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Projekte

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  1. BiosignATure – curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    BiosignATure – curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose Partner Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg

  2. Minodu – Nachhaltiges Landmanagement in Subsahara-Afrika: Durch Forschung vor Ort Lebensgrundlagen verbessern

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    Klimawandel und stetiger Zuwachs der Weltbevölkerung stellen die Anforderungen des nachhaltigen Landmanagements und die Schonung natürlicher Ressourcen vor große Herausforderungen. Während zahlreiche

  3. GreenTwin – Grüner Digitaler Zwilling mit Industrieller Intelligenz für CO2-sparende kooperative Mobilität & Logistik im ländlichen Raum

    GreenTwin – Grüner Digitaler Zwilling mit Industrieller Intelligenz für CO2-sparende kooperative Mobilität & Logistik im ländlichen Raum

    Das Projekt GreenTwin (Grüner digitaler Zwilling mit Künstlicher Intelligenz für CO2-sparende kooperative Mobilität & Logistik im ländlichen Raum) widmet sich der Entwicklung einer nachhaltigen region

  4. curATarget – Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation

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    Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation Partner Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz TRON - Translationale Onkologie an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Un

  5. CurAIvasc – KI-basierte Analyse vaskulärer Bildgebung

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    Kardiovaskuläre Erkrankungen gehören zu den weltweit häufigsten Todesursachen. Pathologische Grundlage bei nahezu allen kardiovaskulären Erkrankungen ist eine Atherothrombose, d.h. eine atheroskleroti

  6. CurAISciD – curATime AI science and development

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    Das erste Ziel von curAIscid ist für den Anwendungsfall Atherothrombose und Atherosklerose dem Problem der kleinen Daten (small data) auf verschiedene Weise zu begegnen: durch Transferlernen (bei dem

  7. AAPLE – Expanding the Action-Affordance Envelope for Planetary Exploration using Dynamics Legged Robots

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    Die Raumfahrt mit menschlichen Astronauten ist mit enormen Kosten und Gefahren verbunden, ohne dass sich die Investition unmittelbar auszahlt. Daher wird die Erforschung der Planeten in erster Linie m

  8. SC_INCOW – Influence of Cognitive Workload in Intent Recognition during Robot-Assisted Surgery

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    Robotic-assisted surgery is one of the fastest growing fields within clinical surgeries and the healthcare domain. Surgeons use different types of robotic systems for many complex procedures involved

  9. Rwanda_Weather_events – Extremwetterereignisse in Rwanda

    Rwanda_Weather_events – Extremwetterereignisse in Rwanda

    In enger Zusammenarbeit mit der Raumfahrtagentur von Rwanda entwickeln wir Modelle des maschinellen Lernens, um Extremwetterereignisse besser zu verstehen und zu überwachen. Wir fokussieren uns dabei

  10. LDS_SLT – A Common European Language Data Space CNECT/LUX/2022/OP/0026