Ergebnisliste
Ihre Suchanfrage im Bereich "Projekte" lautet
Stichwort(e):
- Im Januar 2024 neu aufgenommene Projekte
Weitere Ergebnisse
Ihrer Suchanfrage entsprechend wurden weitere Treffer in folgenden Bereichen gefunden
DeMOTUS: Entschlüsselung des exakten und repräsentativen Outputs des spinalen motorischen Nervensystems des Menschen
Antragsteller Alessandro del Vecchio
Fachliche Zuordnung Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
DFG-Verfahren Emmy Noether-Nachwuchsgruppen Förderung Seit 2023
Zum Verständnis der motorkortikalen Muskelsteuerung ist eine präzise Identifizierung der Motoreinheiten erforderlich, die
die Muskelkraft steuern. Die ...
Teilprojektleiter Claudio Elgueta , Akos Kulik
Fachliche Zuordnung Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
Teilprojekt zu TRR 384
DFG-Verfahren Transregios Förderung Seit 2024
Im Gyrus dentatus bildet nur ein kleiner Teil der Körnerzellenpopulation ein Engramm, das die räumlichen Merkmale der Umgebung
kodiert. Die Bildung dieses ...
Antragsteller Jan Münch , Herre Jelger Risselada
Fachliche Zuordnung Virologie
DFG-Verfahren Sachbeihilfen Förderung Seit 2023
Das Ziel unseres Antrages ist es, neuartige peptidbasierte antivirale Medikamente zu entwickeln, die auf die virale Hülle
abzielen, welche eine anfällige ...
Antragsteller Mario Baumann ( in Kooperation mit Leon Schmieder )
Fachliche Zuordnung Griechische und Lateinische Philologie
DFG-Verfahren Sachbeihilfen Förderung Seit 2023
Ziel des Projekts ist es, zu untersuchen, wie und mit welcher Wirkung auf die Rezipienten Gerüche in der antiken griechischen
Literatur dargestellt werden. Es ...
Der Einfluss der aktiven dendritischen Eigenschaften von Interneuronen auf die neuronale Informationskodierung im Neokortex
Teilprojektleiter Matthew Larkum
Fachliche Zuordnung Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
Teilprojekt zu TRR 384
DFG-Verfahren Transregios Förderung Seit 2024
Die Kodierung von Informationen im kortikalen Mikroschaltkreis wird durch eine breite Palette von GABAergen inhibitorischen
Interneuronen (IN) geprägt. Die ...
Der Einfluss der Materialeigenschaften der Grenzflächen auf den Nanofluidik-Transport von schwacher bis ultrafeiner Begrenzung
Antragstellerin Hanne Antila
Fachliche Zuordnung Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
DFG-Verfahren Sachbeihilfen Förderung Seit 2023
In den letzten zehn Jahren hat sich eine schnell wachsende Industrie rund um die Mikro- und Nanofluidik gebildet. Hierbei
handelt es sich um die Manipulation ...
Der Einfluss zentraler Bezugspersonen auf die Entwicklung des Lächelns im Säuglingsalter – Konvergierende Evidenz über komplementäre methodische Zugänge
Antragsteller Joscha Kärtner ( in Kooperation mit Jorge Mantilla, Iris Nomikou, Daniel S. Messinger )
Fachliche Zuordnung Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie
DFG-Verfahren Sachbeihilfen Förderung Seit 2023
Basierend auf einer abgeschlossenen, längsschnittlichen Datenerhebung mit Müttern und Säuglingen aus zwei kulturellen Kontexten,
ist das zentrale Ziel des ...
Teilprojektleiter Andres Jäschke
Fachliche Zuordnung Biochemie
Teilprojekt zu TRR 392
DFG-Verfahren Transregios Förderung Seit 2024
Der genetische Code ist ein entscheidender Mechanismus des Lebens, der einen Code aus drei Nukleotiden mit der entsprechenden
Aminosäure verknüpft und so ...
Der ‚Faktor Mensch‘ in der Zivilluftfahrt. Die europäische und die sowjetische Luftfahrtindustrie im Vergleich (1950er bis 1980er Jahre)
Antragstellerin Sabrina Lausen
Fachliche Zuordnung Neuere und Neueste Geschichte (einschl. Europäische Geschichte der Neuzeit und Außereuropäische Geschichte)
DFG-Verfahren Sachbeihilfen Förderung Seit 2023
Im Zuge der Digitalisierung ist die Entwicklung historischer Mensch-Maschine-Verhältnisse verstärkt in den Fokus der Forschung
gerückt. Das ...
Antragsteller Michael Römer , Kevin Tierney
Fachliche Zuordnung Operations Management und BWL-spezifische Wirtschaftsinformatik
DFG-Verfahren Sachbeihilfen Förderung Seit 2023
Decision-focused learning (DFL) ist ein Ansatz zur datengetriebenen Optimierung unter Unsicherheit, bei dem Machine Learning-Modelle
gezielt so trainiert ...