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Referenz
  691. An RFID to I2C Bridge IC with Supply Interference Reduction for Flexible RFID Sensor Applications  
Jun Tan, Muralikrishna Sathyamurthy Alexander Rolapp Jonathan Gamez Moataz Elkharashi Benjamin Saft Sylvo Jäger Ralf Sommer 2019 IEEE International Conference on RFID (RFID), Phoenix, AZ, USA, 2019, 2-4 April 2019, pp. 1-6, DOI: https://doi.org/10.1109/RFID.2019.8719257  
Veranstaltung
  692. IEEE RFID 2019  
13th Annual IEEE International Conference on RFID ­­­“The premier conference for the latest discoveries in technical RFID research”  
Veranstaltung
  693. Hannover Messe 2019  
Halle 2, Research and Technology, Stand A64: Das IMMS präsentiert ein inverses Pendel als Demonstrator für die Echtzeit-Maschinensteuerung mit 5G-Funkkommunikation.  
Referenz
  694. Nutzung der Hörbarmachung von Ultraschallsignalen zur (werkstofflichen) Zustandsbewertung von Maschinen- und Bauteilen  
Nicki Bader, Peter Holstein Andreas Tharandt Sebastian Uziel Tino Hutschenreuther DAGA 2019, 45. Jahrestagung für Akustik, 18. - 21. März 2019, Rostock  
Referenz
  695. Modellierung und Simulationen zur Ermittlung geeigneter Magnetfeld-Sensor-Geometrien  
Jenny Klaus, 3. Statusworkshop der Forschergruppe MagSens. 18. März 2019, Technische Universität Ilmenau, Ilmenau, Germany  
Veranstaltung
  696. DAGA 2019  
45. Jahrestagung für Akustik  
Pressemitteilungen
  697. Forschergruppe der Bauhaus-Universität Weimar leistet wichtigen Beitrag zur automatisierten Bauwerksüberwachung  
IMMS erarbeitete drahtlose Sensornetzwerke zur Langzeitüberwachung von Bauwerken  
Referenz
  698. Assistance Systems for Industrial 4.0 Environments  
Björn Barig, embedded world Conference - Internet of Things - Platforms & Applications, Session 1.3: Internet of Things IV OPC UA I4.0, 26 - 28 February 2019, Nürnberg, Germany  
Veranstaltung
  699. embedded world 2019  
Das IMMS ist mit einem Vortrag auf der embedded world Conference 2019 – Internet of Things – Platforms & Applications vertreten  
Pressemitteilungen
  700. Forschergruppe „IntelligEnt“ gestartet: Künstliche Intelligenz und Machine Learning für den Entwurf von Mikroelektronik  
IMMS und TU Ilmenau forschen an neuartigen Assistenzsystemen für Chip-Designer  
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