Forschende
32 Treffer mit Thema „Machine Learning" in Kultur-, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Lebenswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Dr. Jurgelucks entwickelt Optimierungsmethoden zur Charakterisierung piezoelektrischer Materialien, insbesondere zur Bestimmung vollständiger Materialparameter aus elektrischen Messdaten.
Birgit Heene arbeitet im DFG-Projekt EMPEROR an der Erkennung von Ursachen für Programmverhalten – ein Forschungsgebiet der Softwarequalität und des Testens.
Manfred Krocker entwickelt Sensortechnologie und digitale Systeme zur Früherkennung von Erkrankungen und Stoffwechselproblemen bei Rindern.
Dr. Wellmann erforscht die Integration von Fernerkundung und Ökologie zur Förderung von Biodiversität und Klimaanpassung in Städten.
Bharath Ananthasubramaniam entwickelt datengetriebene mathematische Modelle, um zu verstehen, wie die innere Uhr (circadiane Rhythmik) physiologische Prozesse in Säugetieren steuert.
Dr. Pflugmacher erforscht die großflächige Überwachung von Waldveränderungen und Waldbrandfolgen mittels Satellitenfernerkundung und Zeitreihenanalyse.
Aswin Kannan forscht an datengestützten Optimierungsmethoden im Rahmen einer Junior Research Group des Exzellenzclusters MATH+.
Mahdi Esmailoghli erforscht die automatisierte Erkennung und Erschließung relevanter Daten aus großen, unstrukturierten Datenbeständen (Data Lakes) — insbesondere die Herausforderung, aus Hunderten Millionen von Tabellen diejenigen zu identifizieren, die für konkrete Aufgaben tatsächlich brauchbar sind.