Künstliche Intelligenz und Digitalisierung in Verkehr und Logistik
Das Heft enthält folgende Beiträge: Herausforderungen beim erstmaligen Einsatz von KI in KMUs (Lüth,C); Digitale Disruption und Seeleute – Die Auswirkungen autonomer Schifffahrt auf die Arbeit auf See, die Rolle der Seeleute und der Schifffahrtsindustrie (Johns,DM); Real time traffic information from ferries to optimise intermodal transport chains (Vojdani,N); Stauwarnungen für Schiffe – Wie eine echtzeitbasierte Seeverkehrsvorhersage helfen kann, maritime Warenströme effektiver zu gestalten (Meißner,D); Blockchain-Technologie in der maritimen Logistik – Anwendungspotentiale und Herausforderungen (Gerhardt,D; Lange,K); Augmented Reality auf der Schiffsbrücke (von Lukas, U; Bauer,K; Petersen,A; Eichholz,J); Implementation of master programme in smart transport and logistics for cities within the Erasmus+ programme: the case of O. M. Beketov National University of Urban Economy in Kharkiv (Comi,A; Gruenwald,N; Lobashov,O; Olkhova,M; Roslavtsev, D; Vakulenko,K); Experimental research of digital filtering in the separation of breathing signals and heart contractions to assess the control of the driver’s condition (Nosach,M).
- Record URL:
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Availability:
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- Publication Date: 2020-10
Language
- German
Media Info
- Media Type: Web
- Features: Figures; References; Tables;
- Pagination: 51p
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Serial:
- Journal für Mobilität und Verkehr
- Issue Number: 4
- Publisher: Deutsche Verkehrswissenschaftliche Gesellschaft e.V.
- ISSN: 2628-4154
Subject/Index Terms
- ITRD Terms: 3882: Automatisierung; 8679: Echtzeit; 5911: Effizienz; 1112: Gütertransport; 1121: Intermodaler Transport; 8636: Künstliche Intelligenz; 264: Logistik; 1198: Seetransport; 3855: Technologie
- Subject Areas: I10: WIRTSCHAFT UND VERWALTUNG; I72: VERKEHRS- UND TRANSPORTPLANUNG;
Filing Info
- Accession Number: 01788639
- Record Type: Publication
- Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
- Files: ITRD
- Created Date: Nov 18 2021 9:17AM