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Unlocking the Potential of Wind Energy With Machine Learning-Based Avian Detection : A Call to Action

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Principato, Marc ; Hasselwander, Lisa ; Stangner, Michael ; Büttner, Ricardo:
Unlocking the Potential of Wind Energy With Machine Learning-Based Avian Detection : A Call to Action.
In: IEEE Access. Bd. 11 (2023) . - S. 64026-64048.
ISSN 2169-3536
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3287861

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Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Energy management; Wind turbines; Wind energy; Machine learning; Renewable energy sources; Meteorology; Ecosystems; Machine learning; Energy conservation; Energy transition; environmental conservation; wind energy; machine learning
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science - Univ.-Prof. Dr. Ricardo Büttner
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 23 Mär 2024 22:00
Letzte Änderung: 25 Mär 2024 06:42
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/89001