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NeurIPS’22 Cross-Domain MetaDL Challenge: Results and lessons learned., , , , , , , , , und 12 andere Autor(en). NeurIPS (Competition and Demos), Volume 220 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 50-72. PMLR, (2021)XDNet: A Few-Shot Meta-Learning Approach for Cross-Domain Visual Inspection., , , , , , und . CVPR Workshops, Seite 4375-4384. IEEE, (2023)An ensemble of convolution-based methods for fault detection using vibration signals., , , , , und . ICPHM, Seite 172-179. IEEE, (2023)Multi-Resolution 3D Convolutional Neural Networks for Object Recognition., , , , und . CoRR, (2018)Fast inverse design of microstructures via generative invariance networks., , , , , , , , und . Nat. Comput. Sci., 1 (3): 229-238 (2021)Robustifying Reinforcement Learning Agents via Action Space Adversarial Training., , , , und . ACC, Seite 3959-3964. IEEE, (2020)Query-based targeted action-space adversarial policies on deep reinforcement learning agents., , , und . ICCPS, Seite 87-97. ACM, (2021)Flow Shape Design for Microfluidic Devices Using Deep Reinforcement Learning., , , , und . CoRR, (2018)Query-based Targeted Action-Space Adversarial Policies on Deep Reinforcement Learning Agents., , , und . CoRR, (2020)PowerGym: A Reinforcement Learning Environment for Volt-Var Control in Power Distribution Systems., , und . CoRR, (2021)