Technologie

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MCUBoot Bootloader auf einem STM32

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MCUBoot Bootloader auf einem STM32

MCUBoot sorgt mit richtiger Konfiguration für eine hohe Sicherheit bei Firmwareupdates und wird hier auf einem STM32 eingesetzt

  • Benjamin

4 min

Ballerkennung am Tischkicker mittels Deep Learning

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Ballerkennung am Tischkicker mittels Deep Learning

Deep Learning-Modelle sollen rote und weiße Tischkickerbälle präzise semantisch segmentieren.

  • Ella

10 min

Kuno taucht ab Leselern-App

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Kuno taucht ab Leselern-App

Wie die App "Kuno taucht ab" zum Lesen motiviert

  • Karin und Martin

6 min

Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien in Energieverbrauchsprofilen

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Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien in Energieverbrauchsprofilen

Im Forschungsprojekt PROGRESSUS haben wir eine Echtzeiterkennung von Anomalien in Energieprofilen zur Nutzung in intelligenten Stromnetzen entwickelt.

  • Prajwal Chatralinganadoddi Ramesh

9 min

Der Generische Flash-Bootloader (GenFBL) von Ingenics Digital

Technologie

Der Generische Flash-Bootloader (GenFBL) von Ingenics Digital

Der Generische Flash-Bootloader ist ein modularer, erweiterbarer und an viele Hardwaren anpassbarer Bootloader, der eine Neuentwicklung in vielen Fällen überflüssig macht.

  • Alexander

7 min

Erweitertes Paketrouting für selbstorganisierende Microgrids (SDN-WSN) mit ML-unterstütztem Dijkstra mit Cross Plattform Deployment

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Erweitertes Paketrouting für selbstorganisierende Microgrids (SDN-WSN) mit ML-unterstütztem Dijkstra mit Cross Plattform Deployment

Im Forschungsprojekt PROGRESSUS haben wir eine neue Methode entwickelt, um mit geringem Aufwand in einem Netzwerk eine bestimmte Route zu finden.

  • Prajwal Chatralinganadoddi Ramesh

13 min

TinyML - Maschinelles Lernen für Mikrocontroller

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TinyML - Maschinelles Lernen für Mikrocontroller

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) haben in den letzten Jahren Schlagzeilen gemacht. Tiny Machine Learning (TinyML) ist ein aufstrebendes Gebiet innerhalb der KI und des ML, das sich auf die Ausführung von ML-Algorithmen auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Embedded Systemen konzentriert.

  • César

7 min

Entwicklung einer Low-Code-Schnittstelle zur Integration von Hardwaretests

Technologie

Entwicklung einer Low-Code-Schnittstelle zur Integration von Hardwaretests

Viele können programmieren, aber es gibt auch Experten, die das nicht können, aber dennoch z.B. Hardware testen wollen. Für solche Fälle gibt es den Low Code-Ansatz, bei dem auch ohne Kenntnis von Programmiersprachen über eine graphische Benutzeroberfläche Programmcode erzeugt werden kann.

  • Kilian

9 min

Threat Modeling

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Threat Modeling

Eine neue EU-Verordnung verlangt für internetfähige Geräte eine Analyse hinsichtlich der Angreifbarkeit aus dem Netz und entsprechende Maßnahmen dagegen.

  • Richard

7 min