Neural Kernel Network Deep Kernel Learning for Predicting Particulate Matter from Heterogeneous Sensors with Uncertainty
Li, Chaofan
1; Riedel, Till
1; Beigl, Michael
1
1 Institut für Telematik (TM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Riedel, Till
1; Beigl, Michael
11 Institut für Telematik (TM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Telematik (TM) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2022 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-031-21047-1 ISSN: 0302-9743, 1611-3349 KITopen-ID: 1000156101 |
| Erschienen in | Information Integration and Web Intelligence – 24th International Conference, iiWAS 2022, Virtual Event, November 28–30, 2022, Proceedings. Ed.: E. Pardede |
| Veranstaltung | 24th International Conference on Information Integration and Web (iiWAS 2022), Online, 28.11.2022 – 30.11.2022 |
| Verlag | Springer Nature Switzerland |
| Seiten | 252–266 |
| Serie | Lecture Notes in Computer Science (LNCS) ; 13635 |
| Vorab online veröffentlicht am | 20.11.2022 |
| Nachgewiesen in | Scopus OpenAlex Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |