1. BaSaMa & HiWi
    2.  
Titel Institut
HiWi – Beschichtungs- und Trocknungsprocess für Festkörperbatterien (m/w/d) ed-mec-iwb
Data Mining and AI-Assisted Optimization of Potential-Controlled Membrane Affinity Chromatography ed-epe-biose
Transferring Big Data Management Tools in Agentic Framework ed-mos-nma
Vision-Language-Model-Driven RL for End-to-End Autonomous Driving on F1TENTH ed-mos-afs
Computer vision-based analysis of strain-induced phase transformations in additively manufactured Co-Cr-W alloy ed-mae-lww
Cost-benefit-analysis: Battery swapping vs. fast charging for electric construction machinery ed-mos-ftm
Kosten-Nutzen-Vergleich: Batteriewechsel vs. Schnellladen bei elektrischen Baumaschinen ed-mos-ftm
MA/SA/BA: Entwicklung eines praxisnahen Frameworks zur Identifikation, Auswahl und Priorisierung relevanter Einflussfaktoren des Inspektionsprozesses in der Wiederaufbereitung ed-mec-iwb
HiWi in der Lithium-Ionen-Batterieproduktion ed-mec-iwb
Development of a Frontend/Dashboard for the Simulation of Battery Electric and Autonomous Trucks [IDP] ed-mos-ftm
Redispatch 3.0? Smart Energy System Integration of Electric and Autonomous Trucks [MA/SA/IDP] ed-mos-ftm
Control and State Estimation for Fully Actuated Aerial Manipulator ed-asg-aas
Next-Gen Energiespeicher: Produktion von Natrium-Ionen-Batterien (HiWi) ed-mec-iwb
IDP: Migration and Development of a High-Performance Simulation Core for Gear Power Loss Modeling ed-mec-fzg
Ergonomische Gestaltung und Evaluation eines tragbaren Multi-Sensor-Systems zur Unterstützung von Einsatzkräften in kritischen Einsatzlagen ed-mec-lfe
Weiterentwicklung physikalischer und KI-gestützter Reibmodelle zur lokalen Verzahnungsverlustleistung ed-mec-fzg
Machine Learning for Combinatorial Optimization in Computing Systems ed-mec-cps
Optische Diagnostik in Wasserstoffgroßmotoren – Visualisierung von Gasströmungen mit Hilfe LED induzierte Fluoreszenz ed-mos-nma
Modellversuche und Kennfelderstellung einer doppeltregulierte Kaplanturbine ed-cee-wb
Spatiotemporal Reasoning of Autonomous Driving Disengagements using Vision-Language Models ed-mos-ftm
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