奇克 , 符文·普里兹 , Thorsteinn S.Rögnvaldsson公司 , 斯特凡·比特纳 :
使用记录的车辆数据预测卡车压缩机故障的机器学习算法。 205-214 何塞·佩尼亚 :
错误AMP链图。 215-224 埃米尔·萨林 , 阿格尼斯·伦斯费尔特 , 尼古拉斯·斯坦斯巴克 , 彼得·奥格伦 :
使用差异进化学习空战参数。 225-234 弗雷德里克·沙德 , 尼科·罗斯 :
部分对齐的本体映射的锚定配置文件。 235-244 格勒布·西佐夫 , 皮纳尔·兹蒂尔克 :
面向信息检索的以查询为中心的关联规则挖掘。 245-254 H.乔·斯坦豪尔 , 亚历山大·卡尔森 :
空对地场景中威胁评估的可追踪不确定性。 255-264 斯坦马克少校 , 杰克·马莱克 :
基于知识的工业机器人。 265-274 吉里·沃姆莱 , 彼得·蒂查夫斯克 :
通过加权模型计数在BN2T模型中进行概率推断。 275-284 安德烈亚斯·施密特·延森 :
关于编程组织感知代理。 287-290 雅各布·罗伊斯 :
增强语义查询中的召回。 291-294 斯坦马克少校 :
工业机器人技能。 295-298 维塔塔斯·瓦莱提斯 :
在不断变化的任务环境中学习逆运动学问题。 299-302 奇亚拉·泽钦 , 安德烈亚·法奇内蒂 , 乔瓦尼·斯巴奇诺 , 克劳迪奥·科贝利 :
神经网络预测1型糖尿病患者的血糖浓度。 303-306
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