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staff:kuzmic [2021-09-01 12:48]
Jurij Kuzmic [Publikationen (Publications)]
staff:kuzmic [2024-04-19 12:01] (current)
Jurij Kuzmic [Dr.-Ing. Jurij Kuzmic]
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-==== Jurij Kuzmic ====+==== Dr. Jurij Kuzmic ====
  
 | Room: | OH14 / 233 | | Room: | OH14 / 233 |
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 ===== Forschungsinteressen (Research interests) ===== ===== Forschungsinteressen (Research interests) =====
   * Internet der Dinge (IoT) - Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen   * Internet der Dinge (IoT) - Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen
-  * Autonomes Fahren (AD) - Rettungsgassenbildung,​ Bilderkennung,​ Bildverarbeitung,​ Simulationen mit Unity 3D +  * Autonomes Fahren (AD) - Rettungsgassenbildung ​auf Autobahnen, Bilderkennung,​ Bildverarbeitung,​ Simulationen mit Unity 3D 
-  * Künstliche Intelligenz (AI), Computer Vision (CV) - Spurerkennung,​ Objekterkennung+  * Computer Vision (CV) - Spurerkennung,​ Objekterkennung, Distanzmessungen in 2D-Bildern
   * Software Entwicklung für Hardware mit limitierten Ressourcen für Low-Power-IoT-Geräte   * Software Entwicklung für Hardware mit limitierten Ressourcen für Low-Power-IoT-Geräte
  
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   * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=tjki925/​KVE=&​t=1 | Unity 3D Simulator of Autonomous Motorway Traffic Applied to Emergency Corridor Building (2020)]]   * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=tjki925/​KVE=&​t=1 | Unity 3D Simulator of Autonomous Motorway Traffic Applied to Emergency Corridor Building (2020)]]
   * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=BKnBZfyhNP4=&​t=1 | Comparison between Filtered Canny Edge Detector and Convolutional Neural Network for Real Time Lane Detection in a Unity 3D Simulator (2021)]]   * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=BKnBZfyhNP4=&​t=1 | Comparison between Filtered Canny Edge Detector and Convolutional Neural Network for Real Time Lane Detection in a Unity 3D Simulator (2021)]]
-  ​* [[https://​link.springer.com/​chapter/​10.1007/​978-3-030-72914-1_21 | A Fusion of Deep and Shallow Learning to Predict Genres Based on Instrument and Timbre Features (2021)]]+  * [[https://​link.springer.com/​chapter/​10.1007/​978-3-030-72914-1_21 | A Fusion of Deep and Shallow Learning to Predict Genres Based on Instrument and Timbre Features (2021)]] 
 +  * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=0uxF06kH1Tk=&​t=1 | Object Detection with TensorFlow on Hardware with Limited Resources for Low-power IoT Devices (2021)]] 
 +  * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=NSZXOf8qvd4=&​t=1 | Real-Time Object Detection with Intel NCS2 on Hardware with Limited Resources for Low-power IoT Devices (2022)]] 
 +  * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=NxXqeuSliVE=&​t=1 | Real-time Distance Measurement in a 2D Image on Hardware with Limited Resources for Low-power IoT Devices (Radar Control System) (2022)]] 
 +  * [[https://​www.scitepress.org/​PublicationsDetail.aspx?​ID=NenubZcs+T8=&​t=1 | Suppression of Background Noise in Speech Signals with Artificial Neural Networks, Exemplarily Applied to Keyboard Sounds (2022)]]
  
  
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     * Datenstrukturen,​ Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1)     * Datenstrukturen,​ Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1)
  
-  * **Wintersemester 2021/​22 ​(Online)** +  * **Wintersemester 2021/​22** ​
     * Einführung in die Programmierung (EidP)     * Einführung in die Programmierung (EidP)
 +
 +  * **Sommersemester 2022** ​
 +    * Datenstrukturen,​ Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1)
 +
 +  * **Wintersemester 2022/​23** ​
 +    * Einführung in die Programmierung (EidP)
 +
 +  * **Sommersemester 2023** ​
 +    * Datenstrukturen,​ Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1)
  
  
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     * Unterdrückung von Hintergrundgeräuschen in Sprachsignalen mit künstlichen neuronalen Netzen am Beispiel von Tastaturgeräuschen     * Unterdrückung von Hintergrundgeräuschen in Sprachsignalen mit künstlichen neuronalen Netzen am Beispiel von Tastaturgeräuschen
     * Systematische Reward-Studie beim Reinforcement Learning eines Agenten in einer Avoid & Collect Umwelt.     * Systematische Reward-Studie beim Reinforcement Learning eines Agenten in einer Avoid & Collect Umwelt.
 +    * Auswirkung verschiedener Reward-Werte auf das Agentenverhalten in einer Avoid & Collect Umwelt.
 +    * Ein lernender Baulogistikassistent für prozedural generierte Baupläne.
 +    * Comparison between Artificial Neural Networks and Traditional Classifiers for the Suppression of Background Noise.
 +    * Prototypische Implementierung einer sicheren V2V-Kommunikation.
 
Last modified: 2021-09-01 12:48 by Jurij Kuzmic
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