DEEP-EEG - Detektion raumzeitlich aufgelöster epileptischer Anfälle in EEG-Daten mithilfe von Deep Learning
Das Forschungsvorhaben verbessert die Zuverlässigkeit der automatischen Detektion epileptischer Anfälle in EEG Daten von Erwachsenen durch Kombination von innovativen Methoden der räumlich-zeitlichen Datenvorverarbeitung mit modernen Ansätzen der...Data Science & Data Economy Datenreduktion Deep Learning EEG Künstliche Intelligenz Medizintechnik
Projektdauer: 01.01.2022 - 31.12.2023
Smart & Green Academy – ESF-Weiterbildung zu ökologischen und digitalen Kompetenzen von Mitarbeitenden vorzugsweise kleiner und mittelständischer Unternehmen
Mit der "Smart and Green Academy" bietet die Hochschule Ansbach ab 2022 neue, kostenfreie Weiterbildungen für Mitarbeiter*innen von Unternehmen an.3D-Druck Digitale Medien Energieeffizienz Innovationsmanagement Kreatives Produktdesign Nachhaltige Gebäudetechnik
Projektdauer: 01.04.2020 - 31.03.2025
Dynamical Component Analysis zur Analyse hochdimensionaler Zeitreihen. Teilprojekt 1 Hochschule Ansbach
Das Projekt "DyCA" erforscht die Analyse hochdimensionaler Zeitreihen und der Extraktion deterministischer Zusammenhänge mithilfe einer zu berechnenden Projektion in den relevanten nieder-dimensionalen Unterraum.Projektdauer: 01.11.2019 - 15.10.2022
TZM - smart&green – Technologietransferzentrum für den Mittelstand
Das neue Projekt TZM - smart&green wird das Angebot des bestehenden TZM erweitern.Projektdauer: 01.06.2019 - 31.12.2019
BayIntAn MetLeuAn - Methodentransfer Leuven-Ansbach
Bei diesem Projekt geht es um den wissenschaftlichen Methodentransfer zwischen der KU Leuven, Belgien, und der Hochschule Ansbach, Deutschland.Big Data Bildverarbeitung Biomedizinische Technik Data Science DyCA ICA multivariate Datenanalyse PCA
Projektdauer: 01.01.2016 - 31.12.2020
TZM - Technologie-Transferzentrum für den Mittelstand
Das Transferzentrum hat das Ziel, kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) der Region bei der Neuentwicklung von Produkten bis zur Markteinführung sowie der Optimierung von Produktionsprozessen in einem breiten Anwendungsbereich zu unterstützen.Energieeffizienz Energietechnik Erneuerbare Energien Kunststoffe Oberflächen Produktentwicklung Produktionstechnik Produktoptimierung
Projektdauer: 01.01.2016 - 30.09.2018
Nilpherd - Entwicklung von Methoden zur nicht-linearen physiologischen Modellierung epileptischer Discharges beim Menschen basierend auf elektrophysiologischen Ableitungen intrakranieller und Oberflächen-Elektroden
In diesem Projekt sollen Algorithmen entwickelt und implementiert werden, die eine verbesserte bzw. alternative Analyse von EEG‐Daten epileptischer Anfälle ermöglichen.Prof. Dr. Christian Uhl
Hochschule Ansbach
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