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Projekte

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  1. AI.EDU Research Lab 2.0 – AI.EDU Research Lab 2.0 ist ein interdisziplinäres CATALPA Projekt

    AI.EDU Research Lab 2.0 – AI.EDU Research Lab 2.0 ist ein interdisziplinäres CATALPA Projekt

    Bei der Suche nach einem Hausarbeitsthema im Bachelorstudium benötigen viele Studierende Hilfestellungen. Dabei fällt auf, dass in jedem Semester wiederkehrende Fragen und Unterstützungsbedarfe auftre

  2. CurAEducate – Nachwuchsförderung & Weiterbildung

    CurAEducate – Nachwuchsförderung & Weiterbildung

    Um aus exzellenten Forschungsergebnissen in curATime innovative Behandlungs- und Präventionskonzepte zu entwickeln und in die klinische Anwendung zu bringen, ist eine multiperspektivische Herangehensw

  3. HealthyW8 – Stärkung eines gesunden Lebensstils durch personalisierte Interventionsportfolios zur Prävention und Kontrolle von Adipositas in vulnerablen Lebensphasen

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    Mehr als 30 % der EU-Bürger in vulnerablen Lebensphasen und Lebenssituationen sind einem erhöhten Risiko ausgesetzt, von einem gesunden Gewicht zu Übergewicht und weiter zu Fettleibigkeit überzugehen.

  4. news-polygraph – Privatsphäre, Transparenz, Verzerrung und Fairness für vertrauenswürdige multimodale Desinformationserkennung

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    Im Projekt news-polygraph entwickeln wir digitale Methoden für die Medienbranche, mit deren Hilfe multimediale Inhalte durch hybride KI einfacher und schneller auf Manipulationen, irreführende und fal

  5. ESCADE – Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers

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    Der Zuwachs an Rechenzentren (RZ) und deren Kapazitäten ist zentral für eine zukunftsfähige deutsche Wirtschaft, denn die digitale Transformation braucht Rechenleistung. Aber das Verarbeiten von Daten

  6. SASPIT – Eine Sichere Sensorplattform für das Internet der Dinge

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    Die Ziele des Projektes SASPIT sind die Entwicklung einer offenen IoT-Sensorplattform mit durchgängigen Sicherheitsgarantien für die Korrektheit, Integrität und Vertraulichkeit der Daten (safety, secu

  7. Miracle2 – A Machine learning approach to Identify patients with Resected non-small-cell lung cAnCer with high risk of reLapsE

    Miracle2 – A Machine learning approach to Identify patients with Resected non-small-cell lung cAnCer with high risk of reLapsE

    MIRACLE comprises a consortium of academics and industry partners to understand how machine learning can be utilised to predict the risk of relapse for patients with resected non-small cell lung cance

  8. ExPrIS – Erwartungen auf Wissensebene als A-Priori-Wahrscheinlichkeiten für die Objektinterpretation aus Sensordaten

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    „Was werde ich sehen, wenn ich um diese Ecke fahre?“ Je nachdem, was sich hinter dieser Ecke befindet, ist diese Frage für uns einfach zu beantworten. In einer Küche sehen wir wahrscheinlich einen Küh

  9. ToCaro – Miteinander erleben - Emotionen teilen

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    Soziale Interaktion ist einer der wesentlichen Faktoren, die persönliche Lebensqualität bestimmen und ausmachen, was auch die Verbreitung sozialer Medien zeigt. Aber auch die durch die COVID-19-Pandem

  10. curAIknow – curATime knowledge graphs

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    Anwendung des biowissenschaftlichen Wissensgraphen Ontosight zur Unterstützung der Vorhersage, Validierung und Interpretierung von Kl-generierten Hypothesen auf der Grundlage von Daten von Patienten u