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Sitemap > Schwarzes Brett > Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

Sie suchen gerade eine Diplomarbeit, ein Thema für eine Bachelor oder Master Thesis? Dann sind Sie hier richtig. In diesem Bereich sind Abschlussarbeiten aus allen Fakultäten zu finden.
Beachten Sie auch den entsprechenden Stichwortindex.

Wenn Sie selbst eine Diplomarbeit ausschreiben wollen, lesen Sie bitte vorher unbedingt das 'Best Practice Manual Stellenanzeigen'.

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10.05.2017

Income tax behaviours

Income tax behaviors of athletes: The fan (vs. non fan) perspective


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Kontakt: info.mgt@sg.tum.de

02.05.2017
BA/MA Informatik: IMPLEMENTATION AND EVALUATION OF MLEM-ALGORITHM ON GPU

In a current project at our chair, we analyse modern HPC systems with heterogeneous architectures towards exascale computing. A central element in this project is to find a real-world problem-solving application, which is representative and stands for a class of typical HPC problems. As a good example we have chosen the maximum likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm. In this work, an efficient MELM Implementation on GPU is to be developed. To verify the efficiency, the GPU Implementation will be benchmarked against our parallel MLEM implementation on our HPC- Cluster.
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Kontakt: d.yang@tum.de

26.04.2017
Auswahl eines geeigneten Lösungsmittel für die Extraktion des Farbstoffs Astaxanthin aus der Mikroalge H. pluvialis

In dieser Arbeit soll ein flüssig-flüssig chromatographisches Verfahren zur direkten Extraktion des Farbstoffs Astaxanthin aus der Mikroalge H. pluvialis etabliert werden.
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Kontakt: msc.andreas.bauer@tum.de

18.04.2017
BA/Guided Research in Informatik: Fehlererkennung in Rechensystemen

In einem aktuellen Projekt gefördert durch das BMBF untersuchen wir am Lehrstuhl die Kombinierbarkeit von Fehlertoleranz, Performanz und Energieeffizienz in HPC-Systemen. In dieser Arbeit soll herausgefunden werden, welche Methoden zur Fehlervoraussage bereits existieren und welche Systemparameter einen Einfluss auf das Systemausfallverhalten haben.
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Kontakt: M. Sc. Dai Yang, d.yang@tum.de

10.04.2017
[MA] Simulation of light scattering by spray water from vehicles

In the road to autonomous driving cars the effect of the environ-ment over the performance of different sensors needs to be stud-ied. Traditional methods fail because some situations are very difficult/ expensive to reproduce with the required precision. The purpose of this thesis is the simulation of one of those situations. The objective is to create a Matlab model which allows the cal-culation of the reflection coefficient from the spray water from a certain vehicle (Car, Truck, Motorcycle, etc.). Scattering models like MIE will be used. Factors like wind speed, water film on the street and vehicle speed need to be also included in the model.
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Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Jia Chen, jia.chen@tum.de, 089.289.23350, www.esm.ei.tum.de

30.03.2017
Masterarbeitsthema zu vergeben: "Förderung professioneller Kompetenz von Lehrkräften an Berufsfachschulen für Krankenpflege"

Inhalt der Masterarbeit ist die Aufarbeitung aktueller pädagogischer Theorien (Schülermotivation, Klassenmanagement, kognitive Aktivierung usw.) sowie thoriegeleitete Konzeption und Evaluation einer Lehrerfortbildung zu einer ausgewählten Theorie.
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Kontakt: juliane.breitschopf@tum.de

24.03.2017
BA/MA/PhD Theses: DeepLearning for 3D Reconstruction, Semantic Scene Understanding, and Motion Capture.


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Kontakt: Prof. Dr. Matthias Niessner: niessner@tum.de

21.03.2017
Bachelor- und Masterarbeiten; Selbstentzündung von Holz

Selbstentzündung von Holz - Literaturstudium, Zusammenfassung bestehender Forschungsergebnisse und Durchführung praktische Versuche
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Kontakt: ehrlenspiel@hfm.tum.de

20.03.2017

REXUS project at TUM

Thesis - software for rocket experiment


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Kontakt: engelhardt@lcc.mw.tum.de

17.03.2017

Fortiss

Masterarbeit: Erweiterung von Bahnplanungsalgorithmen für autonome Fahrzeuge mit Deep Learning

Unsere Forschungsgruppe für Autonome Systeme und Sensorik beschäftigt sich im Rahmen eines Forschungsprojektes mit Bahn-/Trajektorienplanung und -regelung für autonome Fahrzeuge. Zur Weiterentwicklung unseres derzeit verwendeten Bahnplanungsalgorithmus soll im Rahmen einer Abschlussarbeit eine Suchheuristik für einen Hybrid A* Algorithmus mit Methoden des "Deep Learning", wie z.B einer Kombination aus Autoencoder, DNN, LSTM, etc. hergeleitet werden.
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Kontakt: Julian Bernhard, bernhard@fortiss.org

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