Cooperative Promotions HSMW 2019 (Q3623361)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3623361 in Germany
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Cooperative Promotions HSMW 2019 |
Project Q3623361 in Germany |
Statements
384,384.0 Euro
0 references
16 August 2019
0 references
31 January 2023
0 references
Hochschule Mittweida
0 references
Sachsen benötigt vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und der zunehmenden Automatisierung und Digitalisierung Fachkräfte, die den zeitlichen Herausforderungen gewachsen sind. Wissenschaftliche Qualifizierung in Form von Promotionsvorhaben sind dabei ein wirksames Instrument zur Begegnung dieser Herausforderung. Aus dem Europäischen Sozialfonds (ESF) werden ab 01.10.2019 insgesamt sieben kooperative Promotionsverfahren an der Hochschule Mittweida gefördert. In Kooperation mit der Universität Bielefeld, der TU Chemnitz und der TU Freiberg werden folgende Themen bearbeitet: 1. Nachhaltige Entwicklung digitaler Lernressourcen mit Hilfe des Ansatzes der Open-Innovation in der schulischen, akademischen und betrieblichen Bildung 2. Die Auswirkungen von Industrie 4.0 auf das Facility Management – die Entwicklung eines Referenzmodells für die Unterstützungsprozesse in kleinen und mittelständischen Unternehmen 3. Ordnungen für die Knotenmenge von Graphen und Anwendung für die Analyse komplexer Kommunikationsnetze 4. Polynominvarianten von Graphen und Enumeration knoteninduzierter Untergraphen mit Anwendungen für die strukturelle Analyse von Netzwerken 5. Statistische Methoden zur Erhebung von Biodiversität und genetischer Diversität im räumlichen und zeitlichen Kontext 6. Maschinelles Lernen für robuste Klassifikation mittels prototypbasierter Lernverfahren für BigData in technischen Systemen 7. Maschinelles Lernen für probabilistische Modelle des prototypbasierten Ler (German)
0 references
In the context of demographic change and increasing automation and digitalisation, Saxony needs skilled workers who meet the challenges of time. Scientific qualification in the form of doctoral projects is an effective tool for meeting this challenge. The European Social Fund (ESF) will support a total of seven cooperative doctoral programmes at Mittweida University from 1 October 2019. In cooperation with Bielefeld University, Chemnitz University and TU Freiberg, the following topics are dealt with: 1. Sustainable development of digital learning resources through the open innovation approach in school, academic and enterprise education 2. The impact of Industry 4.0 on facility management — the development of a reference model for support processes in small and medium-sized enterprises 3. Orders for the nodes of graphs and application for the analysis of complex communication networks 4. Polynomin variants of graphene and enumeration of node-induced subgraphs with applications for structural analysis of networks 5. Statistical methods for the collection of biodiversity and genetic diversity in spatial and temporal context 6. Machine learning for robust classification using prototype-based learning methods for BigData in technical systems 7. Machine learning for probabilistic models of prototype-based Ler (English)
22 November 2021
0.3924688150445911
0 references
Dans le contexte de l’évolution démographique et de l’automatisation et de la numérisation croissantes, la Saxe a besoin d’une main-d’œuvre qualifiée capable de relever les défis du temps. La qualification scientifique sous la forme de projets de doctorat est un outil efficace pour relever ce défi. À partir du 1er octobre 2019, le Fonds social européen (FSE) soutient au total sept procédures de doctorat coopératives à l’université de Mittweida. En coopération avec l’Université de Bielefeld, la TU Chemnitz et la TU Freiberg, les thèmes suivants sont traités: 1. Développement durable des ressources d’apprentissage numériques grâce à l’approche de l’innovation ouverte dans l’enseignement scolaire, universitaire et en entreprise 2. L’impact de l’Industrie 4.0 sur la gestion des installations — le développement d’un modèle de référence pour les processus de soutien dans les petites et moyennes entreprises 3. Ordres pour la quantité de nœuds de graphène et application pour l’analyse des réseaux de communication complexes 4. Variantes polynomiques de graphène et d’énumération de sous-graphes induits par les nœuds avec des applications pour l’analyse structurelle des réseaux 5. Méthodes statistiques de collecte de la biodiversité et de la diversité génétique dans le contexte spatial et temporel 6. L’apprentissage automatique pour une classification robuste grâce à des méthodes d’apprentissage basées sur des prototypes pour BigData dans les systèmes techniques 7. L’apprentissage automatique pour les modèles probabilistes de Ler basé sur le prototype (French)
14 December 2021
0 references
In de context van demografische veranderingen en toenemende automatisering en digitalisering heeft Saksen geschoolde werknemers nodig die de uitdagingen van de tijd aangaan. Wetenschappelijke kwalificatie in de vorm van doctoraatsprojecten is een effectief instrument om deze uitdaging aan te gaan. Het Europees Sociaal Fonds (ESF) zal vanaf 1 oktober 2019 steun verlenen aan in totaal zeven coöperatieve doctoraatsprogramma’s aan de Universiteit van Mittweida. In samenwerking met Bielefeld University, Chemnitz University en TU Freiberg worden de volgende onderwerpen behandeld: 1. Duurzame ontwikkeling van digitale leermiddelen door middel van de open innovatiebenadering in het onderwijs op school, in de academische wereld en in het bedrijfsleven 2. De impact van Industrie 4.0 op het beheer van faciliteiten — de ontwikkeling van een referentiemodel voor ondersteunende processen in kleine en middelgrote ondernemingen 3. Bestellingen voor de knooppunten van grafieken en toepassing voor de analyse van complexe communicatienetwerken 4. Polynomin varianten van grafeen en telling van node-induced subgraphs met toepassingen voor de structurele analyse van netwerken 5. Statistische methoden voor de verzameling van biodiversiteit en genetische diversiteit in ruimtelijke en temporele context 6. Machine learning voor robuuste classificatie met behulp van prototype-gebaseerde leermethoden voor BigData in technische systemen 7. Machine learning voor probabilistische modellen van prototype-based Ler (Dutch)
23 December 2021
0 references
Nel contesto dei cambiamenti demografici e dell'aumento dell'automazione e della digitalizzazione, la Sassonia ha bisogno di lavoratori qualificati che affrontino le sfide del tempo. La qualificazione scientifica sotto forma di progetti di dottorato è uno strumento efficace per affrontare questa sfida. A partire dal 1º ottobre 2019 il Fondo sociale europeo (FSE) sosterrà un totale di sette programmi di dottorato cooperativi presso l'Università Mittweida. In collaborazione con l'Università di Bielefeld, l'Università di Chemnitz e la TU Freiberg, vengono trattati i seguenti temi: 1. Sviluppo sostenibile delle risorse per l'apprendimento digitale attraverso l'approccio aperto all'innovazione nell'istruzione scolastica, accademica e imprenditoriale 2. L'impatto dell'Industria 4.0 sulla gestione degli impianti — lo sviluppo di un modello di riferimento per i processi di supporto nelle piccole e medie imprese 3. Ordini per i nodi di grafici e applicazione per l'analisi di reti di comunicazione complesse 4. Varianti di polinomina di grafene ed enumerazione di sottografi indotti da nodi con applicazioni per l'analisi strutturale delle reti 5. Metodi statistici per la raccolta della biodiversità e della diversità genetica nel contesto spaziale e temporale 6. Machine learning per una classificazione robusta utilizzando metodi di apprendimento basati su prototipi per BigData nei sistemi tecnici 7. Machine learning per modelli probabilistici di Ler basato su prototipi (Italian)
21 January 2022
0 references
En el contexto del cambio demográfico y del aumento de la automatización y la digitalización, Sajonia necesita trabajadores cualificados que respondan a los retos del tiempo. La cualificación científica en forma de proyectos de doctorado es una herramienta eficaz para hacer frente a este reto. El Fondo Social Europeo (FSE) apoyará un total de siete programas de doctorado cooperativo en la Universidad de Mittweida a partir del 1 de octubre de 2019. En cooperación con la Universidad de Bielefeld, la Universidad de Chemnitz y la Universidad TU Freiberg, se tratan los siguientes temas: 1. Desarrollo sostenible de los recursos de aprendizaje digital a través del enfoque de innovación abierta en la educación escolar, académica y empresarial 2. El impacto de la Industria 4.0 en la gestión de instalaciones: el desarrollo de un modelo de referencia para los procesos de apoyo a las pequeñas y medianas empresas 3. Órdenes para los nodos de gráficos y aplicación para el análisis de redes de comunicación complejas 4. Variantes polinominas de grafeno y enumeración de subgrafías inducidas por nodos con aplicaciones para el análisis estructural de redes 5. Métodos estadísticos para la recogida de biodiversidad y diversidad genética en el contexto espacial y temporal 6. Aprendizaje automático para una clasificación sólida utilizando métodos de aprendizaje basados en prototipos para BigData en sistemas técnicos 7. Aprendizaje automático para modelos probabilísticos de Ler basado en prototipos (Spanish)
23 January 2022
0 references
I forbindelse med demografiske ændringer og stigende automatisering og digitalisering har Sachsen brug for faglærte arbejdstagere, der tager tidens udfordringer op. Videnskabelige kvalifikationer i form af ph.d.-projekter er et effektivt redskab til at imødegå denne udfordring. Den Europæiske Socialfond (ESF) vil støtte i alt syv fælles ph.d.-programmer på Mittweida-universitetet fra den 1. oktober 2019. I samarbejde med universitetet i Bielefeld, Chemnitz Universitet og TU Freiberg behandles følgende emner: 1. Bæredygtig udvikling af digitale læringsressourcer gennem en åben innovationstilgang inden for skole-, akademisk og erhvervsrettet uddannelse 2. Industri 4.0's indvirkning på facilitetsstyringen — udvikling af en referencemodel for støtteprocesser i små og mellemstore virksomheder 3. Ordrer på knudepunkter af grafer og anvendelse til analyse af komplekse kommunikationsnet 4. Polynomin varianter af grafen og optælling af node-inducerede undergrafier med applikationer til strukturel analyse af netværk 5. Statistiske metoder til indsamling af biodiversitet og genetisk mangfoldighed i rumlig og tidsmæssig sammenhæng 6. Maskinlæring til robust klassificering ved hjælp af prototypebaserede læringsmetoder til BigData i tekniske systemer 7. Maskinlæring til probabilistiske modeller af prototypebaseret Ler (Danish)
18 July 2022
0 references
Στο πλαίσιο της δημογραφικής αλλαγής και της αυξανόμενης αυτοματοποίησης και ψηφιοποίησης, η Σαξονία χρειάζεται ειδικευμένους εργαζόμενους που να ανταποκρίνονται στις προκλήσεις του χρόνου. Τα επιστημονικά προσόντα με τη μορφή διδακτορικών προγραμμάτων αποτελούν αποτελεσματικό εργαλείο για την αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης. Το Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο (ΕΚΤ) θα στηρίξει συνολικά επτά συνεργατικά διδακτορικά προγράμματα στο Πανεπιστήμιο Mittweida από την 1η Οκτωβρίου 2019. Σε συνεργασία με το Πανεπιστήμιο Bielefeld, το Πανεπιστήμιο Chemnitz και το TU Freiberg, εξετάζονται τα ακόλουθα θέματα: 1. Βιώσιμη ανάπτυξη των ψηφιακών μαθησιακών πόρων μέσω της προσέγγισης της ανοικτής καινοτομίας στη σχολική, ακαδημαϊκή και επιχειρηματική εκπαίδευση 2. Ο αντίκτυπος της Βιομηχανίας 4.0 στη διαχείριση των εγκαταστάσεων — ανάπτυξη ενός μοντέλου αναφοράς για τις διαδικασίες στήριξης στις μικρομεσαίες επιχειρήσεις 3. Εντολές για τους κόμβους γραφημάτων και εφαρμογή για την ανάλυση σύνθετων δικτύων επικοινωνίας 4. Πολυνομινικές παραλλαγές γραφενίου και απαρίθμηση υπογραφών που προκαλούνται από κόμβους με εφαρμογές για δομική ανάλυση δικτύων 5. Στατιστικές μέθοδοι για τη συλλογή της βιοποικιλότητας και της γενετικής ποικιλότητας σε χωρικό και χρονικό πλαίσιο 6. Μηχανική μάθηση για αυστηρή ταξινόμηση με τη χρήση πρωτότυπων μεθόδων μάθησης για το BigData στα τεχνικά συστήματα 7. Μηχανική μάθηση για πιθανοτικά μοντέλα πρωτότυπων Ler (Greek)
18 July 2022
0 references
U kontekstu demografskih promjena i sve veće automatizacije i digitalizacije, Saskoj su potrebni kvalificirani radnici koji se suočavaju s vremenskim izazovima. Znanstvena kvalifikacija u obliku doktorskih projekata učinkovit je alat za suočavanje s ovim izazovom. Europski socijalni fond (ESF) podupirat će ukupno sedam suradničkih doktorskih programa na Sveučilištu Mittweida od 1. listopada 2019. U suradnji sa Sveučilištem Bielefeld, Sveučilištem Chemnitz i TU Freiberg obrađuju se sljedeće teme: 1. Održivi razvoj digitalnih resursa za učenje s pomoću pristupa otvorenih inovacija u školskom, akademskom i poduzetničkom obrazovanju 2. Utjecaj industrije 4.0 na upravljanje objektima – razvoj referentnog modela za postupke potpore u malim i srednjim poduzećima 3. Narudžbe za čvorove grafova i zahtjev za analizu složenih komunikacijskih mreža 4. Polinomske varijante grafena i brojenje podgrafa induciranih čvorovima s primjenama za strukturnu analizu mreža 5. Statističke metode za prikupljanje biološke raznolikosti i genetske raznolikosti u prostornom i vremenskom kontekstu 6. Strojno učenje za robusnu klasifikaciju primjenom metoda učenja temeljenih na prototipu za BigData u tehničkim sustavima 7. Strojno učenje za probabilističke modele prototip-based Ler (Croatian)
18 July 2022
0 references
În contextul schimbărilor demografice și al creșterii automatizării și digitalizării, Saxonia are nevoie de lucrători calificați care să răspundă provocărilor timpului. Calificarea științifică sub formă de proiecte de doctorat este un instrument eficient pentru a face față acestei provocări. Fondul social european (FSE) va sprijini, în total, șapte programe de doctorat în cooperare la Universitatea din Mittweida începând cu 1 octombrie 2019. În cooperare cu Universitatea Bielefeld, Universitatea Chemnitz și UT Freiberg, sunt abordate următoarele subiecte: 1. Dezvoltarea durabilă a resurselor de învățare digitală prin abordarea inovării deschise în educația școlară, academică și antreprenorială 2. Impactul Industriei 4.0 asupra gestionării instalațiilor – dezvoltarea unui model de referință pentru procesele de sprijin în întreprinderile mici și mijlocii 3. Comenzi pentru nodurile de grafice și aplicații pentru analiza rețelelor de comunicații complexe 4. Variante polinomine ale grafenului și enumerarea subgrafelor induse de nod cu aplicații pentru analiza structurală a rețelelor 5. Metode statistice de colectare a biodiversității și diversității genetice în context spațial și temporal 6. Învățare automată pentru o clasificare solidă, utilizând metode de învățare bazate pe prototipuri pentru BigData în sistemele tehnice 7. Învățare automată pentru modele probabilistice de prototipuri Ler (Romanian)
18 July 2022
0 references
V kontexte demografických zmien a rastúcej automatizácie a digitalizácie potrebuje Sasko kvalifikovaných pracovníkov, ktorí budú čeliť výzvam času. Vedecká kvalifikácia vo forme doktorandských projektov je účinným nástrojom na splnenie tejto výzvy. Z Európskeho sociálneho fondu (ESF) sa od 1. októbra 2019 podporí celkovo sedem kooperatívnych doktorandských programov na univerzite v Mittweide. V spolupráci s Univerzitou Bielefeld, Univerzitou Chemnitz a TU Freibergom sa riešia tieto témy: 1. Udržateľný rozvoj digitálnych vzdelávacích zdrojov prostredníctvom otvoreného inovačného prístupu v školskom, akademickom a podnikovom vzdelávaní 2. Vplyv Priemysel 4.0 na správu zariadení – vývoj referenčného modelu pre podporné procesy v malých a stredných podnikoch 3. Objednávky na uzly grafov a aplikácie na analýzu komplexných komunikačných sietí 4. Polynomin varianty grafénu a počítanie uzlov indukovaných podgrafov s aplikáciami pre štrukturálnu analýzu sietí 5. Štatistické metódy zberu biodiverzity a genetickej rozmanitosti v priestorovom a časovom kontexte 6. Strojové učenie pre robustnú klasifikáciu pomocou prototypových vzdelávacích metód pre BigData v technických systémoch 7. Strojové učenie pre pravdepodobnostné modely prototypu Ler (Slovak)
18 July 2022
0 references
Fil-kuntest tat-tibdil demografiku u ż-żieda fl-awtomatizzazzjoni u d-diġitalizzazzjoni, is-Sassonja teħtieġ ħaddiema tas-sengħa li jindirizzaw l-isfidi taż-żmien. Il-kwalifika xjentifika fil-forma ta’ proġetti ta’ dottorat hija għodda effettiva biex tintlaqa’ din l-isfida. Il-Fond Soċjali Ewropew (FSE) se jappoġġa total ta’ seba’ programmi kooperattivi ta’ dottorat fl-Università ta’ Mittweida mill-1 ta’ Ottubru 2019. B’kooperazzjoni ma ‘Bielefeld Università, Chemnitz Università u TU Freiberg, is-suġġetti li ġejjin huma ttrattati: 1. L-iżvilupp sostenibbli tar-riżorsi tat-tagħlim diġitali permezz tal-approċċ tal-innovazzjoni miftuħa fl-iskola, fl-edukazzjoni akkademika u fl-edukazzjoni intraprenditorjali 2. L-impatt tal-Industrija 4.0 fuq il-ġestjoni tal-faċilitajiet — l-iżvilupp ta’ mudell ta’ referenza għall-proċessi ta’ appoġġ fl-intrapriżi żgħar u ta’ daqs medju 3. Ordnijiet għan-nodi tal-graffs u l-applikazzjoni għall-analiżi ta’ netwerks ta’ komunikazzjoni kumplessi 4. Varjanti tal-polinomin tal-grafen u l-enumerazzjoni tas-subgrafi indotti min-nodi b’applikazzjonijiet għall-analiżi strutturali tan-netwerks 5. Metodi statistiċi għall-ġbir tal-bijodiversità u d-diversità ġenetika fil-kuntest spazjali u temporali 6. Tagħlim awtomatiku għal klassifikazzjoni robusta bl-użu ta’ metodi ta’ tagħlim ibbażati fuq prototipi għal BigData f’sistemi tekniċi 7. Tagħlim awtomatiku għal mudelli probabilistiċi ta ‘Ler prototip bbażati fuq (Maltese)
18 July 2022
0 references
No contexto das alterações demográficas e do aumento da automatização e da digitalização, a Saxónia precisa de trabalhadores qualificados que respondam aos desafios do tempo. A qualificação científica sob a forma de projetos de doutoramento é uma ferramenta eficaz para enfrentar este desafio. O Fundo Social Europeu (FSE) apoiará um total de sete programas de doutoramento cooperativos na Universidade de Mittweida a partir de 1 de outubro de 2019. Em cooperação com a Universidade de Bielefeld, a Universidade de Chemnitz e a Universidade Técnica de Freiberg, são abordados os seguintes temas: 1. Desenvolvimento sustentável dos recursos de aprendizagem digital através da abordagem de inovação aberta na educação escolar, académica e empresarial 2. O impacto da Indústria 4.0 na gestão de instalações — o desenvolvimento de um modelo de referência para processos de apoio em pequenas e médias empresas 3. Ordens para os nós de gráficos e aplicação para a análise de redes de comunicação complexas 4. Variantes polinominais do grafeno e enumeração de subgrafos induzidos por nódulos com aplicações para análise estrutural de redes 5. Métodos estatísticos para a recolha da biodiversidade e da diversidade genética no contexto espacial e temporal 6. Aprendizagem automática para classificação robusta usando métodos de aprendizagem baseados em protótipos para BigData em sistemas técnicos 7. Aprendizagem automática para modelos probabilísticos de Ler baseados em protótipos (Portuguese)
18 July 2022
0 references
Väestörakenteen muutoksen sekä automaation ja digitalisaation lisääntyessä Saksi tarvitsee ammattitaitoisia työntekijöitä, jotka vastaavat ajan haasteisiin. Tieteellinen pätevöinti tohtorintutkintoon tähtäävien hankkeiden muodossa on tehokas väline tähän haasteeseen vastaamiseksi. Euroopan sosiaalirahastosta (ESR) tuetaan yhteensä seitsemää tohtorinkoulutusohjelmaa Mittweidan yliopistossa 1. lokakuuta 2019. Yhteistyössä Bielefeldin yliopiston, Chemnitzin yliopiston ja TU Freibergin kanssa käsitellään seuraavia aiheita: 1. Digitaalisten oppimisresurssien kestävä kehittäminen avoimen innovoinnin lähestymistavan avulla koulu-, akateemis- ja yritysopetuksessa 2. Teollisuuden 4.0 vaikutus tilojen hallintaan – viitemallin kehittäminen pienten ja keskisuurten yritysten tukiprosesseja varten 3. Graafisten verkkojen solmukohtia ja monimutkaisten viestintäverkkojen analysointia koskevat tilaukset 4. Polynomin variantit grafeeni ja luettelo node-indugraphs kanssa sovelluksia rakenneanalyysi verkkojen 5. Tilastolliset menetelmät biologisen monimuotoisuuden ja geneettisen monimuotoisuuden keräämiseksi alueellisessa ja ajallisessa kontekstissa 6. Koneoppiminen vankkaan luokitukseen käyttäen BigDatan prototyyppipohjaisia oppimismenetelmiä teknisissä järjestelmissä 7. Koneoppiminen prototyyppipohjaisten Ler-mallien todennäköisyydelle (Finnish)
18 July 2022
0 references
W kontekście zmian demograficznych oraz rosnącej automatyzacji i cyfryzacji Saksonii potrzebuje wykwalifikowanych pracowników, którzy sprostają wyzwaniom czasu. Kwalifikacje naukowe w formie projektów doktoranckich są skutecznym narzędziem do sprostania temu wyzwaniu. Od dnia 1 października 2019 r. Europejski Fundusz Społeczny (EFS) będzie wspierać łącznie siedem spółdzielczych programów doktoranckich na Uniwersytecie Mittweida. WE współpracy z Bielefeld University, Chemnitz University i TU Freiberg, poruszane są następujące tematy: 1. Zrównoważony rozwój cyfrowych zasobów edukacyjnych poprzez otwarte podejście do innowacji w edukacji szkolnej, akademickiej i przedsiębiorczości 2. Wpływ Przemysłu 4.0 na zarządzanie obiektami – opracowanie modelu referencyjnego dla procesów wsparcia w małych i średnich przedsiębiorstwach 3. Zamówienia na węzły wykresów i zastosowanie do analizy złożonych sieci komunikacyjnych 4. Polinominowe warianty grafenu i wyliczenie podgrafów wywołanych węzłami z aplikacjami do analizy strukturalnej sieci 5. Statystyczne metody gromadzenia różnorodności biologicznej i różnorodności genetycznej w kontekście przestrzennym i czasowym 6. Uczenie maszynowe dla solidnej klasyfikacji z wykorzystaniem prototypowych metod uczenia się BigData w systemach technicznych 7. Uczenie maszynowe dla probabilistycznych modeli prototypowych Ler (Polish)
18 July 2022
0 references
V kontekstu demografskih sprememb ter vse večje avtomatizacije in digitalizacije Saška potrebuje usposobljene delavce, ki se spopadajo z izzivi časa. Znanstvena kvalifikacija v obliki doktorskih projektov je učinkovito orodje za soočanje s tem izzivom. Evropski socialni sklad (ESS) bo od 1. oktobra 2019 podpiral skupno sedem kooperativnih doktorskih programov na Univerzi Mittweida. V sodelovanju z Bielefeld University, Chemnitz University in TU Freiberg, so obravnavane naslednje teme: 1. Trajnostni razvoj digitalnih učnih virov s pristopom odprtih inovacij v šolskem, akademskem in podjetniškem izobraževanju 2. Vpliv industrije 4.0 na upravljanje objektov – razvoj referenčnega modela za podporne postopke v malih in srednjih podjetjih 3. Naročila za vozlišča grafov in uporaba za analizo kompleksnih komunikacijskih omrežij 4. Polinomske variante grafena in štetje podgrafov, ki jih povzročajo vozlišča, z aplikacijami za strukturno analizo omrežij 5. Statistične metode za zbiranje biotske raznovrstnosti in genske raznovrstnosti v prostorskem in časovnem okviru 6. Strojno učenje za robustno razvrščanje z uporabo prototipnih učnih metod za BigData v tehničnih sistemih 7. Strojno učenje za verjetnostne modele prototipa Ler (Slovenian)
18 July 2022
0 references
V souvislosti s demografickými změnami a rostoucí automatizací a digitalizací potřebuje Sasko kvalifikované pracovníky, kteří odpovídají výzvám času. Vědecká kvalifikace v podobě doktorských projektů je účinným nástrojem pro řešení této výzvy. Evropský sociální fond (ESF) podpoří od 1. října 2019 celkem sedm kooperativních doktorských programů na univerzitě Mittweida. Ve spolupráci s Bielefeld University, Chemnitz University a TU Freiberg, jsou řešena následující témata: 1. Udržitelný rozvoj digitálních vzdělávacích zdrojů prostřednictvím otevřeného inovačního přístupu ve školním, akademickém a podnikovém vzdělávání 2. Dopad průmyslu 4.0 na správu budov – vývoj referenčního modelu pro podpůrné procesy v malých a středních podnicích 3. Objednávky na uzly grafů a aplikace pro analýzu komplexních komunikačních sítí 4. Polynominové varianty grafenu a výčet subgrafů indukovaných uzlů s aplikacemi pro strukturální analýzu sítí 5. Statistické metody pro sběr biologické rozmanitosti a genetické rozmanitosti v prostorovém a časovém kontextu 6. Strojové učení pro robustní klasifikaci pomocí metod učení založených na prototypech pro BigData v technických systémech 7. Strojové učení pro pravděpodobnostní modely prototypu Ler (Czech)
18 July 2022
0 references
Atsižvelgiant į demografinius pokyčius ir didėjantį automatizavimą bei skaitmeninimą, Saksonijos reikia kvalifikuotų darbuotojų, kurie atitiktų laiko iššūkius. Mokslinė kvalifikacija doktorantūros projektų forma yra veiksminga priemonė šiam iššūkiui įveikti. Nuo 2019 m. spalio 1 d. iš Europos socialinio fondo (ESF) bus remiamos septynios kooperatinės doktorantūros programos Mittweida universitete. Bendradarbiaujant su Bielefeldo universitetu, Chemnico universitetu ir Freibergu, nagrinėjamos šios temos: 1. Tvarus skaitmeninių mokymosi išteklių vystymas taikant atvirųjų inovacijų metodą mokykliniame, akademiniame ir įmonių ugdyme 2. Pramonės 4.0 poveikis įrenginių valdymui – pavyzdinio mažųjų ir vidutinių įmonių rėmimo procesų modelio sukūrimas 3. Užsakymai grafikų mazgams ir taikymo sudėtingų ryšių tinklų analizei 4. Grafeno polino variantai ir mazgų sukeltų pografių sąrašas su taikomosiomis tinklų struktūrinės analizės programomis 5. Statistiniai biologinės įvairovės ir genetinės įvairovės rinkimo metodai erdvės ir laiko kontekste 6. Mašinų mokymasis patikimai klasifikuoti naudojant prototipais pagrįstus mokymosi metodus „BigData“ techninėse sistemose 7. Mašinų mokymasis tikimybiniams modeliams, kurių prototipas pagrįstas Ler (Lithuanian)
18 July 2022
0 references
Saistībā ar demogrāfiskajām pārmaiņām un pieaugošo automatizāciju un digitalizāciju Saksijā ir vajadzīgi kvalificēti darbinieki, kas spēj risināt laika problēmas. Zinātniskā kvalifikācija doktorantūras projektu veidā ir efektīvs instruments šīs problēmas risināšanai. Eiropas Sociālais fonds (ESF) atbalstīs septiņas sadarbības doktorantūras programmas Mittweida universitātē no 1 oktobra 2019. Sadarbībā ar Bielefeld University, Chemnitz University un TU Freiberg, tiek risināti šādi temati: 1. Digitālo mācību resursu ilgtspējīga attīstība, izmantojot atvērtas inovācijas pieeju skolu, akadēmiskajā un uzņēmumu izglītībā 2. “Rūpniecība 4.0” ietekme uz objektu pārvaldību — paraugmodeļa izstrāde atbalsta procesiem mazos un vidējos uzņēmumos 3. Rīkojumus par grafiku mezgliem un pieteikumu sarežģītu sakaru tīklu analīzei 4. Grafēna polinominu varianti un mezglu izraisīto apakšgrāfu uzskaitījums ar pielietojumiem tīklu strukturālajai analīzei 5. Statistikas metodes bioloģiskās daudzveidības un ģenētiskās daudzveidības vākšanai telpiskā un laika kontekstā 6. Mašīnmācīšanās spēcīgai klasifikācijai, izmantojot prototipu mācīšanās metodes BigData tehniskajās sistēmās 7. Mašīnmācīšanās probabilistiskiem modeļiem uz prototipa bāzes Ler (Latvian)
18 July 2022
0 references
В контекста на демографските промени и нарастващата автоматизация и цифровизация Саксония се нуждае от квалифицирани работници, които да отговорят на предизвикателствата на времето. Научната квалификация под формата на докторски проекти е ефективен инструмент за посрещане на това предизвикателство. Европейският социален фонд (ЕСФ) ще подпомага общо седем кооперативни докторски програми в Университета в Митвайда от 1 октомври 2019 г. В сътрудничество с Bielefeld University, Chemnitz University и TU Freiberg се разглеждат следните теми: 1. Устойчиво развитие на цифровите учебни ресурси чрез отворения иновационен подход в училищното, академичното и предприемаческото образование 2. Въздействието на Индустрия 4.0 върху управлението на съоръженията — разработване на референтен модел за процесите на подпомагане в малките и средните предприятия 3. Поръчки за възли от графики и приложение за анализ на сложни комуникационни мрежи 4. Polynomin варианти на графен и изброяване на възли индуцирани подграфи с приложения за структурен анализ на мрежи 5. Статистически методи за събиране на биологичното разнообразие и генетичното разнообразие в пространствен и времеви контекст 6. Машинно самообучение за стабилна класификация чрез използване на прототипни методи за обучение за BigData в технически системи 7. Машинно самообучение за вероятностни модели на прототип-базирани Ler (Bulgarian)
18 July 2022
0 references
A demográfiai változások, valamint a növekvő automatizálás és digitalizáció összefüggésében Szászországnak szakképzett munkaerőre van szüksége, akik megfelelnek az idő kihívásainak. A doktori projektek formájában történő tudományos képesítés hatékony eszköz e kihívás leküzdésére. Az Európai Szociális Alap (ESZA) 2019. október 1-jétől összesen hét közös doktori programot támogat a Mittweida Egyetemen. A Bielefeld Egyetemmel, a Chemnitz Egyetemmel és a TU Freiberggel együttműködve a következő témákkal foglalkozunk: 1. A digitális tanulási erőforrások fenntartható fejlesztése az iskolai, tudományos és vállalati oktatás nyílt innovációs megközelítése révén 2. Az Ipar 4.0 hatása a létesítménygazdálkodásra – a kis- és középvállalkozások támogatási folyamatainak referenciamodelljének kidolgozása 3. A grafikonok csomópontjainak megrendelése és komplex kommunikációs hálózatok elemzésének alkalmazása 4. A grafén polinomin változatai és a csomópontok által indukált részgráfok felsorolása hálózatok szerkezeti elemzésére szolgáló alkalmazásokkal 5. Statisztikai módszerek a biológiai sokféleség és a genetikai sokféleség térbeli és időbeli összefüggésben történő gyűjtésére 6. Gépi tanulás a robusztus osztályozáshoz, prototípus alapú tanulási módszerekkel a BigData számára a műszaki rendszerekben 7. Gépi tanulás a prototípus alapú Ler valószínűségi modelljeihez (Hungarian)
18 July 2022
0 references
I gcomhthéacs an athraithe dhéimeagrafaigh agus an mhéadaithe ar an uathoibriú agus ar an digitiú, teastaíonn oibrithe oilte ón tSacsain a thugann aghaidh ar dhúshláin ama. Is uirlis éifeachtach é cáilíocht eolaíoch i bhfoirm tionscadal dochtúireachta chun an dúshlán seo a chomhlíonadh. Tacóidh Ciste Sóisialta na hEorpa (CSE) le seacht gclár comhoibritheacha dochtúireachta in Ollscoil Mittweida ón 1 Deireadh Fómhair 2019. I gcomhar le hOllscoil Bielefeld, Ollscoil Chemnitz agus TU Freiberg, déileáiltear leis na hábhair seo a leanas: 1. Forbairt inbhuanaithe acmhainní foghlama digití tríd an gcur chuige nuálaíochta oscailte san oideachas scoile, acadúil agus fiontraíochta 2. Tionchar Thionscal 4.0 ar bhainistiú saoráidí — samhail tagartha a fhorbairt do phróisis tacaíochta i bhfiontair bheaga agus mheánmhéide 3. Orduithe le haghaidh nóid graif agus cur i bhfeidhm chun anailís a dhéanamh ar líonraí cumarsáide casta 4. Malairtí polaimín de graphene agus áireamh foghraif nód spreagtha le hiarratais ar anailís struchtúrach ar líonraí 5. Modhanna staidrimh chun bithéagsúlacht agus éagsúlacht ghéiniteach a bhailiú i gcomhthéacs spásúil agus ama 6. Meaisínfhoghlaim le haghaidh aicmiú láidir ag baint úsáide as modhanna foghlama fréamhshamhlacha do BigData i gcórais theicniúla 7. Meaisínfhoghlaim le haghaidh samhlacha dóchúlaíocha de Ler atá bunaithe ar fhréamhshamhlacha (Irish)
18 July 2022
0 references
Mot bakgrund av de demografiska förändringarna och den ökande automatiseringen och digitaliseringen behöver Sachsen kvalificerad arbetskraft som möter tidsutmaningarna. Vetenskaplig kompetens i form av doktorandprojekt är ett effektivt verktyg för att möta denna utmaning. Europeiska socialfonden (ESF) kommer att stödja totalt sju doktorandprogram vid Mittweida-universitetet från och med den 1 oktober 2019. I samarbete med Bielefeld University, Chemnitz universitet och TU Freiberg behandlas följande ämnen: 1. Hållbar utveckling av digitala lärresurser genom en öppen innovationsstrategi inom skolutbildning, akademisk utbildning och företagsutbildning 2. Industri 4.0:s inverkan på fastighetsförvaltningen – utveckling av en referensmodell för stödprocesser i små och medelstora företag 3. Beställningar för grafernas noder och tillämpning för analys av komplexa kommunikationsnät 4. Polynominvarianter av grafen och räkning av node-inducerade subgrafer med tillämpningar för strukturell analys av nätverk 5. Statistiska metoder för insamling av biologisk mångfald och genetisk mångfald i rumsliga och tidsmässiga sammanhang 6. Maskininlärning för robust klassificering med prototypbaserade inlärningsmetoder för BigData i tekniska system 7. Maskininlärning för probabilistiska modeller av prototypbaserade Ler (Swedish)
18 July 2022
0 references
Demograafiliste muutuste ning üha suurema automatiseerimise ja digitaliseerimise kontekstis vajab Saksimaa oskustöölisi, kes vastavad ajaprobleemidele. Teaduslik kvalifikatsioon doktoriõppe projektide kujul on tõhus vahend selle probleemi lahendamiseks. Alates 1. oktoobrist 2019 toetab Euroopa Sotsiaalfond Mittweida Ülikoolis kokku seitset doktoriõppe koostööprogrammi. Koostöös Bielefeldi Ülikooli, Chemnitzi ülikooli ja TU Freibergiga käsitletakse järgmisi teemasid: 1. Digitaalsete õpperessursside kestlik areng avatud innovatsiooni lähenemisviisi kaudu kooli-, akadeemilises ja ettevõtlushariduses 2. Tööstuse 4.0 mõju rajatiste haldamisele – väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete toetusprotsesside võrdlusmudeli väljatöötamine 3. Graafikute sõlmede ja keerukate sidevõrkude analüüsi rakenduse tellimused 4. Grafeeni polünomin variandid ja sõlmede indutseeritud alamgraafikute loend koos võrkude struktuurianalüüsi rakendustega 5. Statistilised meetodid bioloogilise mitmekesisuse ja geneetilise mitmekesisuse kogumiseks ruumilises ja ajalises kontekstis 6. Masinõpe töökindlaks klassifitseerimiseks, kasutades prototüübipõhiseid õppemeetodeid BigData jaoks tehnilistes süsteemides 7. Masinõpe prototüübipõhise Leri tõenäosuslike mudelite jaoks (Estonian)
18 July 2022
0 references
Mittweida, Stadt, Hochschulstadt
0 references
16 February 2024
0 references
Identifiers
672 / 101003808781
0 references