Lehrstuhl für Cyber Physical Systems (190)
Organisation: Lehrstuhl
Publikationen
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Development of a Graphical User Interface and Deep Learning Methods for Automated Inspection in a Continuous Casting Steel Plant
Neubauer, M. E., 2023Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Semi-Autonomous Fast Object Segmentation and Tracking Tool for Industrial Applications
Neubauer, M. & Rückert, E., 1 März 2024, in: IEEE International Conference on Ubiquitous Robots.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
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KIRAMET: AI-based Recycling of Metal Composite Waste
Neubauer, M. & Rückert, E., 6 Juni 2024.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung
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Learning soft task priorities for control of redundant robots
Modugno, V., Neumann, G., Rueckert, E., Oriolo, G., Peters, J. & Ivaldi, S., 8 Juni 2016, in: Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation. S. 221-226 6 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
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CR-VAE: Contrastive Regularization on Variational Autoencoders for Preventing Posterior Collapse
Lygerakis, F. & Rückert, E., 16 Aug. 2023, ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. (Asian Conference of Artificial Intelligence Technology (ACAIT)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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M2CURL: Sample-Efficient Multimodal Reinforcement Learning via Self-Supervised Representation Learning for Robotic Manipulation
Lygerakis, F., Dave, V. & Rückert, E., 1 März 2024, in: IEEE International Conference on Ubiquitous Robots.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
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Deep Neural Energy Price Forecasting for the Hydrogen Industry
Lechner, K., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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The Effects of Different Motor Teaching Strategies on Learning a Complex Motor Task
Kunavar, T., Jamsek, M., Avila-Mireles, E. J., Rückert, E., Peternel, L. & Babic, J., 15 Feb. 2024, in: Sensors. 24.2024, 4, 17 S., 1231.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Predicting condition states, based on displacement data, generated by acceleration sensors on industrial linear vibrating screens through neural networks
Krukenfellner, P., Rückert, E. & Flachberger, H., 4 Okt. 2024, in: IEEE sensors journal. 24.2024, 22, S. 38232-38243 12 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Learning probabilistic features from EMG data for predicting knee abnormalities
Kohlschuetter, J., Peters, J. & Rueckert, E., 2016, IFMBE Proceedings. S. 662-666 5 S. (IFMBE Proceedings).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Buch/Sammelband › Forschung
