Aktuelle am IfN ausgeschriebene studentische Arbeiten finden sind in der folgenden Tabelle. Weitere Informationen zu den studentischen Arbeiten sind auf der jeweiligen Seite des Betreuers zu finden.
Titel der studentischen Arbeit | Betreuer | Art der Arbeit |
|---|---|---|
| Achievable rate analysis of some binary interference channels | Pin-Hsun Lin | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Aktive Angriffe auf Kommunikationssysteme und Gegenmaßnahmen - Symmetrisierbarkeit von Arbitrarily Varying Channels | Carsten Janda | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Analyse einer Flächenversorgung für den Fahrzeugempfang | Jonas von Beoeczy | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Anomalieerkennung und Fehlerprädiktion in komplexen Servernetzen | Marvin Klingner | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Corner Case Detektion für die visuelle Wahrnehmung im autonomen Fahren | Jasmin Breitenstein | Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit, Studentische Hilfskraft (HiWi) |
| Effiziente Vision Transformer | Björn Möller | Masterarbeit |
| End-to-End audiovisuelle Spracherkennung | Zhengyang Li | Masterarbeit |
| Energieverbrauchsuntersuchung von populären Streaming-Diensten und Content Delivery Networks | Mark Hoyer | Peter Schlegel | Bachelorarbeit |
| Geometrie-basierte Simulation und Analyse von Fading-Verteilungen in Mehrantennensystemen | Karl-Ludwig Besser | Masterarbeit |
| Grammatikbasierte Extraktion von Flugsicherungskommandos | Maximilian Strake | Masterarbeit |
| Ideal Ratio Mask Estimation using Generative Adversarial networks for Single-Channel Speech Enhancement | Ziyi Xu | Masterarbeit |
| Implementierung einer Kalibriermethode durch Mustererkennung für Messungen im Bereich der THz-Kommunikation | Tobias Doeker | Masterarbeit |
| Implementierung einer Segment-basierten Video-Zuspielung für die Live-Übertragung mittels 5G Broadcast an Web-Clients | Mark Hoyer | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Link-Level-Simulationen für die THz-Kommunikation | Johannes M. Eckhardt | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Optimierung eines automatischen Keyword-Erkenners | Timo Lohrenz | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Source Separation zur Verbesserung akustischer Eventerkennung | Jan Baumann | Masterarbeit |
| Speech and audio coding with learned quantization | Renzheng Shi | Masterarbeit |
| Starke Rückrichtungen für den Diskreten Gedächtnislosen Kanal - Fano ist zu schwach | Carsten Janda | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Tiefenschätzung und semantische Segmentierung aus Videosequenzen | Marvin Klingner | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Turbo Fusion für die Automatische Spracherkennung | Timo Lohrenz | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
| Untersuchung von Orthogonal Time Frequency Space Modulation | Jonas von Beoeczy | Masterarbeit |
| Unüberwachte Domänenanpassung für die semantische Segmentierung | Jan-Aike Termöhlen | Bachelorarbeit, Masterarbeit |
Im Video weiter unten zeigen wir das ein Beispiel einer unserer studentischen Abschlussarbeiten, die in Zusammenarbeit mit dem Lions Racing Team der TU Braunschweig durchgeführt wurde.
Bei der Formula Student wird es in Zukunft nicht nur Herausforderungen geben, die von einem Fahrer oder einer Fahrerin bestritten werden müssen, sondern auch solche, die autonom bewältigt werden müssen. Dafür ist es nötig, das Fahrzeug entsprechend zu "trainieren". Die Hütchen, die den Streckenverlauf markieren, müssen genau erkannt werden: blaue und gelbe Hütchen markieren die rechte und linke Streckenbegrenzung, kleine orangene Hütchen die Bremszonen und Große die Start- und Ziellinie. Für die Identifizierung der Hütchen wird ein neuronales Faltungsnetzwerk verwendet. DeS Netzwerk wurde auf ImageNet (ein Datensatz zur Bildklassifikation) vortrainiert und anschließend auf einem 24.000 Bilder umfassenden Datensatz von Verkehrshütchen angepasst. Ohne Optimierungen erreicht das Netzwerk in etwa eine Frequenz von 40Hz. In dem Video ist das trainierte Netzwerk zu sehen, wie es die Streckenmarkierungen bei ungefähr 40 Bildern pro Sekunde erkennt.