The Garching research campus of the TUM has a new, central conference and service center.

Beethovens 9. in Asien: 40 Sänger*innen fliegen und führen dort das Werk mit den Nürnberger Symphonikern auf. Wollen Sie mit?

Das TUM FACIT am Standort Freising-Weihenstephan sucht einen Elektriker/Elektroniker (m/w/d) in Vollzeit.

Die Technische Universität München (TUM) betreibt seit 2004 am Wissenschaftscampus Garching mit dem FRM II die neueste und modernste Reaktoranlage Deutschlands. Mit dem langfristigen Betrieb dieser Hochflussneutronenquelle und der ständigen Weiterentwicklung seiner Anwendungsmöglichkeiten in Forschung und industrieller Nutzung trägt die TUM entscheidend dazu bei, dass Kompetenzen für anstehende Rückbauten von Kernkraftwerken in Deutschland erhalten bleiben, die Versorgung Europas mit medizinisch wichtigen Radionukliden unterstützt wird und der hohe technische Standard im Nuklearbereich weiterhin von unseren europäischen Nachbarstaaten anerkannt wird. Wir suchen in Vollzeit (40,1 Std./Woche) oder Teilzeit (mind. 30 Std./Woche) zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n

Treffpunk: Raum 0185 Anmeldung: TUMi Büro Max. 12 Personen Kosten: 10 € *** Meeting point: room 0185 Registration: TUMi-officeMax. 12 participants Costs: 10 €

Am Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik ist eine Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter mit der Möglichkeit zur Promotion im Rahmen eines öffentlich geförderten Forschungsvorhabens mit sieben Projektpartnern aus Industrie und Forschung zur Informationslogistik für Werkzeuge in der Supply Chain zu besetzen.

Datum / date: 03.08.2013 Treffpunkt / meeting point: wird per E-Mail bekannt gegeben / will be sent to you via email Uhrzeit / time: 7:30 Uhr Kosten / costs: 8€ Max. Teilnehmerzahl / max number of participants: 13 Anmeldung / registration: Online mit Bezahlung im Büro / Online with payment at the office Tutoren / tutors: Martin, Dino

Selbstständiges Lernen gilt seit Jahren als Zauberformel für erfolgreichen Unterricht. Erforscht wurde diese Annahme bislang jedoch wenig. Bildungswissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) haben nun gezeigt, dass sich Schüler Lösungsstrategien auch für komplexe Mathematikaufgaben selbst erarbeiten können. Schwächere Schüler schnitten dabei ebenso gut ab wie begabte.

Der Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme ist einer der weltweit führenden Lehrstühle im Bereich Systems und Software Engineering in der Automatisierungstechnik. Im Forschungsfeld Smart Data erforschen wir Ansätze zum Lernen aus Betriebsdaten zur Optimierung von Produktions- oder Engi-neeringprozessen und wenden diese in Zusammenarbeit mit unseren Partnern auf echte, industrielle Problemstellungen an. Vor allem im Bereich der Prozess- und Verfahrenstechnik bieten sich große Potentiale für die Anwendung selbstlernender Verfahren. Aufgrund der Komplexität der zugrundeliegenden Prozesse berücksichtigen wir hierbei neben den reinen Prozessdaten stets auch das vorhandene Expertenwissen, vorhandene physikalische Modelle und Simulationen sowie weitere Daten aus dem Engineering. Zur Unterstützung unserer Forschungsaktivität in diesem Themenfeld suchen wir ab sofort eine/n wissen-schaftliche/n Mitarbeiter/in (Dipl.-Ing. / M.Sc. Maschinenwesen, Verfahrenstech-nik/Chemieingenieurwesen, Informatik oder äquivalent).

Kamerabasierte Sensoren für Robotergreifer und –manipulatoren können dedizierte elektronische Sensoren ersetzen. Dazu wird am Ort der Krafteinwirkung ein passives, verformbares Element installiert, das über eine externe Kamera beobachtet wird. In dieser Arbeit entwickeln Sie neue Designs von visuell-haptische Sensoren. Dies umfasst unter anderem die Analyse der Signalverarbeitung, Design von 3D Modellen, Auswahl der elastischen Materialien, Aufbau der Sensoren, systematisches Testen sowie die Entwicklung von Computer Vision Algorithmen.

Treffpunkt: Immatrikulationshalle (TUM Campus Innenstadt)

TUM Venture Lab Built Environment sucht eine kreativ und designaffine studentische Hilfskraft (m/w/d) zum nächstmöglichen Zeitpunkt, zur Unterstützung bei der Entwicklung und Gestaltung von digitalen & Printmedien, Kommunikation und Social-Media Inhalten.

Am neuen Lehrstuhl für Educational Monitoring and Effectiveness (ab Oktober 2024) der TUM School of Social Sciences and Technology suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Teamassistenz/Verwaltung (m/w/d) in Teil- oder Vollzeit.

Wir suchen für das Projekt PE3PP eine Studentische Hilfskraft für 10h/Woche.

Am Technischen Zentrum (Prof. Fritz Frenkler) ist ab sofort die Stelle einer Studentischen/Wissenschaftlichen Hilfskraft (6,5 - 8 Wochenstunden) neu zu besetzen. Interessenten melden sich bitte bei: Sieglinde Scheske Sekretariat Arcisstraße 21 80333 München Tel. +49 89 289 28695 Fax +49 89 289 28675 sieglinde.scheske@tum.de

Over the last decade, the rapid development of social media has accumulated vast amounts of data such as terrestrial images, text messages, etc. Some of them carry useful information of the local environment, such as land use, urban infrastructure, population density, etc. They can be complementary to remote sensing data obtained from satellites whose temporal and spatial coverages are dependent on the sensor platform. The general goal of the envisioned doctoral research is to develop efficient land use / settlement type classification techniques using both social media and remote sensing data as input. Object recognition from massive online images, as well as topic modeling of massive text messages will be exploited for extracting useful information from the social media data. Deep learning techniques and latent Dirichlet allocation (LDA) methods will be studies for the classification of images and text messages. A fusion framework will be developed to combine all the classification results. The candidate is also expected to be involved in website development for collecting social media data. This position is offered by Signal Processing in Earth Observation (SiPEO), German Aerospace Center (DLR) and Technical University of Munich (TUM), whose mission is to develop explorative algorithms to improve information retrieval from remote sensing data, in particular those from current and the next generation of Earth observation missions. The PhD work will be carried out jointly with the Remote Sensing Technology Institute, DLR (DLR-IMF) and TUM-SiPEO. Profile: - Master in Earth Sciences, Maths, Physics, Computer Science or equivalent - Have or acquire during the research an in-depth knowledge of programming - Being creative and passionate The scholarship is awarded for a three-year period, with possible extension of up to 1 year. The monthly salary is based on the DAAD scholarship standard. Additional funding for conferences and publications is granted. Optional academic exchange is negotiable. Interested candidates should submit a full curriculum vitae and a cover letter together with academic records to the email address given below. Contact person: Prof. Dr.-Ing. Xiaoxiang Zhu German Aerospace Center (DLR) Remote Sensing Technology Institute Oberpfaffenhofen, 82234 Wessling Technical University of Munich (TUM) Signal Processing in Earth Observation (SiPEO) Arcisstr. 21, 80333 Munich Email: xiao.zhu@dlr.de Homepage: http://www.sipeo.bgu.tum.de/