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Forschungsportal der TU Dresden

Felix Conrad Dipl.-Ing.
Person

Zugehörigkeiten

Professur für Werkzeugmaschinenentwicklung und adaptive Steuerungen
- Wissenschaftliches Personal
- felix.conrad@tu-dresden.de

Identifizierungsnummern

ORCID	0000-0002-9998-1907
Scopus Autor ID	57961717600

Veröffentlichungen

Exploring design space: Machine learning for multi-objective materials design optimization with enhanced evaluation strategies

Conrad, F., Stöcker, J. P., Signorini, C., De paula salgado, I., Wiemer, H., Kaliske, M. & Ihlenfeldt, S., 1 Jan. 2025, in: Computational materials science. 246, 113432.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

AutoML Applied to Time Series Analysis Tasks in Production Engineering

Conrad, F., Mälzer, M., Lange, F., Wiemer, H. & Ihlenfeldt, S., 2024, in: Procedia Computer Science. 232, S. 849-860 12 S.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › Beigetragen › Begutachtung

Need for UAI–Anatomy of the Paradigm of Usable Artificial Intelligence for Domain-Specific AI Applicability

Wiemer, H., Schneider, D., Lang, V., Conrad, F., Mälzer, M., Boos, E., Feldhoff, K., & 2 weitereDrowatzky, L. & Ihlenfeldt, S., März 2023, in: Multimodal Technologies and Interaction. 7, 3, 23 S., 27.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Illustration of the Usable AI Paradigm in Production-Engineering Implementation Settings

Wiemer, H., Conrad, F., Lang, V., Boos, E., Mälzer, M., Feldhoff, K., Drowatzky, L., & 2 weitereSchneider, D. & Ihlenfeldt, S., 2023, Artificial Intelligence in HCI - 4th International Conference, AI-HCI 2023, Held as Part of the 25th HCI International Conference, HCII 2023, Proceedings. Degen, H. & Ntoa, S. (Hrsg.). Springer Science and Business Media B.V., S. 640-661 22 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Band 14050 LNAI).

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

Impact of Data Sampling on Performance and Robustness of Machine Learning Models in Production Engineering

Conrad, F., Boos, E., Mälzer, M., Wiemer, H. & Ihlenfeldt, S., 2023, Lecture Notes in Production Engineering. Springer Nature, S. 463-472 10 S. (Lecture Notes in Production Engineering, Band Part F1163).

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Buch/Sammelband/Gutachten › Beigetragen › Begutachtung

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