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Projekte

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  1. MULTI-IMMERSE – Menschliche Nähe durch die multisensorische Optimierung immersiver, virtueller Besuche zur Therapieunterstützung bei schwer erkrankten Kindern und Jugendlichen in den Kinderkliniken des UKS

    MULTI-IMMERSE – Menschliche Nähe durch die multisensorische Optimierung immersiver, virtueller Besuche zur Therapieunterstützung bei schwer erkrankten Kindern und Jugendlichen in den Kinderkliniken des UKS

    Schwer erkrankten Kindern, denen der direkte Kontakt zu Angehörigen untersagt ist, soll es ermöglicht werden, ihre Eltern bzw. engen Bezugspersonen in virtuellen, realitätsnahen Welten zu treffen. Wäh

  2. AAPLE – Expanding the Action-Affordance Envelope for Planetary Exploration using Dynamics Legged Robots

    AAPLE – Expanding the Action-Affordance Envelope for Planetary Exploration using Dynamics Legged Robots

    Die Raumfahrt mit menschlichen Astronauten ist mit enormen Kosten und Gefahren verbunden, ohne dass sich die Investition unmittelbar auszahlt. Daher wird die Erforschung der Planeten in erster Linie m

  3. CurAISciD – curATime AI science and development

    CurAISciD – curATime AI science and development

    Das erste Ziel von curAIscid ist für den Anwendungsfall Atherothrombose und Atherosklerose dem Problem der kleinen Daten (small data) auf verschiedene Weise zu begegnen: durch Transferlernen (bei dem

  4. ALPAKA – Agile Lösungen für Produktionsautomaten mittels Kommunikationsabsicherung

    ALPAKA – Agile Lösungen für Produktionsautomaten mittels Kommunikationsabsicherung

    Ziel des Vorhabens „Agile Lösungen für Produktionsautomaten mittels Kommunikationsabsicherung“ (ALPAKA) ist es, wichtige technische Grundlagen für die sichere Kommunikation in verteilten (Industrial)

  5. Minodu – Nachhaltiges Landmanagement in Subsahara-Afrika: Durch Forschung vor Ort Lebensgrundlagen verbessern

    Minodu – Nachhaltiges Landmanagement in Subsahara-Afrika: Durch Forschung vor Ort Lebensgrundlagen verbessern

    Klimawandel und stetiger Zuwachs der Weltbevölkerung stellen die Anforderungen des nachhaltigen Landmanagements und die Schonung natürlicher Ressourcen vor große Herausforderungen. Während zahlreiche

  6. GreenTwin – Grüner Digitaler Zwilling mit Industrieller Intelligenz für CO2-sparende kooperative Mobilität & Logistik im ländlichen Raum

    GreenTwin – Grüner Digitaler Zwilling mit Industrieller Intelligenz für CO2-sparende kooperative Mobilität & Logistik im ländlichen Raum

    Das Projekt GreenTwin (Grüner digitaler Zwilling mit Künstlicher Intelligenz für CO2-sparende kooperative Mobilität & Logistik im ländlichen Raum) widmet sich der Entwicklung einer nachhaltigen region

  7. curATarget – Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation

    curATarget – Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation

    Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation Partner Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Un

  8. CurAIvasc – KI-basierte Analyse vaskulärer Bildgebung

    CurAIvasc – KI-basierte Analyse vaskulärer Bildgebung

    Kardiovaskuläre Erkrankungen gehören zu den weltweit häufigsten Todesursachen. Pathologische Grundlage bei nahezu allen kardiovaskulären Erkrankungen ist eine Atherothrombose, d.h. eine atheroskleroti

  9. BiosignATure – curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    BiosignATure – curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose Partner Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg

  10. Rwanda_Weather_events – Extremwetterereignisse in Rwanda

    Rwanda_Weather_events – Extremwetterereignisse in Rwanda

    In enger Zusammenarbeit mit der Raumfahrtagentur von Rwanda entwickeln wir Modelle des maschinellen Lernens, um Extremwetterereignisse besser zu verstehen und zu überwachen. Wir fokussieren uns dabei