Am 29. Februar präsentiert Robert Kellermann die Ergebnisse seiner Bachelorarbeit im Kolloquium (Studiengang Medieninformatik). Es geht um das Konzept und die Entwicklung einer Plattform zur Vernetzung von Kommunikationsbausteinen für Fernfreundschaften. Wer am Thema interessiert ist kann gerne als Zuhörer*in teilnehmen.
Am 15. Februar präsentiert María Paula Benjumea Cañón die Ergebnisse ihrer Bachelorarbeit im Kolloquium (Studiengang Medieninformatik). Es geht um einen Prototypen zur Unterstützung von Fernfreundschaften und eine Evaluation dazu. Wer am Thema interessiert ist kann gerne als Zuhörer*in teilnehmen. Titel:
Am 24. Oktober präsentiert Marvin Reuter die Ergebnisse seiner Bachelorarbeit im Kolloquium (Studiengang Informatik). Es geht um ein neu entwickeltes interaktives Armband für Smartwatches und die Ergebnisse einer Studie dazu. Wer am Thema interessiert ist kann gerne als Zuhörer*in teilnehmen.
Am 20. Dezember präsentiert Tristan Justus Heuser die Ergebnisse seiner Bachelorarbeit im Kolloquium (Studiengang Medieninformatik). Es geht um unseren Drehcontroller aus dem DREA-Projekt und Interaktion damit im Smart Home. Wer am Thema interessiert ist kann gerne als Zuhörer*in teilnehmen. Titel:
Titel: Mobile Apps im Automotive Kontext mit Zuhilfenahme von Android Auto Dozent / Betreuer: Prof. Dr. Matthias Böhmer / David Petersen / Edgar Gellert Kurze Projektbeschreibung: Fahrzeugsteuerung mithilfe von Android Auto Projektbeschreibung: Das Smartphone ist nicht nur täglicher Begleiter, sondern
Titel: 3D-basiertes Assistenzsystem zur Absicherung von Mensch-Maschine-Interaktion Dozent / Betreuer Prof. Dr. Matthias Böhmer / Vimal Darius Seetohul Kurze Projektbeschreibung: Entwicklung eines Systems für die Definition von abzusichernden Bereichen, so dass eine 3D-Geometrie angelegt werden kann, auf Basis derer ein
Titel: Machine Learning im Kontext physischer Interaktionsschnittstellen Dozent / Betreuer: Prof. Dr. Matthias Böhmer / David Petersen / Edgar Gellert Kurze Projektbeschreibung: Auswahl und Modellierung von Machine Learning Algorithmen zur Erfassung und Deutung von Bewegungsgesten an einer physischen Interaktionsschnittstelle Projektbeschreibung: