Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

Link zu dieser Vergleichsansicht

Beide Seiten der vorigen Revision Vorhergehende Überarbeitung
Nächste Überarbeitung
Vorhergehende Überarbeitung
lehre:abschlussarbeiten [2024/06/04 00:46]
kruschewsky [Laufende Abschlussarbeiten]
lehre:abschlussarbeiten [2024/07/04 09:44] (aktuell)
wiartalla [Offene Masterarbeiten]
Zeile 43: Zeile 43:
 \\ \\
   * Algorithmen für Vernetzte und Autonome Fahrzeuge, siehe [[en:​forschung:​mobility#​open_positions|Cyber-physical Mobility]]   * Algorithmen für Vernetzte und Autonome Fahrzeuge, siehe [[en:​forschung:​mobility#​open_positions|Cyber-physical Mobility]]
 +
  
 ===== Laufende Abschlussarbeiten ===== ===== Laufende Abschlussarbeiten =====
 +  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_baron.pdf | Data and Process Visualization Tool for a Machine Learning Framework for ARDS Classification}}
 +  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_wedding.pdf | Feature selection and data preprocessing methods in the context of AI-based ARDS classification in time-series data}}
   * {{:​lehre:​abschlussarbeiten:​mv:​expose_roman_gensch.pdf|Automatisierte Generierung eines .NET-Interfaces für eine C++-Bibliothek}}   * {{:​lehre:​abschlussarbeiten:​mv:​expose_roman_gensch.pdf|Automatisierte Generierung eines .NET-Interfaces für eine C++-Bibliothek}}
   * {{ :​lehre:​i11-expose_huang_2020.pdf | Implementation of Generic Scenarios for Testing of Networked Trajectory Planning}}   * {{ :​lehre:​i11-expose_huang_2020.pdf | Implementation of Generic Scenarios for Testing of Networked Trajectory Planning}}
Zeile 52: Zeile 55:
   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​ml:​exposee_wrede.pdf | Messung des Einflusses der Blutgerinnung auf die Absorption von infrarotem Licht in Vollblut }}   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​ml:​exposee_wrede.pdf | Messung des Einflusses der Blutgerinnung auf die Absorption von infrarotem Licht in Vollblut }}
   * {{ :lehre: expose_steidl.pdf | (Master) Detection of Vehicle Position on a Pressure-Sensitive Surface Layer}}   * {{ :lehre: expose_steidl.pdf | (Master) Detection of Vehicle Position on a Pressure-Sensitive Surface Layer}}
-  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_menzel_final.pdf | (Master) Framework zur automatisierten ARDS-Erkennung basierend auf KI-gestützten Verfahren}} 
-  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_ba_nick_stete.pdf | Erklärbarkeitsanalyse von Deep-Learning Modellen zur Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern}} 
-  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​2023_ma_lisa_hartung_expose.pdf | (Master) Comparison of White Box and Black Box Models in the Context of Artificial Intelligence for ARDS Classification}} 
-  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_kaschel_final.pdf | Few-Shot Learning für die Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern}} 
   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​akr-expose-haman.pdf | Datenaugmentationsverfahren für das Training von Algorithmen für die Erkennung von fehlerhaften Datenpunkten}}   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​akr-expose-haman.pdf | Datenaugmentationsverfahren für das Training von Algorithmen für die Erkennung von fehlerhaften Datenpunkten}}
   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​akr-expose-kruempelmann.pdf | Automated Concept-based Explanation als Erklärverfahren für die Fehlererkennung auf Zeitreihendaten}}   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​akr-expose-kruempelmann.pdf | Automated Concept-based Explanation als Erklärverfahren für die Fehlererkennung auf Zeitreihendaten}}
Zeile 81: Zeile 80:
   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose-hammad_ahmed.pdf | (Master) Detection of ARDS in time series clinical data using Deep Learning models}}   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose-hammad_ahmed.pdf | (Master) Detection of ARDS in time series clinical data using Deep Learning models}}
   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​akr-expose-treiber.pdf | (Master) Development of a Framework for post-hoc Explainability of Fault Detection in ICU-Data}}   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​akr-expose-treiber.pdf | (Master) Development of a Framework for post-hoc Explainability of Fault Detection in ICU-Data}}
 +  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_menzel_final.pdf | (Master) Framework zur automatisierten ARDS-Erkennung basierend auf KI-gestützten Verfahren}}
 +  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_ba_nick_stete.pdf | Erklärbarkeitsanalyse von Deep-Learning Modellen zur Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern}}
 +  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​2023_ma_lisa_hartung_expose.pdf | (Master) Comparison of White Box and Black Box Models in the Context of Artificial Intelligence for ARDS Classification}}
 +  * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​sf:​expose_kaschel_final.pdf | Few-Shot Learning für die Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern}}
 ==== 2022 ==== ==== 2022 ====
   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​mb:​expose_ba_bach.pdf | Automatisierte Erkennung von ausgewählten Komplikationen bei der Beatmung von Neugeborenen }}   * {{ :​lehre:​abschlussarbeiten:​mb:​expose_ba_bach.pdf | Automatisierte Erkennung von ausgewählten Komplikationen bei der Beatmung von Neugeborenen }}