Interaktive Grammatikanalyse historischer Texte: Adaptive Annotationsverfahren zur Erschlie?ung des Sprachausbaus im Mittelniederdeutschen
Das empirische Forschungsvorhaben untersucht den Sprachausbau des Mittelniederdeutschen vom 13. Jahrhundert bis zum Schreibsprachenwechsel im 16./17. Jahrhundert, mit dem das Mittelniederdeutsche seine Geltung als Schriftsprache an das Frühneuhochdeutsche verliert. Es leistet damit einen Beitrag zur Rekonstruktion der bislang erst punktuell ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2019
Gef?rdert durch: DFG
Soft-Clustering - Von Heuristiken zu Approximationsalgorithmen
Unter einem Clustering versteht man die Partitionierung einer Menge von Objekten in Gruppen, welche als Cluster bezeichnet werden. Die Berechnung eines guten Clusterings ist ein typisches Problem aus dem Bereich des maschinellen Lernens und des Data-Minings, das in zahlreichen Gebieten, z.B. der Datenkompression, Bild- und Mustererkennung, und der ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2021
Gef?rdert durch: DFG
TRR 191 - Symplektische Strukturen in Geometrie, Algebra und Dynamik
Das Studium symplektischer Strukturen und die Anwendungen symplektischer Techniken (sowie ihrer kontaktgeometrischen Entsprechungen) haben von Anfang an von einer starken ?u?eren Motivation profitiert. Symplektische Begrifflichkeiten wurden entwickelt, um Probleme in anderen Gebieten zu l?sen, die einem traditionellen Zugang widerstanden haben, ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2021
Gef?rdert durch: DFG
TRR 191 - Abgeleitete Kategorien singul?rer Kurven (Teilprojekt A07)
In diesem Projekt werden Methoden der algebraischen Geometrie und der homologischen Algebra (abgeleitete Kategorien, Fourier-Mukai Transformationen, Vektorbündel auf m?glicherweise singul?ren Riemannschen Fl?chen) zur Untersuchung von Problemen der geometrischen Analysis angewandt. Insbesondere werden Bochner-Laplace Operatoren und Kern-Funktionen ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2020
Gef?rdert durch: DFG
TRR 191 - Symplektische Methoden in unendlich-dimensionalen Systemen (Teilprojekt B06)
Symplektische Methoden k?nnen ebenfalls für unendlich-dimensionale dynamische Systeme (meist von partiellen Differentialgleichungen herrührend) gewinnbringend eingesetzt werden. In diesem Projekt behandeln wir zwei Beispielklassen aus diesem Bereich und beabsichtigen (i) neue L?sungen der Einstein-Gleichungen mit Hilfe vollst?ndiger Integrabilit?t ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2020
Gef?rdert durch: DFG
Hardware-in-the-Loop-Umgebung zur mehrdimensionalen Achsprüfung und Fahrwerksauslegung
Die Hardware-in-the-Loop-Simulation (HiL-Simulation) ist eine bew?hrte Test- und Entwicklungsmethode für mechatronische Produkte, die insbesondere in der Automobilentwicklung eingesetzt wird. Die zu testende Teilkomponente eines Gesamtsystems wird real aufgebaut, von den restlichen Komponenten werden Modelle auf einem Echtzeitsystem simuliert, und ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2022
Gef?rdert durch: DFG
Fractional Variational Integration and Optimal Control
Laufzeit: 01/2017 - 12/2021
Gef?rdert durch: EPSRC
Untersuchung des Solvatationsverhaltens von Biopolymeren in Ionischen Flüssigkeiten mit Hilfe von Methoden der Multiskalen-Simulation und Theoretischen Spektroskopie
In diesem Projekt soll das mikroskopische Solvatationsverhalten von Cellulose in ionischen Flüssigkeiten mit Hilfe von Methoden der Multiskalen-Molekulardynamik-Simulation und der theoretischen Spektroskopie untersucht werden. Das Ziel des Projektes ist es, ein molekulares Bild der Wechselwirkungen zwischen Cellulose und einer Reihe von ionischen ...
Laufzeit: 01/2017 - 04/2023
Gef?rdert durch: DFG
Akustische Sensornetze Acoustic Sensor Networks Research Group
Diese Forschergruppe untersucht L?sungen und Grenzen für die Verarbeitung und Klassifizierung akustischer Signale über gekoppelte Sensornetzwerke. Unser Ziel ist es, die derzeitigen Unzul?nglichkeiten zu beseitigen und eine gemeinsame Plattform zu entwickeln, die ASNs anpassungsf?higer an die Variabilit?t akustischer Umgebungen und ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2023
Gef?rdert durch: DFG
Ger?uscherkennung mit begrenzter ?berwachung über Sensornetzwerke
Eine Diskrepanz zwischen der Statistik der Trainings- und der Testdaten kann zu einer erheblichen Verschlechterung der Leistung von Systemen für maschinelles Lernen führen. Bei der Erkennung von Ger?uschen in akustischen Sensornetzen (ASN) ist dies aufgrund der gro?en Anzahl und Variabilit?t von Ger?uschen und akustischen Umgebungen sowie aufgrund ...
Laufzeit: 01/2017 - 12/2023
Gef?rdert durch: DFG