Neuartige Methode zur Echtzeit-Fehlererkennung in der Metall-3D-Drucktechnologie Sicherstellung fehlerfreier Metall-3D-Druck: Bahnbrechende Forschung zur Defekterkennung und Prozessüberwachung In den letzten Jahren hat sich der 3D-Druck als transformative Technologie etabliert, insbesondere in kritischen Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, der Verteidigung und ...

Neue Hoffnung für Korallen: Forscher identifizieren das Pathogen hinter der Weißbandkrankheit durch maschinelles Lernen Neue Erkenntnisse über die Bedrohung für Korallen: Maschinenlernen identifiziert Krankheitserreger Korallenriffe sind nicht nur wunderschöne Naturschönheiten, sondern auch unverzichtbare Ökosysteme, die eine Vielzahl von Meereslebewesen beherbergen. ...

“Die Rolle von Entscheidungsgrenzen, Einbettungen, dynamischen Systemen und modernen LLMs in einer nichtlinearen Welt” …und ihre Rollen in Entscheidungsgrenzen, Embeddings, dynamischen Systemen und neuartigen LLMs Die Welt der KI und des maschinellen Lernens ist facettenreich und dynamisch. Ein zentrales Konzept, ...

Aktuelle Trends und Prognosen im Maschinenlernmarkt: Wachstumschancen bis 2030 Der aufstrebende Markt für Maschinelles Lernen: Ein Blick auf Trends und Chancen Das Maschinelles Lernen (ML) hat sich in den letzten Jahren zu einem der dynamischsten und am schnellsten wachsenden Bereiche ...

Verbesserung der Lebensmittelsicherheit durch KI: Ein Vortrag mit Dr. Luyao Ma an der UC Davis Verbesserung der Lebensmittelsicherheit: Innovative Ansätze mit Künstlicher Intelligenz In der Lebensmittelindustrie sind häufige Warnungen und Rückrufe aufgrund von Sicherheitsbedenken leider keine Seltenheit. Doch wie kann ...

„Symbolische versus konnektionistische Ansätze in der KI-Forschung: Ein umfassender Vergleich“ Symbolische vs. Verbindungstechnische Ansätze in der Künstlichen Intelligenz In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) existieren zwei Hauptansätze, die oft miteinander in Konkurrenz stehen: der symbolische (oder „top-down“) Ansatz und ...

Einführung in das Reinforcement Learning: Grundlagen und Anwendungen in der Robotik und Automatisierung Vertiefen Sie Ihr Wissen: Spezialisierungskurs über Verstärkendes Lernen Überblick In der heutigen schnelllebigen Technologiewelt ist das Verständnis von fortgeschrittenen Methoden des maschinellen Lernens unerlässlich. Ein herausragendes Beispiel ...

Revolution in Construction: How Machine Learning and Computer Vision are Transforming the Industry Die Revolution im Bauwesen: Machine Learning und Computer Vision im Einsatz Die Bauindustrie steht vor einem fundamentalen Wandel. Die Herangehensweisen an Design, Management und Ausführung von Projekten ...

"Federated Learning: Die Zukunft der Cybersicherheit durch dezentrale KI-Entwicklung" Federated Learning als Sicherheitslösung im Cyberraum In der heutigen digitalisierten Welt werden Cyberangriffe immer häufiger, und die Kosten für Datenpannen steigen kontinuierlich an. Unternehmen stehen unter Druck, ihre KI-Entwicklung zu schützen ...

Maschinenlernen revolutioniert die Materialforschung: Vorhersage des Verhaltens neuer Polymere durch Röntgendiffraktionsdaten Ein Machine-Learning-Algorithmus zur Vorhersage des Verhaltens neuer Polymermaterialien anhand von Röntgendiffraktionsdaten Die Revolution der Polymerforschung durch maschinelles Lernen In der modernen Welt sind Polymere wie Polypropylen unverzichtbare Materialien und ...