… many ideas and a great deal of commitment by IMMS. We will gladly turn to IMMS again in future projects, especially in the area of data evaluation and classification, as we very much appreciate this type of cooperation.“
… is able to rec- www.imms.de/ ognise patterns, determine a normal state and report deviations from it. IMMS has embedded specifically contributed to classifying the recorded data and identifying anomalies from it. Here, it was important to do particularly intensive research on the classification of the data…
Core topic ULP sensor systems in our Integrated sensor systems research field: We research and develop ultra-low-power (ULP) sensor systems that require very little power and have integrated energy management components. Our goal is to use them to open up new applications for the Internet of Things.
Service for R&D: IC design methods. We develop new AI-based methods and tools for your system-on-chip and FPGA designs to master the increasing complexity of integrated systems and thus further increase performance.
Jahresbericht 2021
JAHRESBERICHT 2021 2 Inhalt >>Integrierte Sensorsysteme 101 Magnetische 6D-Direktantriebe >>Intelligente ver- mit Nanometer-Präzision netzte Mess- u. 5 Nachruf Dr.-Ing. Christoph Schäffel 102 Highlights 2021 im Forschungsfeld Testsysteme 6 25 Jahre IMMS Magnetische 6D-Direktantriebe mit >>Mag6D-nm- Nanometer-Präzision Direktantriebe 31 Stimmen aus Industrie und Wissenschaft 107 Untersuchungen zur Positionsregelung > Inhalt zu aktuellen Projekten von vertikalen Bewegungssystemen * Förderung 39 Kooperation mit der Technischen
…rg 17.10.2019 – Tech Biz Day with X-FAB – From Innovation to Medical Electronics, Vortrag, Hotel NH Lyon Airport, France 25.10.2019 – DCASE 2019, Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, Co-Autor Vortrag, New York City, USA 13.11.2019 – InnoCON Thüringen 2019, Vortrag, Fachposter und Messestand,…
Jahresbericht 2020 | IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH)
Themenüberblick: Lock-In-Imager für die zeitaufgelöste Fluoreszenzbildgebung mit Europium. Maschinelles Lernen zur automatisierten Modellierung im Chip-Entwurf. Trash or Treasure“ – Intelligente Layoutverarbeitung. Testen auf der Überholspur – Machine Learning beschleunigt Messdaten-Analyse für ASICs um ein Vielfaches. Skalierbare Ultraschall- und Volumenstrom-Sensorplattform für die Optimierung der Energieeffizienz.Nanometergenaue Hubmodule für die Präzisionsantriebstechnik.
