Thema: Untersuchung des Frequenzverhaltens von modularen Multilevel UmrichternTopic: Investigation of the frequency behaviour of modular multilevel inverters
Vor dem Hintergrund der aktuellen COVID-19 Situation werden wir das für den 17.12.2020 geplante FGE-Kolloquium online durchführen. Die Veranstaltung beginnt um 18.00 Uhr. Das Thema lautet: „Redispatch in Deutschland und […]
Das Institut für Kommunikationssysteme setzt seine Veranstaltungsreihe im Wintersemester 20/21 im digitalen Format fort. Als Referenten konnten wir Herrn Dr. Florian Heese, Head of Audio Signal Processing, von der LogMeIn […]
Mehr InformationenMore Information
Die Forschungsgesellschaft Energie (FGE e.V.) veranstaltet am 04.02.2021 den Rogowski-Abend, eine Podiumsdiskussion mit Experten aus Forschung und Industrie Zielgruppe: Studierende, wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, interessierte Öffentlichkeit. Das Thema lautet: „Stromkrieg […]
Prof. Dr. Nilesh Madhu from Gent University contributes to our IKS event series with an online lecture entitled: „Machine Learning for Audio“ Incorporating a priori knowledge increases the performance of […]
Die RWTH bietet interessierten Studierenden und Doktorand*innen eine Infosession zum Forschungsprogramm mit Kanada an. Eine vorherige Anmeldung ist notwendig. RWTH offers an info session on the research program with Canada […]
Mehr InformationenMore Information
Mehr InformationenMore Information
Prof. Dr. Laurent Schmalen from Karlsruhe Institute of Technology (KIT) contributes to our IKS event series with an online lecture entitled: „Improving Communication Systems Using Machine Learning“ Today, communication engineering […]
GSA WLI was established to significantly increase the number of women entering the semiconductor market, as well as elevate their participation on both boards and leadership positions. The Initiative is globally led by […]
Thema: Hochrechnung der Stromerzeugung von Windkraftanlagen mit Hilfe eines tiefen neuronalen NetzesTopic: Extrapolation of electricity generation from wind turbines using a deep neural network
