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Referenz
  411. Damir Redžepagic, ArtIC Solutions  
„Die Erfahrung in den Bereichen digitales IC-Design, Synthese, Place & Route, Verifikation und Sign-Off unter Verwendung modernster Tools und Methoden macht das IMMS zu einem hervorragenden Partner bei der Entwicklung von integrierten Mixed-Signal-Sensoren.”  
Referenz
  412. Prof. Dr.-Ing. Patrick Mäder, Technische Universität Ilmenau  
„Für uns zeigt die Kooperation, wie wichtig das IMMS für einen Ergebnistransfer von der Grundlagenforschung in die Praxis ist.“  
Referenz
  413. Dr. Gerd Reidenbach, Lehr- und Versuchszentrum Gartenbau (LVG)  
„Wir haben das IMMS als zuverlässigen und proaktiven Partner erlebt, der unsere Perspektive eingenommen und daraus zielführende Lösungen realisiert hat und immer offen für neue Impulse ist.“  
Mediathek
  414. 2021 Jahresbericht | Fachartikel NanoFab (en/de)  
2021 Jahresbericht | Fachartikel NanoFab (en/de): Untersuchungen zur Positionsregelung von vertikalen Bewegungssystemen für Präzisionsanwendungen im Nanometerbereich  
Mediathek
  415. 2021 Jahresbericht | Fachartikel EXPRESS (en/de)  
2021 Jahresbericht | Fachartikel EXPRESS (en/de): Intelligente Sensorik für die Digitalisierung in der Landwirtschaft  
Mediathek
  416. 2021 Jahresbericht | Fachartikel ML4EdgeAI (en/de)  
2021 Jahresbericht | Fachartikel ML4EdgeAI (en/de): Maschinelles Lernen auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern für Edge-KI- und IoT-Anwendungen  
Referenz
  417. Heinz-Wolfgang Lahmann, GFE – Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V  
„Bei der Zusammenarbeit mit dem IMMS schätzen wir besonders das Fachwissen im Bereich der Sensordatenerfassung und -verarbeitung, die hohe Anwendungsorientierung der Lösungen und die konstruktiven Kontakte mit den Mitarbeitenden – nicht zuletzt auch bei den gemeinsamen Arbeiten vor Ort an Maschinen und Ausrüstungen.“  
Pressemitteilungen
  418. Jahresbericht 2021 online  
Titelfoto Jahresbericht 2021: Für solch ein mobiles Multisensorik-Prüfgerät zur vorbeugenden Instandhaltung in der Industrie entwickelt das IMMS die echtzeitfähige Plattform und KI-Algorithmen. Mehr Infos auf Seite 74. Foto: IMMS. Hier gibt es die Themenvorschau und den gesamten Bericht mit Verweisen auf Hintergrundinfos und Videos.  
Veranstaltung
  419. inova2022  
Karriereforum an der TU Ilmenau  
Referenz
  420. Machine-Learning im PCB-Entwurf: Open-Source zwischen Forschung, Potential und Alltag  
Georg Gläser, 30. Konferenz des Fachverbandes für Design, Leiterplatten- und Elektronikfertigung (FED), 29. - 30. September 2022, Potsdam, Germany  
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