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  Adaptive Strategies for rLTL Games

Nayak, S. P., Neider, D., & Zimmermann., M. (2021). Adaptive Strategies for rLTL Games. In HSCC2021 (pp. 1-2). New York, NY: ACM. doi:10.1145/3447928.3457210.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-57C8-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-57C9-3
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : Adaptive Strategies for {rLTL} Games

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Nayak, Satya Prakash1, Autor
Neider, Daniel2, Autor           
Zimmermann., Martin1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Group R. Majumdar, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105292              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Nayak_HSCC21
DOI: 10.1145/3447928.3457210
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 24th International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control
Veranstaltungsort: Neshville, TN, USA
Start-/Enddatum: 2021-05-19 - 2021-05-21

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: HSCC2021
  Untertitel : Proceedings of the 24th International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control (part of CPS-IoT Week)
  Kurztitel : HSCC 2021
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: 32 Start- / Endseite: 1 - 2 Identifikator: ISBN: 978-1-45038339-4