Sie möchten den Forschungsalltag hautnah erleben und erste Erfahrungen in der Arbeitswelt sammeln?
Die Zusammenarbeit mit talentierten jungen Menschen aus naturwissenschaftlichen und technischen Fachbereichen ist eine Investition in die Zukunft. Durch Praktika, Bachelor- und Masterarbeiten können junge, motivierte Talente erste Berufserfahrungen sammeln. Dissertationen und Doktorratsstudien bieten Ihnen viele Varianten, Ihren individuellen Weg zu finden. Die Arbeit in interdisziplinären Teams erlaubt es Ihnen, von erfahrenen Kolleginnen und Kollegen zu lernen.
Die Beteiligungsgesellschaften der Upper Austrian Research GmbH unterstützen Sie bei der Umsetzung Ihrer erlernten Fähigkeiten in die Praxis. Sie helfen Ihnen, Ihre Stärken zu erkennen, Ihr Können auszubauen und Ihr Wissen in spezifischen Fachbereichen zu vertiefen. Ein innovatives und förderliches Unternehmensumfeld hilft Ihnen dabei, Ihre Karriereziele zu verfolgen und Ihr Potential voll auszuschöpfen.
Hervorragende Master-, Diplom-, DoktoratsstudentInnen können bei Abschlussarbeiten bzw. Dissertationen unterstützt werden, ebenso wie junge, aufstrebende PhD-StudentInnen. Berufs- und Ferialpraktika helfen StudentInnen bei der beruflichen Orientierung. Dafür werden motivierte, kreative Persönlichkeiten gesucht, die ihr Studium mit Erfolg meistern. So können Sie erste Erfahrungen in der anwendungsorientierten Forschung sammeln und verschiedene Fachbereiche kennenlernen. Vielfach beginnt mit einem Berufspraktikum eine langfristige Zusammenarbeit, bis hin zur festen Anstellung.
Sollte Sie eine Beteiligungsgesellschaft oder ein Forschungsgebiet besonders interessieren, senden Sie Ihre Bewerbung für eine Abschlussarbeit oder ein Praktikum bitte direkt an die betreffende Gesellschaft.
18. Februar 2019
Die RECENDT GmbH ist eine außeruniversitäre, anwendungsorientierte Forschungseinrichtung und Teil des UAR Innovation Network. RECENDT (Research Center for Non Destructive Testing) steht für die Entwicklung von berührungslosen optischen Hightech-Lösungen im Bereich Materialcharakterisierung und zerstörungsfreie Werkstoffprüfung.
mehr RECENDT: Bachelorarbeit / Masterarbeit zum Thema Hyperspektrale Bildgebung
14. Februar 2019
Die laufende Veränderung von gemessenen Daten (vgl. „concept drift“, „dataset shift“, „calibration drift”, ...) stellt ein großes Problem für viele Machine Learning Anwendungen dar. Diese Veränderungen können verschiedene Gründe wie z.B. Veränderungen am Messgerät haben und führen dazu, dass Machine Learning Modelle auf neuen Daten nur unzureichende bzw. immer schlechtere Vorhersagen liefern.
mehr SCCH: Framework zur Anwendung von Drifterkennungsmethoden
14. Februar 2019
Die Datenschutzgrundverordnung ist mit ein Grund, warum im Bereich des Maschinellen Lernen das Thema privacy (Sicherstellung der Privatsphäre) immer mehr Beachtung findet. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll untersucht werden, wie geeignet secure multi-party computation (SMC - sichere Mehrparteienberechnungen) und homomorphic encryption (HE - Homomorphe Verschlüsselung) Ansätze zur Implementierung von Machine Learning Algorithmen geeignet sind, welche die Privatsphäre der Datenbereitsteller schützen.
mehr SCCH: Secure Machine Learning
14. Februar 2019
Cutting-Stock Probleme treten sehr häufig im industriellen Umfeld auf und effiziente Lösungen führen in der Regel zu großem wirtschaftlichen Nutzen. Traditionell erfolgt dies mit Techniken der linearen Programmierung, jedoch ist deren Einsatz bei Vorhandensein von nichtlinearen Beschränkungen und Zielfunktionen sehr begrenzt. Aus diesem Grund haben wir einen evolutionären stochastic-local-search (SLS) Algorithmus entwickelt, um Probleme dieser Art zu lösen.
mehr SCCH: Design und Evaluierung von Meta-Heuristiken in Cutting-Stock Problemen
14. Februar 2019
Es sollen im Rahmen der Masterarbeit neueste Ansätze mittels Deep Learning evaluiert werden, u.a. „Deep Compositional Captioning“ (github.com/LisaAnne/DCC), „Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image descriptions“ (cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/), „Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention” (github.com/kelvinxu/arctic-captions).
mehr SCCH: Generierte textuelle Beschreibung
14. Februar 2019
In dieser Masterarbeit soll in einem konkreten Anwendungsfall bei einem Industriepartner untersucht werden, inwieweit Augmented Reality bei der richtigen Programmierung eines Roboters helfen kann. Im konkreten Umfeld wird der Roboter zur Entnahme von Produkten einer Maschine verwendet. Idee ist die programmierten Bewegungen des Roboters in der realen Umgebung (Umgebung der Maschine) darzustellen bzw. die Bewegungsgrenzen des Roboters anzuzeigen.
mehr SCCH: Augmented Reality
14. Februar 2019
Die erste besteht darin, neue Syntaxanalysatoren aus Grammatiken zu entwickeln und wird vor allem für domänen- oder unternehmensspezifische Programmier- und Konfigurationssprachen eingesetzt. Die zweite Möglichkeit besteht in der Integration von Rascal mit bestehenden Parsern, z. B. Eclipse JDT für die Programmiersprache Java. Die anschließenden Analyse- und Transformationsaufgaben werden in einer von Rascal bereitgestellten Sprache implementiert.
mehr SCCH: Statische Programmanalyse und –transformation
14. Februar 2019
Ausgehend von einem Startinput analysieren diese Werkzeuge einen einzelnen Ausführungspfad einer einzelnen Funktion oder einer vollständigen Software-Anwendung (z. B. PowerPoint) und generieren fortlaufend neuen Testinput, um neue Ausführungspfade testen. Laut Microsoft konnten mit dieser Technik viele kritische Software-Fehler gefunden werden, auch für bereits gut getestete Software.
mehr SCCH: Automatischer Softwaretest
14. Februar 2019
Die Blockchain-Technologie stellt einen neuartigen Ansatz zur Entwicklung verteilter, dezentraler Systeme in unterschiedlichen Anwendungsgebieten dar. In Kombination mit Smart Contracts, mittels derer sich Verträge, z.B. zwischen dezentralen/privaten Stromproduzenten und -konsumenten, technisch-logisch abbilden lassen
mehr SCCH: Prototypische Implementierung einer dezentralen Energie-Community
14. Februar 2019
Ein grundsätzliches Problem dabei ist, dass das Tracking durch Störungen (Verdeckungen, Unzulänglichkeiten Bildverarbeitung) unterbrochen werden. Es soll nun ein neuer Ansatz basierend auf „Markov Decision Processes“ getestet werden, um solche Unterbrechungen zu reduzieren.
mehr SCCH: Online Multi-Objekt Tracking
14. Februar 2019
PROFACTOR ist ein außeruniversitäres Unternehmen in der angewandten Produktionsforschung. Zur Mitarbeit in einem Grundlagenforschungsprojekt suchen wir engagierte Studierende mit Interesse an kombinatorischer Optimierung. Zielsetzung ist die Entwicklung eines verteilten Optimierungsverfahrens für zukünftige, hochflexible Produktionssysteme.
mehr PROFACTOR: Masterarbeit - Multi-Roboter-Kollaboration
24. Januar 2019
PROFACTOR ist ein außeruniversitäres Unternehmen in der angewandten Produktionsforschung. Zur Mitarbeit in einem Grundlagenforschungsprojekt suchen wir engagierte Studierende mit Interesse an kombinatorischer Optimierung. Zielsetzung ist die Entwicklung eines verteilten Optimierungsverfahrens für zukünftige, hochflexible Produktionssysteme.
mehr PROFACTOR: Masterarbeit - Event-Erkennungssystem für die Mensch-Roboter-Interaktion
09. Oktober 2018
Die Linz Center of Mechatronics GmbH wickelt sowohl national oder international geförderte Projekte, als auch Auftragsforschung im wirtschaftlichen Bereich – in Kooperation mit Industriebetrieben – ab. Die finanzielle Abwicklung und das Berichtswesen für unser Comet K2 Zentrum sind Teil des Aufgabenprofils der ausgeschriebenen Stelle.
mehr LCM: Studierende für die Modellierung piezoelektrische Aktuatoren
08. Oktober 2018
PROFACTOR ist ein außeruniversitäres Unternehmen in der angewandten Produktionsforschung. Zur Mitarbeit in einem Grundlagenforschungsprojekt suchen wir engagierte Studierende mit Interesse an kombinatorischer Optimierung. Zielsetzung ist die Entwicklung eines verteilten Optimierungsverfahrens für zukünftige, hochflexible Produktionssysteme.
mehr PROFACTOR: Masterarbeit - Fusionierte Echtzeit 3D Rekonstruktion
08. Oktober 2018
PROFACTOR ist ein außeruniversitäres Unternehmen in der angewandten Produktionsforschung. Zur Mitarbeit in einem Grundlagenforschungsprojekt suchen wir engagierte Studierende mit Interesse an kombinatorischer Optimierung. Zielsetzung ist die Entwicklung eines verteilten Optimierungsverfahrens für zukünftige, hochflexible Produktionssysteme.
mehr PROFACTOR: Masterarbeit - 2D/3D Aktivitätenerkennung
