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Studie: Mögliche Milliardenentlastung durch integrierte Planung europäischer Energienetze

d-fine trägt mit moderner Modellierung zur effizienten Infrastrukturentwicklung in Europa bei
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Anomaly Detection with Variational Quantum Generative Adversarial Networks

Generative adversarial networks (GANs) are a machine learning framework comprising a generative…
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eXplainable AI for Quantum Machine Learning

Parametrized Quantum Circuits (PQCs) enable a novel method for machine learning (ML). However, from…
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Entangled Threats: A Unified Kill Chain Model for Quantum Machine Learning Security

Quantum Machine Learning (QML) systems inherit vulnerabilities from classical machine learning while…
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Quantum Deep Hedging

Potential von quantengestützten Machine Learning-Verfahren als Hedging-Strategie
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Erfolgreiche Testphase von FALO im Kinderfußball

Innovatives Turnierformat setzt neue Impulse
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Künstliche Intelligenz kann Rechtsvereinfachung und Bürokratieabbau unterstützen

Neue Studie im Auftrag des Bundesministeriums der Finanzen
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Datennutzung neu gedacht: Mit innovativen und sicheren Technologien zu effizienterer Forschung

Pilot-Use-Case „Datennexus“ überzeugt bei der Post-COVID Challenge
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Zwischenergebnisse unseres europäischen Energiemodellierungsprojekts

Einsatz des sektorgekoppelten Energiesystemmodells PyPSA-TSO bei Austrian Power Grid und TransnetBW
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Weniger Verspätungen, bessere Trassenplanung und Fahrpläne

Quantencomputing für den Schienenverkehr
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Mehr Wissenschaft in der Wirtschaft

d-fine und Futury geben strategische Partnerschaft zur Förderung von innovativen Konzepten in der…
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Institutionelle Integration DLT-basierter Marktinfrastruktur

Strategische Partnerschaft mit 21X zur Verbesserung digitaler Finanzdienstleistungen in der EU
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