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3831. Industrielle Robotik

Fischer-Janzen, A., Gapp, M., Götten, M., Ponomarjova, K., Blöchle, J., Wendt, T., Van Laerhoven, K. and Bartscherer T. „Requirements of People with Disabilities and Caregivers for Robotics: A Case Study“ In: Nah, F.FH.,

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3832. Cyber-Physical Systems

Urschel, B., Begic Fazlic, L., Morgen, M., Machhamer, M., Dartmann, G. and K. -U. Gollmer, "A Machine Learning Approach for Optimal Ventilation based on Data from CO2 Sensors," 2022 Sensor Data Fusion: Trends, Solutions, Applications (SDF),

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3833. Technikum Maschinenbau

Das Technikum ist eine zentrale Einrichtung, in der Demonstratoren mit modernsten Robotertechnologien gebaut, getestet und optimiert werden. Die Durchführung der Projekte erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Vertretern der Industrie, um innovative

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3834. Edge AI

Wir beginnen hier mit einem leeren Gedächtnis, das zur Laufzeit befüllt wird. Die „künstlichen Nase“ misst zunächst mehrfach die zu unterscheidenden Getränke. Nach jeder Messung durchsucht der Algorithmus sein Gedächtnis und versucht, die

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3835. CAT

CAT - Center for advanced technology Das CAT- Center for advanced technology ist ein Co-Workingspace und beinhaltet das Konzept der Grünen Fabrik. Theorie und Praxis der Kreislaufwirtschaft werden hier miteinander verbunden und ein lebendiger

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3836. Demofabrik-MRK

In der Demofabrik für virtuelle und physische Mensch-Roboter-Kooperation liegt der Fokus darauf, Industrieunternehmen für die Konzepte von Industrie 4.0 und die Interaktion mit Robotern zu sensibilisieren. In diesem Labor werden

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3837. Sensor-Labor

Projekt Pinot: Elektronische Nase für die Qualitätskontrolle im Weinbau Sensor-Labor Das dem KI-Labor angegliederte Sensorlabor beschäftigt sich in erster Linie mit der Erprobung neuer Methoden zur Messwerterfassung und -auswertung mit

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3838. BMEL-gefördertes Projekt PINOT

Verbundpartner des Projekts:  Weincampus Neustadt am Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum (DLR) Rheinpfalz (Verbundkoordinator), Umwelt-Campus Birkenfeld der Hochschule Trier, Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS),

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3839. BMWK-gefördertes Projekt KI-MAP-Qualodoromat

BMWi-gefördertes Projekt KI-MAP-Qualodoromat Das Projekt erforscht Methoden der automatisierten Charakterisierung von Kunststoffproben mit Hilfe von Robotik und Künstlicher Intelligenz. Für die Bewertung von Kunststoffproben durch KI-Algorithmen

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3840. BMWK-gefördertes Projekt EASY

BMWK-gefördertes Projekt EASY EASY - Energieeffiziente Analyse- und Steuerungsprozesse im dynamischen Edge-Cloud-Kontinuum für die industrielle Fertigung Für die Fertigungsorganisation nach dem Leitbild der Industrie 4.0, ermöglicht das Edge

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