Undergraduated Seminar

 -  01:00 pm
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

Visual Explanations in Deep Reinforcement Learning via Convolutional Neural Network Localization

from: Matthias Rosynski  (Universität Bremen)
Deep Reinforcement Learning (DRL) connects the classic Reinforcement Learning algorithms with Convolutional Neuronal Networks (CNN). The problem in DRL is that it is hard to understand what the CNN is learning. In order to be able to use the programs in highly dangerous environments for humans and m…
 -  12:00 pm
Kolloquium
RH1 A 1.03

Per VC: Entwicklung einer Verarbeitungskette des maschinellen Lernens zur Erkennung epileptischer Anfälle auf Basis von 3D-Beschleunigungs- und Herzratendaten

from: Jasmin Henze  (Universität Bremen)
Epilepsien sind gekennzeichnet durch das wiederholte Auftreten epileptischer Anfälle, die bei den Betroffenen zu (teilweise lebensgefährlichen) Verletzungen führen können. Entsprechend besteht ein großes Interesse an einer automatisierten Erkennung dieser Anfälle, durch die z. B. Angehörige alarmier…
 -  02:00 pm
Kolloquium
RH1 A 1.03

Development of a Visual Voice Activity Detection

from: Adrian Lubitz  (Universität Bremen)
Technology is integrating more and more into the life of the modern man. A very important question is how are people interacting with technology. The human brain does not react emotionally to artificial objects like computers and mobile phones. However, the human brain reacts strongly to human appea…
 -  01:30 pm
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

Development of a self-righting behavior on the four-legged walking robot CHARLIE

from: Simon Teiwes  (Universität Bremen)
 One important aspect in the field of legged robotics is robustness to unforeseen events during a mission. While walking on rugged terrain, a legged robot is prone to fall. In order to continue its mission, the robot needs to provide a self-righting behavior, which succeeds starting from as man…
 -  01:00 pm
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

Docking eines AUVs unter Störeinflüssen

from: Tim Lehr  (Universität Bremen)
Das Projekt EurEx-SiLaNa ist eine Voruntersuchung für zukünftige Missionen zum Jupitermond Europa. Auf diesem wird unter einer Eisschicht ein Ozean vermutet. Um diesen zu erreichen, soll die Eisschicht durch einen Eisbohrer penetriert werden, woraufhin der Ozean von einem Unterwasserfahreug erkundet…
 -  01:00 pm
Kolloquium
RH1 A 1.03

Systematische Analyse maschineller Lernverfahren zur Lösung des Problems der inversen Kinematik

from: Tim von Oehsen  (Universität Bremen)
Obwohl zur Lösung des Problems der inversen Kinematik bereits lange bewährte analytische und numerische Lösungen verfügbar sind, wird aktiv an einem Einsatz maschineller Lernverfahren geforscht, weil sich in bestimmten Anwendungsfällen Vorteile erhofft werden.Da für wissenschaftlich publizierte Lern…
 -  01:30 pm
Zwischenbericht
RH5 117

Solar Array Integration on SherpaTT Rover Considering Mars and Lunar Deployments

from: Georges Labrèche  (Luleå University of Technology)
The SherpaTT rover is prepared for further autonomous long distance traverses in terrain akin to the Martian environment. However, it features a fueled power generator which cannot be employed in Martian or Lunar missions and limits the system's autonomous mission lifetime to the discharge rate of i…
 -  01:00 pm
Zwischenbericht
RH5 117

Planetary Rover Wheel and Lower Leg Structural Design to Reduce Rock Entanglements

from: Natalie Lawton  (Luleå University of Technology)
The SherpaTT rover wheels were found to become entangled in rocks during the last field deployment in Morocco. As human intervention would be impossible on Mars the aim is to reduce the possibility of rock entanglements by performing a mechanical redesign of the wheels. During this redesign care mus…
 -  01:00 pm
Kolloquium
RH1 A 1.03

Konzipierung eines modularen, skalierbaren und generischen Rahmenwerks zur Umsetzung von maschinellem Lernen in großen Organisationseinheiten

from: Dennis Lubczyk  (Universität Bremen)
Zahlreiche Studien zeigen den Trend, dass weltweit Unternehmen verstärkt in die Einbindung von künstlicher Intelligenz in ihre Produkte und Prozesse investieren, jedoch deutsche Vertreter zurzeit im Vergleich stagnieren. Diese Arbeit befasst sich daher mit der Möglichkeit einer Cloudbasierten Plattf…
 -  02:30 pm
Exposé
RH1 A 1.03

Development of an AUV calibration framework

from: Christophe Stilmant  (Universität Bremen)
In order to increase accuracy and robustness of their state and pose estimations, Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) use a growing number of sensors. All these sensors must be calibrated before being used. This calibration step is essential in order to receive the most reliable data possible: Wit…
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last updated 31.03.2023
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