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Master Thesis Physically Informed Machine Learning Based System Identification in MEMS Gyroscopes(m/w/x)
Developing physically informed ML algorithms for MEMS gyroscope system identification and performance prediction. Master's degree in Informatics, Physics, or Engineering required. Data-driven parameter identification and data handling experience a plus.
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Anforderungen
- Master's degree in Informatics, Physics, Engineering, or comparable
- Data-driven parameter identification knowledge
- Practical experience with data handling and pipeline construction
- Systematic task structuring
- Curiosity in exploring new concepts
- High motivation for driving results
- University enrollment
- CV, transcript, examination regulations, job references
- Valid work and residence permit if indicated
Aufgaben
- Construct machine learning algorithms for system identification
- Construct machine learning algorithms for performance prediction of MEMS gyroscopes
- Examine MEMS gyroscope data through detailed analysis
- Assess physically informed ML in comparison to other architectures
- Acquire a deep physical understanding of MEMS gyroscopes to optimize models
- Work with real-world sensor data to validate findings
Ausbildung
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Tools & Technologien
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Noch nicht perfekt?
- Robert Bosch Stiftung GmbHMasterarbeit: Physikalisch informierte, maschinelle Lernverfahren zur Systemidentifikation in MEMS-Gyroskopen(m/w/x)VollzeitBefristeter Vertragnur vor OrtBerufserfahrenReutlingen
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