2121 Ergebnisse
Veranstaltung
  272. inova 2023  
Mitarbeiter des IMMS am Messestand der inova 2022 in der Campussporthalle in Ilmenau, Thüringen. Karriereforum an der TU Ilmenau  
Referenz
  273. KODIAK: Components and modules for improved optical diagnostics  
Michael Scholles, Nicole Isserstedt-John Dirk Kuhlmeier Martin Jahn Martin Reuter Benjamin Saft, Eric Schäfer Mirjam Skadell, Alexander Zimmer Ana Leonor H. Lopes MikroSystemTechnik Kongress 2023, 23. - 25. Oktober 2023, Dresden  
Referenz
  274. Automatisiertes Testen mikroelektronischer Schaltungen – Fuzzing findet Bugs in Hardware  
Henning Siemen, Jonas Lienke Georg Gläser Elektronik, 21.2023, 18. Oktober 2023, Seite 64 - 67, ePaper: https://wfm-publish.blaetterkatalog.de/frontend/mvc/catalog/by-name/ELE?catalogName=ELE2321D  
Referenz
  275. Edge KI Systeme für die vorausschauende Instandhaltung  
Sebastian Uziel, elmug4future, Technologiekonferenz, 17. - 18. Oktober 2023, Friedrichroda, Thüringen  
Veranstaltung
  276. elmug4future 2023  
Technologiekonferenz „Sensorsysteme der Zukunft – vom Messwert zur Information“  
Referenz
  277. Prof. Ronny Stolz und Dr. Theo Scholtes, Leibniz-Institut für Photonische Technologien e.V. (Leibniz-IPHT)  
„Das IMMS hat die von uns benötigten Funktionalitäten z.B. eines Lock-In-Verstärkers, einer phasenstarren Rückkoppelschleife und einer aktiven Laserfrequenzstabilisierung als FPGA-Design realisiert. Sehr gern wollen wir die Zusammenarbeit mit dem IMMS in zukünftigen gemeinsamen Projekten fortführen.“  
Referenz
  278. Andy Carius, Indu-Sol  
„Die gemeinsame Arbeit war von vielen eigenen Ideen und sehr viel Engagement durch das IMMS geprägt und wir werden uns hier in zukünftigen Projekten, insbesondere im Bereich der Datenauswertung und Klassifizierung, gern wieder an das IMMS wenden, da wir diese Art der Zusammenarbeit sehr schätzen.“  
Referenz
  279. HoLoDEC  
Nahaufnahme einer Fräsmaschine, an die eine etwa 2 x 2 cm kleine kabellose Platine mit Sensoren und einer leuchtenden LED gehalten wird. IMMS erforscht Ultra-Low-Power-Architekturen (ULP) und Schaltungskonzepte sowie energieeffiziente Edge-KI-Systeme mit Gesamtsystem-Energiemodellierung  
Referenz
  280. ProQuaOpt  
Das IMMS entwickelt eine KI-basierte Regelung zur Online-Optimierung von Spritzgießprozessen hinsichtlich der Ressourceneffizienz.  
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