27.11.23
ausgerichtet von der Hochschule Bielefeld vom 15. bis 17. November 2023
27.11.23
Generalizability and explainability of machine learning models for fatigue strength prediction of welded joints
24.11.23
Am Freitagnachmittag, den 10.11.2023, gab es am Institut für Technische Bildung und Hochschuldidaktik einen Grund zu feiern: Ann-Kathrin Watolla hat ihre Promotionsprüfung erfolgreich und mit „sehr gut“ bestanden.
23.11.23
Erstmalige Preisverleihung des Zonta-Club's für Frauen in MINT und STEM Fächern. Johanna Spansel von der TUHH gewann den Woman-in-STEM Award 2023.
21.11.23
Den ersten Grünkohl dieses Jahr genoss das #ifpt gemeinsam! -- The #ifpt enjoyed the first green cabbage together!
21.11.23
Die Störung der E-Learningplattform Stud.IP und Ilias konnte behoben werden und sie steht ab sofort wieder wie gewohnt zur Verfügung.
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21.11.23
Die Oberingenieurin am ISEM (Institut für smarte Entwicklung und Maschinenelemente) Dr.-Ing. Katharina Ritzer erhält den Dr.-Wilhelmy-VDI-Preis für ihre besonderen Leistungen während ihrer Promotion.
20.11.23
🌐✨ Inspirierender Austausch auf der 1. Norddeutschen Wasserstoffkonferenz! 🤝 Das IFPT war gemeinsam mit seinem Partner vom LPS in den beeindruckenden Hapag Hallen in Cuxhaven vertreten. In einem spannenden Schulterschluss zwischen Industrie und Politik wurden bei Vorträgen und Diskussionspanels gemeinsame Ziele und Herausforderungen präsentiert. Die Konferenz vereinte Vertreter aus allen 5 norddeutschen Bundesländern, um Potenziale für eine überregionale Wasserstoffwirtschaft zu erkunden. Besonders faszinierend ist die Möglichkeit, die Windenergie zu nutzen und bereits vorhandene Infrastrukturen zu integrieren. Der Norden hat definitiv das Potenzial, eine Vorreiterrolle in der Wasserstofftechnologie einzunehmen. Ein herzlicher Dank gilt allen Teilnehmenden für den inspirierenden Austausch! Als norddeutscher Forschungsstandort sind wir hochmotiviert, den Einsatz von Wasserstoff in der Zukunft technologisch zu begleiten. 💡🚀 #Wasserstoff #Innovation #IFPT #LPS #Norddeutschland #Wasserstoffwirtschaft #Energiezukunft
20.11.23
Self-acting anomaly detection and quality estimation for semi-automated drilling with machine learning methods