Forschungsgebiete Computational Intelligence Maschinelles Lernen Datananalyse und Data Mining Mustererkennung
Projektleitung Interpretierbare KI für die Analyse von Gene-Expressionsdaten finanziert durch Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz 2022 - 2025 Kl-unterstütze Optimierung des Einsatzes von NIR/MIR-Sensoren in der Landwirtschaft finanziert durch Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung 2021 - 2024 Verbundprojekt: Al40D - Embedded Integration von Verfahren der Künstlichen Intelligenz für eine verbesserte Objekterkennung im automatisierten Fahren; Teilvorhaben: KI Entwicklung finanziert durch Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz 2021 - 2023 Interpretierbare Künstliche Intelligenz für die Abschätzung pharmakologischer Eigenschaften von Wirkstoffen (KiWi) finanziert durch Sächsische Aufbaubank 2021 - 2023 KI-Theory and Dynamic Simulation (KIDS@HSMW) finanziert durch Sächsische Aufbaubank 2022 Innovationsvorhaben zur Profilschärfung 2022, AP 4.1 QuaCoML-Kernelmethoden finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2022 Nachwuchsforschergruppe MaLeKITA Maschinelles Lernen und KI in Theorie und Anwendungen, MaLeKITA Anwendungen Theorie finanziert durch Sächsische Aufbaubank 2020 - 2022 Vorlaufforschung Technologieentwicklung 4.0, AP 9 finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2019 - 2021 Innovationscluster HSMW 2021, AP 9-03: Forschungsanschub zur Steigerung der Drittmittelfähigkeit der Hochschule finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2021 Untersuchungen zur Auswertung von GC-IMS-Spektren mittels KI-Methoden finanziert durch Graupner medical solutions GmbH 2021 Repräsentation von Molekülen in für maschinelles Lernen geeigneten Datenstrukturen und Vorhersage von Moleküleigenschaften finanziert durch PharmAI GmbH 2020 - 2021 Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit alaska-Softwareproduktion für die Simulation mechatronischer Systeme und Mensch-Technik-Interaktion finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2019 - 2021 Nachwuchsforschergruppe MACS - Mikrobiologische Aktivitätsmessung mittels chemischer Sensoren finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2018 - 2020 Verbundprojekt Digitale Produkt- und Prozessinnovationen 2020, AP5: Effiziente Deep Prototyp Netzwerke zur Klassifikation von BigData durch maschinelles Lernen unter Verwendung von GPU Computing finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2018 - 2020 Verbundprojekt Entwicklung von Produkt- und Prozessinnovationen HSMW 2017, Teilprojekt: Robuste Mustererkennung und Klassifikation in sich ändernden Umgebungen im Kontext von BigData finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2017 - 2019 Bildsegmentierung finanziert durch Cinector GmbH 2019 Weiterentwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse von Daten der LKS und dem damit verbundenen Wissenserwerb finanziert durch Landwirtschaftliche Kommunikations- und Servicegesellschaft mbH 2018 - 2019 Innovationsvorhaben Profilschärfung an Hochschulen für angewandte Wissenschaften, AP 2: Digital Intelligence Forensics finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2016 - 2018 Klassifikation von Daten bei kamerabasierter automatischer Inspektion finanziert durch Continental Automotive GmbH 2017 - 2018 Aufbau einer Plattform zur Analyse psychischer Krankheitsverläufe und zur effizienten Planung medizinischer Maßnahmen auf Basis detaillierter und aktueller Gesundheitsdaten PAN-PSYK, Teilthema: Mathematische Modellierung finanziert durch Europäische Union 2015 - 2018 Investigation of Algorithms for Polynomial Root Findings (Honda Research Institute Europe GmbH) finanziert durch Honda Research Institute Europe GmbH 2017 Identifikationssicherheit und BigData in den Computer- und Biowissenschaften, AP 1: Mathematische Grundlagen und effiziente Algorithmen zur Identifikation finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2016 - 2017 Klassifikationssicherheit in angewandten Computer- und Biowissenschaften finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2015 - 2016 Erkennung von magnetischen Merkmalen von Banknoten zur zuverlässigen Klassifizierung im Rahmen der Verifizierung von Sicherheitsmerkmalen finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2014 Intelligentes adaptives Diagnosemodell von Neurologiepatienten des Morbus Wilson an Hand neurophysiologischer Merkmale unter Einbeziehung medizinischen Expertenwissens in das mathematische Modell finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2014 Entwicklung eines intelligenten Banknoten-Klassifizierungssystems an Hand von Sicherheitsmerkmalen mit asymmetrischer Zuverlässigkeit der Klassifikation finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2013 - 2014 Verbundprojekt Biomathematik/Bioinformatik/Molekularbiologie, Teilprojekt Zeitreihenanalyse der Genexpression bei Escherichia coli zur Validierung von RNA-Seq Daten und in Hinblick auf dessen Verwendung als biotechnologisches Chassis finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2013 - 2014 Zeitreihenanalyse finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2013 Schwerpunktprojekt Biomathematik/Bioinformatik/Molekularbiologie finanziert durch Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus 2012 fehlende Aktivität fehlende Aktivität
Projektmitgliedschaft Verbundprojekt: Perspektive Arbeit Lausitz -Kompetenzzentrum für die Arbeit der Zukunft in Sachsen und Brandenburg (PAL); Teilprojekt: Gestaltung und Bewertung ergonomischer hybrider Arbeitssysteme mittels interpretierbarer KI-Modelle und Mensch-Roboter-Interaktion finanziert durch Karlsruher Institut für Technologie 2021 - 2026
ausgewählte Publikationen Arbeitspapier/Forschungsbericht KI-Strategie der Hochschule Mittweida 2021 Journalartikel Subspace corrected relevance learning with application in neuroimaging. Artificial Intelligence in Medicine. 102786. 2024 Gesundheitsinventar Psychosomatik: Psychosomatische Basisdokumentation zur Qualitätssicherung im stationären Alltag. Zeitschrift für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie. 56-75. 2023 Multi-proximity based embedding scheme for learning vector quantization-based classification of biochemical structured data. Neurocomputing. 126632. 2023 Quantum Computing Approaches for Vector Quantization— Current Perspectives and Developments. Entropy. 540. 2023 The coming of age of interpretable and explainable machine learning models. Neurocomputing. 25-39. 2023 Alignment-free sequence comparison: A systematic survey from a machine learning perspective. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 119-135. 2022 Variants of recurrent learning vector quantization. Neurocomputing. 27-36. 2022 AI-Based Multi Sensor Fusion for Smart Decision Making: A Bi-Functional System for Single Sensor Evaluation in a Classification Task. Sensors. 4405. 2021 Learning vector quantization as an interpretable classifier for the detection of SARS-CoV-2 types based on their RNA sequences. Neural Computing and Applications. 2021 Quantum-Hybrid Neural Vector Quantization – A Mathematical Approach. Artificial Intelligence and Soft Computing 2021. 246-257. 2021 RecLVQ: Recurrent Learning Vector Quantization. ESANN 2021 - proceedings. 2021 The Coming of Age of Interpretable and Explainable Machine Learning Models. ESANN 2021 - proceedings. 2021 The LVQ-based Counter Propagation Network -- an Interpretable Information Bottleneck Approach. ESANN 2021 - proceedings. 2021 The Resolved Mutual Information Function as a Structural Fingerprint of Biomolecular Sequences for Interpretable Machine Learning Classifiers. Entropy. 1357. 2021 Virxicon: a lexicon of viral sequences. Bioinformatics. 5507-5513. 2021 Analysis of SARS-CoV-2 RNA-Sequences by Interpretable Machine Learning Models. bioRxiv. 2020 Detection of native and mirror protein structures based on Ramachandran plot analysis by interpretable machine learning models. bioRxiv. 2020 Investigation of Activation Functions for Generalized Learning Vector Quantization. Advances in Intelligent Systems and Computing 2020. 179-188. 2020 Quantum-Inspired Learning Vector Quantization Basic Concepts and Beyond. Proceedings of the Mittweida Workshop on Computational Intelligence - MIWOCI 2020. Hrsg. Kaden, Marika. 29-32. 2020 Quantum-inspired learning vector quantizers for prototype-based classification. Neural Computing and Applications. 2020 Robustness of Generalized Learning Vector Quantization Models Against Adversarial Attacks. Advances in Intelligent Systems and Computing 2020. 189-199. 2020 Searching for the Origins of Life – Detecting RNA Life Signatures Using Learning Vector Quantization. Advances in Intelligent Systems and Computing 2020. 324-333. 2020 Variants of DropConnect in Learning vector quantization networks for evaluation of classification stability. Neurocomputing. 121-132. 2020 Variants of Fuzzy Neural Gas. Advances in Intelligent Systems and Computing 2020. 261-270. 2020 Activation Functions for Generalized Learning Vector Quantization - A Performance Comparison. arXiv. 2019 Application of an interpretable classification model on Early Folding Residues during protein folding. BioData Mining. 1. 2019 Appropriate Data Density Models in Probabilistic Machine Learning Approaches for Data Analysis. Artificial Intelligence and Soft Computing 2019. 443-454. 2019 Atherosclerosis, myocardial infarction and primary hemostasis: Impact of platelets, von Willebrand factor and soluble glycoprotein VI. Thrombosis Research. 98-104. 2019 Direct Incorporation of $$L_1$$ -Regularization into Generalized Matrix Learning Vector Quantization. Artificial Intelligence and Soft Computing 2018. 657-667. 2018 Learning vector quantization classifiers for ROC-optimization. Computational Statistics. 1173-1194. 2018 Multi-class and Cluster Evaluation Measures Based on Rényi and Tsallis Entropies and Mutual Information. Artificial Intelligence and Soft Computing 2018. 736-749. 2018 Probabilistic Learning Vector Quantization with Cross-Entropy for Probabilistic Class Assignments in Classification Learning. Artificial Intelligence and Soft Computing 2018. 724-735. 2018 Can Learning Vector Quantization be an Alternative to SVM and Deep Learning? - Recent Trends and Advanced Variants of Learning Vector Quantization for Classification Learning. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research. 65-81. 2017 Types of (dis-)similarities and adaptive mixtures thereof for improved classification learning. Neurocomputing. 42-54. 2017 Integration of Expert Knowledge for Interpretable Models in Biomedical Data Analysis (Dagstuhl Seminar 16261). Dagstuhl Reports. 88-110. 2016 Prototype-based models in machine learning. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science. 92-111. 2016 An Application of the generailzed Matrx Learning Vector Quantization Method for Cut-off-line Classification of Automobile Headlights. Machine Learning Reports. 1-16. 2015 Border-sensitive learning in generalized learning vector quantization: an alternative to support vector machines. Soft Computing. 2423-2434. 2015 Building the Library of RNA 3D Nucleotide Conformations Using the Clustering Approach. Applied Mathematical Computer Science. 689-700. 2015 Data similarities, dissimilarities and types of inner products - a mathematical characterization in the context of machine learning. Machine Learning Reports. 18-28. 2015 Kernelized Vector Quantization in Gradient-Descent Learning. Neurocomputing. 83-85. 2015 Median Variants of Learning Vector Quantization of Dissimilitary Data . Neurocomputing. 107-119. 2015 Non-Euclidean Principal Component Analysis by Hebbian Learning. Neurocomputing. 107-119. 2015 Konferenzpaper About Interpretable Learning Rules for Vector Quantizers - A Methodological Approach. Lecture Notes in Networks and Systems. 152-162. 2024 About Vector Quantization and its Privacy in Federated Learning. 81-86. 2024 Biologically-Informed Shallow Classification Learning Integrating Pathway Knowledge. Proceedings of the 17th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - BIOINFORMATICS. 357-367. 2024 Domain Knowledge Integration in Machine Learning Systems - An Introduction. 405-412. 2024 Hyperbox-GLVQ Based on Min-Max-Neurons. Lecture Notes in Networks and Systems. 22-31. 2024 K Minimum Enclosing Balls for Outlier Detection. Lecture Notes in Networks and Systems. 174-184. 2024 Knowledge Integration in Vector Quantization Models and Corresponding Structured Covariance Estimation. Lecture Notes in Networks and Systems. 74-85. 2024 PVDN-Urban - A Dataset for Provident Vehicle Detection at Night in Urban Scenarios. 34-40. 2024 A White-Box Workflow for the Prediction of Food Content From Near-Infrared Data Based on Fourier-Transformation. 2023 13th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). 2023 An Interpretable Two-Layered Neural Network Structure–Based on Component-Wise Reasoning. Artificial Intelligence and Soft Computing. 145-156. 2023 Classification by Components Including Chow’s Reject Option. Communications in Computer and Information Science. 586-596. 2023 Compression of Particle Images for Inspection of Microgravity Experiments by Means of a Symmetric Structural Auto-Encoder. 2023 13th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS). 2023 Efficient Representation of Biochemical Structures for Supervised and Unsupervised Machine Learning Models Using Multi-Sensoric Embeddings. Proceedings of the 16th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - BIOINFORMATICS. 59-69. 2023 Learning Vector Quantization in Context of Information Bottleneck Theory. ESANN 2023 Proceedings. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. 375-380. 2023 Multilayer Perceptrons with Banach-Like Perceptrons Based on Semi-inner Products – About Approximation Completeness. Artificial Intelligence and Soft Computing. 154-169. 2023 Quantum Artificial Intelligence: A tutorial. ESANN 2023 Proceedings. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. 235-244. 2023 Quantum-ready vector quantization: Prototype learning as a binary optimization problem. ESANN 2023 Proceedings. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. 257-262. 2023 Reducing Computer Vision Dataset Size via Selective Sampling. 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). 2023 Sparse Nyström Approximation for Non-Vectorial Data Using Class-informed Landmark Selection. ESANN 2023 Proceedings. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. 65-70. 2023 The Geometry of Decision Borders Between Affine Space Prototypes for Nearest Prototype Classifiers. Artificial Intelligence and Soft Computing. 134-144. 2023 Trustworthiness and Confidence of Gait Phase Predictions in Changing Environments Using Interpretable Classifier Models. Neural Information Processing. 379-390. 2023 Variants of Neural Gas for Regression Learning. ESANN 2023 Proceedings. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. 659-664. 2023 A Learning Vector Quantization Architecture for Transfer Learning Based Classification in Case of Multiple Sources by Means of Null-Space Evaluation. Lecture Notes in Computer Science. 354-364. 2022 Efficient classification learning of biochemical structured data by means of relevance weighting for sensoric response features. ESANN 2022 Proceedings. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. 445-450. 2022 Modification of the Classification-by-Component Predictor Using Dempster-Shafer-Theory. Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization. 41-52. 2022 Prototype-based One-Class-Classification Learning Using Local Representations. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2022 Steps Forward to Quantum Learning Vector Quantization for Classification Learning on a Theoretical Quantum Computer. Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization. 63-73. 2022 Intelligent Gait Analysis using Marker Based Motion Capturing System. Scientific Reports 2021, Ökologische Transformation in Technik, Wirtschaft und Gesellschaft?. 133-136. 2021 Quantum Computing for Efficient Learning in Prototype-based Vector Quantization. Scientific Reports 2021, Ökologische Transformation in Technik, Wirtschaft und Gesellschaft?. 137-140. 2021 Recurrent Learning Vector Quantization. Scientific Reports 2021, Ökologische Transformation in Technik, Wirtschaft und Gesellschaft?. 147-148. 2021 Sensors Data Fusion for Smart Decisions Making Using Interpretative Machine Learning Models. Scientific Reports 2021, Ökologische Transformation in Technik, Wirtschaft und Gesellschaft?. 145-146. 2021 Sensors data fusion for smart decisions making: A novel bi-functional system for the evaluation of sensors contribution in classification problems. 2021 22nd IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). 2021 ToF/Radar early feature-based fusion system for human detection and tracking. 2021 22nd IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). 2021 Konferenzposter Quantum Computing for Efficient Learning in Prototype-based Vector Quantization 2021 Sammelbandbeitrag A Mathematical Model for Optimum Error-Reject Trade-Off for Learning of Secure Classification Models in the Presence of Label Noise During Training. Artificial Intelligence and Soft Computing 2020. 547-554. 2020 Fast Adversarial Robustness Certification of Nearest Prototype Classifiers for Arbitrary Seminorms. Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). 2020 Quantum-inspired learning vector quantization for classification learning. Proceedings of the 28th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN'2020). 2020 Classification-by-Components: Probabilistic Modeling of Reasoning over a Set of Components. NeurIPS. 2788-2799. 2019 Prototypes and matrix relevance learning in complex fourier space. 12th International Workshop on Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization (WSOM). 2017 Methoden des maschinellen Lernens und der Computational Intelligence zur Auswertung heterogener Daten in der digitalen Forensik. Forensik in der digitalen Welt. 239-263. 2017 Relational and median variants of Possibilistic Fuzzy C-Means 2017 Sequence Learning in Unsupervised and Supervised Vector Quantization Using Hankel Matrices. Artificial Intelligence and Soft Computing 2017. 131-142. 2017 Transfer learning in classification based on manifolc. models and its relation to tangent metric learning 2017 Complex Variants of GLVQ Based on Wirtinger’s Calculus. Advances in Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Proceedings of the 11th International Workshop WSOM 2016. 293-303. 2016 Adaptive Hausdorff Distances and Tangent Distance Adaptation for Transformation Invariant Classification Learning. Neural Information Processing. 362-371. 2016 Prototype-based Models for the Supervised Learning of Classification Schemes. Proceedings of the International Astronomical Union. 129-138. 2016 Similarities, Dissimilarities and Types of Inner Products for Data Analysis in the Context of Machine Learning. Artificial Intelligence and Soft Computing 2016. 125-133. 2016 Sophisticated LVQ Classification Models - Beyond Accuracy Optimization. Lecture Notes in Computer Science. 116-130. 2016 A Comment on the Functional L-Measure Regarding the Norm Properties. Machine Learning Reports. 1-10. 2015 Characterizing Protein functions: large scale Screening and classification of structural motifs. 3DSIG - Structural Bioinformatics and Computational Biophysics. 2015 Learning Matrix Quantization and Variants of Relevance Learning. Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2015). 13-18. 2015 Median-LVQ for Classification of Dissimilarity Data based on ROC-Optimization. Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2015). 1-6. 2015 Learning Vector Quantization with Adaptive Cost-Based Outlier-Rejection. Computer Analysis of Images and Patterns. 772-782. 2015 Stationarity of Matrix Relevance LVQ 2015 High Dimensional Matrix Relevance Learning 2014
Organisation von Veranstaltungen 15th Mittweida Workshop in Computational Intelligence 2023 14th Mittweida Workshop on Computational Intelligence 2022 5th International Workshop on BioInformatics meets Machine Learning 2021 13th Mittweida Workshop in Computational Intelligence 2021 4th International Workshop on Bioinformatics meets Machine Learning 2020 12th Mittweida Workshop in Computational Intelligence 2020 2020 Artificial Intelligence meets Industry & Business 2020
Präsentationen auf Veranstaltungen Vortrag Bruges/Belgien, vortragende Person, während European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN) 2015 Vortrag Cetraro/Italien, vortragende Person, während International Conference on Brain-inspired Computing 2015 Vortrag Dublin/Irland, vortragende Person, während International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2015 Vortrag Valetta/Malta, vortragende Person, während 16th International Conference on Computer Analysis of Images and Pattern (CAIP) 2015 Vortrag Zakopane/Polen, vortragende Person, während International Conference on Artificial Intelligence and Soft-Computing (ICAISC) 2015
Mitwirkung in einer Organisation Deutsche Forschungsgemeinschaft Mitglied als Gutachter 2015 - Elsevier Mitglied als Gutachter 2015 - Europäische Union Mitglied als Gutachter 2015 - Hochschule Mittweida Mitglied als Gutachter 2015 - IEEE Mitglied als Gutachter 2015 - Natural Sciences and Engineering Council of Canada Mitglied als Gutachter 2015 - Neurocomputing Mitglied als Gutachter 2015 - Pattern Recognition Company GmbH Mitglied als Gutachter 2015 - Springer Mitglied als Gutachter 2015 -
betreut/e wissenschaftliche Arbeit Promotion Prozessierung von heterogenen Datenstrukturen und Sequenzdaten in komplexen KI-Systemen unter Einbeziehung robuster, interpretierbarer KI-Modelle bearbeitet durch Davies, Thomas 2023 - 2027 Analyse und Vorhersage evolutionärer molekular-biologischer Entwicklung von pandemischen Erregern mit KI-Methoden bearbeitet durch Reuss, Lynn 2023 - 2027 Promotion von Lydia Fischer bearbeitet durch Fischer, Lydia 2015 - 2022 Promotion von Sascha Saralajew bearbeitet durch Saralajew, Sascha 2015 - 2018 Promotion von Mandy Lange-Geisler bearbeitet durch Lange-Geisler, Mandy 2013 - 2020 Promotion von David Nebel bearbeitet durch Nebel, David 2013 - 2020 Promotion von Marika Kaden bearbeitet durch Kaden, Marika 2013 - 2016 Promotion von Kristin Domaschke bearbeitet durch Domaschke, Kristin 2013 - Promotion von Jens Schreiter bearbeitet durch Schreiter, Jens 2013 -
Weitere Projekte Clustern und Klassifizieren von Spektraldaten im Kontext MALDI-TOF/NMR bei der Analyse organischer Substanzen und Gewebe Clustern und Klassifizieren von funktionalen Daten Fuzzy Clustering und Klassifizieren unter Verwendung von Nicht-Standard-Metriken Intelligentes Motion-Capturing - Erforschung und Entwicklung von Methoden, Algorithmen, Workflows und Plattformen für expressive, non-verbale Mensch-Maschine-Interaktion, Teilprojekt
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