Lars Meihost, M.Sc.

Elektrische Messtechnik (EMT)

Laboringenieur - Mitarbeiter

Mikrocontroller, Hardwareentwurf

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Publikationen

Aktuelle Publikationen

Inverses Verfahren zur Identifikation piezoelektrischer Materialparameter unterstützt durch neuronale Netze

K. Koch, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, B. Henning, in: D. Gesellschaft für Akustik e.V. (Ed.), Fortschritte der Akustik - DAGA 2024, 2024, pp. 1113–1116.

PDF

Bits und Bytes - Mikrocontroller verstehen mit modularer Hardware

T. Hetk?mper, L. Meihost, Bits Und Bytes - Mikrocontroller Verstehen Mit Modularer Hardware, Tag der Lehre, Universit?t Paderborn, 2024.


Machine learning in inverse measurement problems: An application to piezoelectric material characterisation

L. Claes, K. Koch, O. Friesen, L. Meihost, Machine Learning in Inverse Measurement Problems: An Application to Piezoelectric Material Characterisation, International 365体育_足球比分网￥投注直播官网 on Piezoelectric Materials and Applications (IWPMA), 2024.


Inverse procedure for measuring piezoelectric material parameters using a single multi-electrode sample

L. Claes, N. Feldmann, V. Schulze, L. Meihost, H. Kuhlmann, B. Jurgelucks, A. Walther, B. Henning, Journal of Sensors and Sensor Systems 12 (2023) 163–173.

DOI

Inverse procedure for the identification of piezoelectric material parameters supported by dense neural networks

L. Claes, L. Meihost, B. Jurgelucks, Inverse Procedure for the Identification of Piezoelectric Material Parameters Supported by Dense Neural Networks, GAMM Annual Meeting, Dresden, 2023.


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