#Machine Learning

Durch Machine Learning lernen künstliche Systeme – ähnlich wie Menschen – aus Erfahrung. Das lässt sich in Forschung und Praxis zu verschiedensten Anwendungen einsetzen – zum Beispiel zur Analyse medizinischer Daten oder zur Abwehr von IT-Angriffen.

Projekte

TrustAI - Eine Plattform für interaktive und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz

Erklärbare und vertrauenswürdige AI-Lösungen in einer einfach zu bedienenden Plattform.

EyeQTrack – Quantitative Blickerfassunganalytik für adaptives XR-Training und Rehabilitation im Gesundheitswesen

Eine adaptive eXtended-Reality-Umgebung für Trainings- und Therapiezwecke.

Angewandte Biomechanik in der Rehabilitationsforschung

Stiftungsprofessur des Landes Niederösterreich zur Stärkung und Ausbau des Forschungsschwerpunkts Motor Rehabilitation

MVPF- Visual Monitoring of Crop Production Systems: A multimodal Approach

Neue Verfahren, um landwirtschaftliche Produktionsprozesse zu überwachen.

AniVision

Animation in Gebrauchsfilmen aus Österreich, Ost- und Westdeutschland zwischen 1945 und 1989. Filmanalyse unter Zuhilfenahme von automatisierten Methoden aus der Computer Vision.

deepForce - Zeiteffiziente Bestimmung der Kniekontaktkräfte in der klinischen Ganganalyse mit Hilfe von Machine und Deep Learning

Nutzt Deep Learning, um komplexe muskuloskelettale Simulationen in der Ganganalyse Kliniker*innen auf einfache und schnelle Art und Weise zugänglich zu machen?

SBA Research

K1-Kompetenzzentrum für Informationssicherheit

Smart Companion 2

Alltagsgeräte als nützliche Helfer und Assistenzsysteme in Notsituationen.

O3DGA – Der Einsatz von maschinellem Lernen als unterstützende Maßnahme in der klinischen 3-dimensionalen Ganganalyse

Optimierung von zeitaufwändigen und fehleranfälligen Prozessen in der dreidimensionalen Ganganalyse.

CDC - Crossover Data Compression

Methoden zur Messung der Ähnlichkeit von Dateien mithilfe von Kompressionsalgorithmen.

Institut für IT Sicherheitsforschung

Publikationen

Horst, F., Hoitz, F., Slijepcevic, D., Schons, N., Beckmann, H., Nigg, B. M., & Schöllhorn, W. I. (2023). Identification of subject-specific responses to footwear during running. Scientific Reports, 13(1), 11284. https://doi.org/10.1038/s41598-023-38090-0

Erwin, F. (2023, June 14). Animation Studies and Digital Humanities [Vortrag]. Society for Animation Studies 34th Annual Conference – The Animated Environment, Online – Glassboro. https://www.sas34.org/

Franziska, B., Erwin, F., & Patrik, L. (2023, June 14). AniVision: Machine Learning as a Tool for Studying Animation in Ephemeral Films [Vortrag]. Society for Animation Studies 34th Annual Conference – The Animated Environment, Online – Glassboro. https://www.sas34.org/

Erwin, F. (2023, August 6). Projektvorstellung AniVision [Vortrag]. Tools und Plattformen in der Praxis – Workshop der DHd AG Film und Video, Online. https://dhdagfilm.hypotheses.org/

Aigner, W. (2023, May 22). Visualization Literacy & Onboarding. VRVis Forum #176 | Digital Humanism, Vienna, Austria. https://www.vrvis.at/news-events/events/176-digital-humanism

Erwin, F. (2023, February 3). AniVision: A Digital Humanities Approach to Researching Archives [Vortrag]. Workshop: Archiving and Canonizing Animation. Animation and Contemporary Media Culture., Dresden.

Bibtex

Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Unglaube, F., Kranzl, A., Breiteneder, C., & Horsak, B. (2023). Towards more transparency: The utility of Grad-CAM in tracing back deep learning based classification decisions in children with cerebral palsy. Gait & Posture, 100, 32–33. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2022.11.045

Gromann, D., Lardelli, M., Spiel, K., Burtscher, S., Klausner, L. D., Mettinger, A., Miladinovic, I., Schefer-Wenzl, S., Duh, D., & Bühn, K. (2023). Participatory Research as a Path to Community-Informed, Gender-Fair Machine Translation. Proceedings of the First Workshop on Gender-Inclusive Translation Technologies, 49–59. https://aclanthology.org/2023.gitt-1.5/

Stoiber, C., Emrich, Š., & Aigner, W. (2023). Design Guidelines for Visualization Onboarding Concepts in Data Journalism [Vortrag]. STS Conference, Graz. https://stsconf.tugraz.at/

Erwin, F. (2022, February 10). Writing the Histories of Animation in the Time of Artificial Intelligence [Vortrag]. StopTrik Festival, Maribor. https://www.stoptrik.com/

News

14.06.2023