Yi ZHANG

 Unterstützung bei der Entwicklung eines Prognosemodells für die prozessichere Teileentnahme an einer vollautomatisierten Laserschneidenmaschine  Weiterentwicklung und Implementierung einer neuartigen Ansatzes zum Einlernen einer Finite-Elemente Struktursimulation durch Deep Neural Network Architekturen, mit Keras  Evaluation und Training der Modelle sowie Umzetzung und Aufzeigen von Verbesserungspotentialen zur Steigerung der Modellgenauigkeit

 Klassifizierung und Klustern von Defekten in den Schienen mit Beschleunigungssignalen einer Modelleisenbahn durch Supervised und Unsupervised Deep Learning Methoden  Übertragung von HAR (Anerkennung menschlicher Aktivitäten) in Detektion und Prognose von physikalischer Situation der Schienen  Verantwortlich für Dokumention und Präsentation des Forschungsprojekts innerhalb des Instituts

Signalverarbeitung und Systemtheorie, Machine Learning Abschlussarbeit: „ Improvement of Attention-based Mechanism for Feature Selection “

Schwerpunkt: Antriebstechnik und Robotik; Anwendung der Mikroelektrotechnik  Abschlussarbeit: Algorithmen für Vermeidung von Singularität bei Industrierobotern

Austauschprogramm, Doppelabschluss