Ben Rachinger, M.Sc.
Aktuelle studentische Arbeiten
- Analyse sicherheitskritischer Aspekte beim Federated Learning und Maßnahmen zur Entdeckung und Verhinderung von Bedrohungen (BA/PA/MA)
- Evaluation von Methoden zur Datenanalyse, -anonymisierung und -homogenisierung als Grundlage für zentralisiertes maschinelles Lernen (BA/PA/MA)
- Literaturrecherche zu theoretischen Grundlagen und aktuellen Forschungen im Bereich Federated Learning (BA/PA/MA)
- Konzeption und Implementierung einer Federated Learning Pipeline zur unternehmensbergreifenden Kollaboration in der Elektronikproduktion (BA/PA/MA)
Passende News
2024
- 16.-17.10.2024: FAPS-Seminar “Produktionsprozesse in der Elektronik” erfolgreich durchgeführt
- 12.08.2024: Anmeldung zum Seminar „Produktionsprozesse in der Elektronik“ am 16./17. Oktober 2024 offen
2023
- 25.-26.10.2023: FAPS-Seminar “Produktionsprozesse in der Elektronik” erfolgreich durchgeführt
- 23.08.2023: Anmeldung zum Seminar „Produktionsprozesse in der Elektronik“ am 25./26. Oktober 2023 offen
- 01.04.2023: Forschungsprojekt „ColEP“ gestartet
- 15.03.2023: Neuer Mitarbeiter am Lehrstuhl FAPS | Ben Rachinger, M. Sc.
Publikationen
2024
Optimierung der Prozessparameter beim Selektivwellenlöten mit Hilfe von Offline Reinforcement Learning
EBL Fellbach (Fellbach, 5. März 2024 - 6. März 2024)
In: GMM-Fb. 107: EBL 2024 – Elektronische Baugruppen und Leiterplatten 2024
URL: https://www.vde-verlag.de/buecher/456265/gmm-fb-107-ebl-2024-elektronische-baugruppen-und-leiterplatten.html
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Comparative Study on Different Methods to Generate Synthetic Data for the Classification of THT Solder Joints
2024 1st International Conference on Production Technologies and Systems for E-Mobility (Bamberg, 5. Juni 2024 - 6. Juni 2024)
In: 2024 1st International Conference on Production Technologies and Systems for E-Mobility (EPTS), New York City: 2024
DOI: 10.1109/EPTS61482.2024.10586740
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2023
Development and validation of a digital twin framework for SMT manufacturing
In: Computers in Industry 145 (2023)
ISSN: 0166-3615
DOI: 10.1016/j.compind.2022.103831
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