Zhizhou Fang, MSc
1090 Wien
Raum : 5.37
Publikationen
EDSVM: A Novel Approach for Environment Drift Detection in Reinforcement Learning Using Synthetic Drifted Examples. / Fang, Zhizhou; Zdun, Uwe.
ECAI 2025: 28th European Conference on Artificial Intelligence, 25-30 October 2025, Bologna, Italy – Including 14th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2025), Proceedings. Hrsg. / Ines Lynce; Nello Murano; Mauro Vallati; Serena Villata; Federico Chesani; Michela Milano; Andrea Omicini; Mehdi Dastani. IOS Press, 2025. S. 2410-2417 (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Band 413).
Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Detecting Environment Drift in Reinforcement Learning Using a Gaussian Process. / Fang, Zhizhou; Zdun, Uwe.
2024 IEEE 36th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2024). Herndon: IEEE, 2024. S. 992-999.
Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Projekte
MODIS: MLOps für verteilte intelligente Cyberphysische Systeme
Zdun, U. (Projektleiter*in), Ntentos, E. (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in), Warnett, S. J. (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in), Fang, Z. (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in), Chowdhary, D. (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in), Urdih, F. (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in), Amiri, A. (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in) & Ennsberger, S. (Projektadministrator*in)
1/01/23 → 31/12/25
Projekt: Forschungskooperation
Vorträge
EDSVM: A Novel Approach for Environment Drift Detection in Reinforcement Learning Using Synthetic Drifted Examples
Fang, Z. (Vortragende*r)
Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science
Detecting Environment Drift in Reinforcement Learning Using a Gaussian Process
Fang, Z. (Vortragende*r)
Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science
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