Suche

Suchergebnisse

10519 Ergebnisse:
  • 231. Team - Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen
    Datum: 17.03.2026
    Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen Rashim Satwani, M. Sc. Kontakt: Standort Kaiserslautern, Gebäude H, Raum H0.001.1 Telefon: +49 631 3724-2406 E-Mail: rashim.satwani@hs-kl.de Zum Profil Wei Zhang, M.Sc. Kontakt: Standort Kaiserslautern, Gebäude F, Raum F2.010 Telefon: +49 631 3724-2407 E-Mail: wei.zhang@hs-kl.de Zum Profi
  • 232. Gremien - Gremien und Ausschüsse des Fachbereiches
    Datum: 17.03.2026
    Gremien und Ausschüsse des Fachbereiches Sie finden hier eine Aufstellung der Termine und der Mitglieder der Gremien und Ausschüsse im Fachbereich AING. Termine Sommersemester 2026 Fachbereichsrat Vorsitzender: Prof. Dr.-Ing. Karsten Glöser (Dekan) Mitglieder aus der Gruppe der Professor(inn)en: Prof. Dr. Gerd Bitsch, Prof. Dr. Frank
  • 233. Open Source Leg - Open Source Leg - Aktive Prothese
    Datum: 17.03.2026
    Open Source Leg - Aktive Prothese Das OSL ist eine „quelloffene“ Plattform, die Wissenschaftler:innen eine Grundlage bietet, um Forschung im Bereich aktiver Prothesen — d.h. Prothesen mit integrierten elektrischen Antrieben — mit minimalem initialen Aufwand zu starten. Konventionelle passive Prothesen können keine Energie bereitstellen, die bei
  • 234. ZEETA - ZEETA - Zustandsadaption für einspurige elektrische Traktionsantriebe
    Datum: 17.03.2026
    ZEETA - Zustandsadaption für einspurige elektrische Traktionsantriebe Das Projekt „ZEETA“ befasst sich mit einem elektrisch angetriebenen einspurigen Anhänger, der keine Kräfte auf das ziehende Zweirad ausübt. Ziel ist es, die Fahrradnutzung weiter zu fördern und damit unsere Mobilität nachhaltiger zu gestalten. Die Konzeption eines solchen Anhäng
  • 235. EmKiPro2 - EmKiPro2 - Embodiment durch KI-gestützte Propriozeption in Prothesen
    Datum: 17.03.2026
    EmKiPro2 - Embodiment durch KI-gestützte Propriozeption in Prothesen Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung einer Beinprothese, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Außenreize, die durch Druck, Berührung oder einen Temperaturwechsel ausgelöst werden weiterleitet und Empfindung in Muskeln und Gelenken simuliert. Für die Dateng
  • 236. Mathevorkurs (berufsbegleitend) - Ablauf
    Datum: 17.03.2026
    Ablauf Die fett geschriebenen Termine sind Präsenzveranstaltungen (bzw. je nach aktueller Coronasituation virtuelle Präsenzveranstaltungen). Während der restlichen Zeiträume stehen online Module zur eigenständigen Bearbeitung bereit. Während des ganzen Kurses werden Sie online von Tutoren betreut. Pro Block sollten Sie mit einem Zeitaufwand von
  • 237. Mathevorkurs (berufsbegleitend) - Berufsbegleitende Studiengänge: Mathematikvorkurs SS 2026
    Datum: 17.03.2026
    Berufsbegleitende Studiengänge: Mathematikvorkurs SS 2026 Hier finden Sie die Inhalte & Termine des berufsbegleitenden Mathematikvorkurses für Studienanfänger des Sommersemesters 2026 im Fachbereich BW. Der Anmeldeschluss ist bereits vorbei. Falls Sie noch am Kurs teilnehmen möchten, schicken Sie uns bitte eine E-Mail. Die Begrüßungs-E-Mai
  • 238. Publikationen - Ausgewählte Publikationen der IMS Mitglieder
    Datum: 16.03.2026
    Ausgewählte Publikationen der IMS Mitglieder 2026 Pratika Rai, Robert Subirana Slotos, Ahmar Hasnain, Emma Walter, Marina Mantellatto Grigoli, Irini Petrou, Mario Dejung, Jia Xuan Chen, Oliver Tüscher, Alexey Tarasov, Kristina Endres, Graphene Triggers Inflammation in Murine Microglia via Phagocytosis, Small Science2026, 6, e202500531. htt
  • 239. Basic-Kurse - Kursthemen:
    Datum: 16.03.2026
    Kursthemen: Microsoft Excel 2016 - Grundkurs Microsoft Excel 2016 - Fortgeschritten Microsoft Excel 2016 - Experte Microsoft PowerPoint 2016 - Wissenschaftlich korrekt präsentieren Microsoft Word 2016 - Wissenschaftliche Arbeiten formatieren LaTeX - Grundkurs
  • 240. Graphen steigert Empfindlichkeit von Biosensoren deutlich - Graphen steigert Empfindlichkeit von Biosensoren deutlich
    Datum: 16.03.2026
    Graphen steigert Empfindlichkeit von Biosensoren deutlich Das Forschungsteam „Biomedizinische Nanosensoren“ der Hochschule Kaiserslautern hat eine neue Methode entwickelt, mit der sich biologische Wechselwirkungen deutlich empfindlicher messen lassen. Die Ergebnisse wurden im renommierten Fachjournal „Advanced Healthcare Materials“ veröffentlicht
Die Suchabfrage hat 224 ms in Anspruch genommen.