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Statistical Learning for Signal and Image Processing (SLSIP) Workshop in Porquerolles, Südfrankreich.

„Physiological and Emotional-Annotated Time Series Analysis for Affective Computing and Biomedical Applications“

Sie sind ein Experte in C++ und interessieren sich für biomedizinische Anwendungen? Wir bieten eine Stelle für eine studentische Hilfskraft (HiWi) an, die sich mit Spitzenforschung im Bereich recheneffizienter C++-Implementierungen für die Analyse großer biomedizinischer Datenbanken beschäftigt. Während kleine Datensätze mit Python oder R verarbeitet werden können, erfordert die Anwendung fortgeschrittener Algorithmen des statistischen maschinellen Lernens auf große Biobanken Backends oder vollständige Implementierungen in C++. Gefordert sind Effizienz bei den algorithmischen Operationen, aber auch effiziente Speicherverwaltung/Speicherzuordnung und Online-Verarbeitung.

Fabian Scheidt erhielt Kurzzeit-Stipendium für die Teilnahme am IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) in Costa Rica.

Dank der Unterstützung von emergenCity erhielt Fabian Scheidt, ein Doktorand der Elektrotechnik, Signalverarbeitung und Robust Data Science, aus der Robust Data Science Gruppe von Prof. Michael Muma an der TU Darmstadt ein kurzfristiges finanzielles Stipendium für die Teilnahme und Forschung sowie die Zusammenarbeit mit Konferenzteilnehmern am IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) in Costa Rica im Dezember 2023.

Land fördert Forschungsverbund, der Städte fitter für Krisen und Katastrophen machen will

Wiesbaden/Darmstadt. Das Darmstädter LOEWE-Zentrum emergenCITY wird weiter vom Land Hessen gefördert und erhält für das Jahr 2024 insgesamt rund fünf Millionen Euro Projektmittel. Das haben die Gremien des LOEWE-Forschungsförderprogramms des Landes entschieden.

Jasin Machkour besuchte Prof. Palomar an der Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), um an der Entwicklung von Methoden zur Kontrolle der Falschentdeckungsrate (FDR) für abhängige Variablen zu arbeiten.

Vom 28.09.2023 bis 01.10.2023 besuchten Mitglieder des Fachgebiets Robust Data Science der TU Darmstadt das CERN-Forschungszentrum in Genf. Die Exkursion wurde organisiert vom FG Signalverarbeitung. Herzlichen Dank an unsere Kollegen!

Die Master Vorlesung Robust Data Science With Biomedical Applications startet am 30. Oktober.

Die Vorlesung behandelt sowohl die Grundlagen, als auch neuste Entwicklungen im Bereich Robust Data Science. Im Gegensatz zum klassischen statistischen Lernen und der klassischen Signalverarbeitung, die stark auf der Normalverteilung (Gaußverteilung) beruhen, können robuste Methoden mit impulsivem Rauschen, Ausreißern und Artefakten umgehen, die häufig in biomedizinischen Anwendungen auftreten.

Dr. Tanuj Hasija von der Signal and System Theory Group der Universität Paderborn besuchte die Robust Data Science Group.

Jonas Emrich, Masterstudent und studentische Hilfskraft am Fachgebiet Robust Data Science an der TU Darmstadt (Deutschland), erhielt ein Reisestipendium für die Teilnahme an der 31. European Signal Processing Conference 2023 (EUSICPO) in Helsinki, Finnland.

Jonas Emrich wurde auf der etit-Absolventenfeier am 14. Juli als bester Bachelorabsolvent geehrt.

Am 26.06.2023 hat Aylin Tastan ihre Doktorarbeit erfolgreich verteidigt.