Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019)
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This paper presents an empirical study on the influence of network and training settings in data-driven black-box modelling of synchronous motors using neural state-space models. The objective is to provide a foundational insight into neural state-space modelling and reference points for researchers involved in this field. The study examines correlations between hyperparameters in terms of design and training parameters and the resulting model performance, which are difficult to express analytically. Additionally, an in-depth analysis of training times is conducted to identify configurations that achieve comparable model accuracy with reduced computational time. These findings aim to facilitate efficient model development by offering a systematic approach to parameter selection and optimization in black-box modelling for electrical motor applications.
This paper introduces a novel method for the current control of electric motors, enhancing the established field-oriented control used in automotive applications by incorporating angle dependency. This advancement facilitates improved operational capabilities, eliminating the need for multiple existing approaches for tasks such as harmonic suppression, specific harmonic injection, and the generation of additional insights into the motor harmonic behavior. Notably, this method requires only the parameters and sensors typically utilized in conventional current control, ensuring low computational demands. The paper provides a comprehensive explanation of the theoretical framework and implementation of the proposed method. Furthermore, the algorithm is validated through experimental measurements, and the potential future applications, along with inherent limitations, are thoroughly discussed.
Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, eine Winkelmessung von verdrillten Kabeln mithilfe einer intelligenten Kamera neu zu entwickeln. Dazu war es erforderlich, das System auf eine vollständig neue Architektur anzupassen. Zusätzlich sollten einige Verbesserungen umgesetzt werden. Zu Beginn wurde ein Konzept für die Algorithmik entwickelt, das anschließend auf der Kamera implementiert wurde. Um das System parametrieren zu können, wurde eine Website erstellt, über die alle wichtigen Einstellungen vorgenommen werden können. Zur Kommunikation zwischen der Website und der SPS wurden REST, OPC UA und digitale I/Os verwendet.
Es wurde ein neuer Prozesskern FHOENIX, in großen Teilen kompatibel mit dem Kern FHOP, entwickelt und auf FPGA verifiziert. Der Kern soll die Basis für zukünftige SOC-Designs bilden. Gegenüber dem bestehenden Design wurde die Performance um den Faktor 5 gesteigert. Die verwendete Harvard-Architektur ermöglicht gleichzeitigen Zugriff auf Programme wie Daten. Der Bootvorgang erfolgt durch Laden eines Images aus einem Flash-Memory über eine serielle SPI-Schnittstelle. Die zur Applikations-Entwicklung notwendige Integrierte Entwicklungsumgebung wurde durch eine Modifikation der FHOP-IDE gewonnen und verfügt jetzt auch über einen C-Compiler.
Im Folgenden wird die Entwicklung eines induktiven Moduls in VHDL zur bidirektionalen Datenübertragung nach dem Gütemodulationsverfahren für kontaktlose Chipkarten ähnlich ISO7/IEC 14443-A beschrieben.
Ein System besteht aus zwei Komponenten, einem Erfassungs- oder Lesegerät und einer kontaktlosen Chipkarte (Transponder). Der Transponder ist vollständig von dem Lesegerät abhängig, sowohl der Systemtakt des Transponders als auch die Energie werden durch das magnetische Feld des Lesegerätes übertragen. Der Datenaustausch erfolgt im Halbduplexverfahren in beide Richtungen.
Das Lesegerät sendet die mit einem modifizierten Millercode codierten Daten durch eine Amplitudenmodulation des Trägers von 13.56 MHz.
Der Transponder codiert die Daten nach dem Manchestercode, diese werden dann mit Hilfe eines Lastmodulationsverfahrens mit Hilfsträger gesendet wobei, der Träger 874 KHz beträgt.
Command & Control (C2) frameworks are a popular tool for bad actors to attack and infiltrate infrastructures and systems. They allow long-lasting inroads to be made into the infrastructure, through which attackers can interact with it through covert channels. These frameworks thus also play a crucial role in cybersecurity, enabling red teams and penetration testers to simulate those real-world adversary tactics. Cobalt Strike, a widely used proprietary C2 framework, offers an extensible plugin system through Beacon Object Files (BOFs). Mythic, an open-source alternative, provides a modular architecture but lacks native BOF compatibility.
This thesis explores the feasibility of integrating Cobalt Strike’s BOF capabilities into a Mythic-based beacon developed at cirosec. The research begins by analyzing the structural and functional differences between Cobalt Strike and Mythic, focusing on their plugin systems and execution environments. It then examines the technical details of BOF execution, including Dynamic Function Resolution (DFR), memory management, and interactions with the beacon Application Programming Interface (API).
The core contributions of this work are the design and implementation of a generic BOF runtime and the implementation of it within the Mythic-based beacon “ciroStrike” developed by cirosec. By adapting BOF execution mechanisms and ensuring compatibility with Mythic’s architecture, this integration enhances the beacon’s flexibility while maintaining its compact and evasive nature. Furthermore, an analysis of publicly available BOF implementations evaluates their applicability to this approach.
The results demonstrate that BOFs can be successfully executed within Mythic with minimal modifications, bridging the gap between proprietary and open-source C2 frameworks. This research contributes to the evolution of offensive security tooling by expanding the interoperability of red team frameworks and improving the adaptability of C2 beacons.
This thesis presents a multi-agent AI system for automated market trend analysis by processing emails, newsletters, and PDFs. The system employs a structured workflow of autonomous agents for content extraction, summarization, subtopic identification, and topic clustering, leveraging OpenAI’s GPT-4 within an Autogen-based framework.
Key features include multi-tenant adaptability, customer-specific trend analysis, and Azure SQL integration for structured data storage. The system demonstrates good accuracy in trend extraction and classification, addressing challenges like varying LLMs output and multischema architecture.
This research underscores the potential of AI-powered automation in business intelligence, optimizing decision-making and strategic market analysis.