Efficient Uncertainty Propagation in Continuous Bayesian Networks Using GUM and Monte Carlo Methods
Hoffmann, Luisa 1; Heizmann, Michael 1; Darijani, Ali
2,3; Beyerer, Jürgen 2,3
1 Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
2,3; Beyerer, Jürgen 2,31 Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsdatum | 02.02.2026 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-8-3315-4749-3 ISSN: 2325-6516 KITopen-ID: 1000192747 |
| Erschienen in | 2026 International Conference on Semantic Computing (ICSC) |
| Veranstaltung | IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC 2026), Leguna Hills, 02.02.2026 – 04.02.2026 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 119–123 |
| Serie | Conferences |
| Nachgewiesen in | OpenAlex |