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Aim of the AXON2 project (Adaptive Expert System for Object Recogniton using Neuml Networks) is the development of an object recognition system (ORS) capable of recognizing isolated 3d objects from arbitrary views. Commonly, classification is based on a single feature extracted from the original image. Here we present an architecture adapted from the Mixtures of Eaqerts algorithm which uses multiple neuml networks to integmte different features. During tmining each neural network specializes in a subset of objects or object views appropriate to the properties of the corresponding feature space. In recognition mode the system dynamically chooses the most relevant features and combines them with maximum eficiency. The remaining less relevant features arz not computed and do therefore not decelerate the-recognition process. Thus, the algorithm is well suited for ml-time applications.
Die Informationsbroschüre „3D-Druck – Prozessmanagement für individualisierte Massenprodukte“ richtet sich an 3D-Druckdienstleister, die additive Fertigungsverfahren (Additive Manufacturing) nutzen, sowie an IT-Dienstleister, die eine Plattform für den Datenaustausch und die Individualisierung anbieten.
Mit der additiven 3D-Drucktechnologie erfolgt die Fertigung von Produkten durch einen schichtweisen Aufbau. In dieser Broschüre werden mögliche Potenziale im Bereich der Herstellung mittels additiver Fertigungsverfahren aufgezeigt.
3D-Imaging
(2009)
Welche Vorteile bietet die Forschungsdatenmanagement-Plattform Coscine für die Verwaltung von Daten in Forschungsprojekten? Hierzu gibt die Handreichung einen schnellen Überblick über den landesgeförderten Dienst Coscine für Forschende und FDM-Service-Personal an HAW in NRW (DH.NRW-Hochschulen).
FDM-Service-Mitarbeitende können die Handreichung in ihrer Beratung zu Coscine einsetzen und mit der Eingabemaske in der Kopfzeile des Dokuments auf ihre Hochschule anpassen.
7T MR Safety
(2021)