Informed Priors for Knowledge Integration in Trajectory Prediction
Schlauch, Christian ; Klein, Nadja
1; Wirth, Christian; Klein, Nadja
1; Koutra, Danai [Hrsg.]
1 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Wirth, Christian; Klein, Nadja
1; Koutra, Danai [Hrsg.]1 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Scientific Computing Center (SCC) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-031-43424-2 ISSN: 0302-9743 KITopen-ID: 1000176064 |
| HGF-Programm | 46.21.02 (POF IV, LK 01) Cross-Domain ATMLs and Research Groups |
| Erschienen in | Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Research Track : European Conference, ECML PKDD 2023, Turin, Italy, September 18–22, 2023, Proceedings, Part V, Hrsg.: D. Koutra, C. Plant, R. M. Gomez, E. Baralis, F. Bonchi |
| Veranstaltung | European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2023), Turin, Italien, 18.09.2023 – 22.09.2023 |
| Verlag | Springer Nature Switzerland |
| Seiten | 392–407 |
| Serie | Lecture Notes in Computer Science (LNCS) : Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI) ; 14173 |
| Vorab online veröffentlicht am | 18.09.2023 |
| Nachgewiesen in | Scopus Dimensions |