Marco Stang, M.Sc.

Marco Stang, M.Sc.

  • Engesserstr. 5

    76131 Karlsruhe

M. Sc. Marco Stang

  • Geboren im Mai 1987
  • Bachelor-Studium der Elektro- und Informationstechnik am KIT
    • Abschluss im August 2011
    • Titel der Bachelorarbeit: Bachelorthesis: Entwicklung eines Berichtgenerators zur Visualisierung von EKG-Daten und Aktivitätsdaten
  • Master-Studium der Elektro- und Informationstechnik am KIT
    • Abschluss im November 2015
    • Titel der Masterarbeit: Demonstration einer durchgängigen Simulationskopplung für die Fahrerassistenzsystementwicklung mit kombinierten Programmierumgebungen und Sprachen
  • 10/2015 – 12/2016 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am FZI
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ITIV seit Januar 2017

 

Betreute abgeschlossene studentische Arbeiten

  • MA: "Adaptives Anpassen von Fahrzeugwarnsignale durch kamera-basiertes Monitoring des Fahrers;"
  • MA: "Reinforcement Learning für autonomes Fahren in der Simulationsumgebung AirSim; Reinforcement Learning for Autonomous Driving AirSim"
  • MA: "Intelligente Sichtprüfung von Flechtmustern mittels maschinellen Lernens zur Erkennung von Defekten; Intelligent Visual Inspection of Braiding Patterns Using Machine Learning to Recognize Defect"
  • BA: "Machine Learning zur spektralen Rekonstruktion und Klassifikation"
  • MA: "Anwendung und Validierung von maschinellem Lernen auf der Basis von Reinforcement Learning für autonome Fahrzeuge in einer Simulationsumgebung;"
  • MA: "Videobasierte Fahrmanövererkennung zur Erweiterung der Auswertemethodik im Rahmen mobiler Emissionsmessungen; Video-Based Maneuver Recognition for an Enhanced Methodology to Evaluate Real Driving Emission Tests"
  • BA: "Entwurf und Realisierung eines Systems zum Testen von maschinellen Lernverfahren auf Basis eines mobilen Fahrzeuges; Design and Implementation of a System for Testing Machine Learning Processes on the Basis of a Mobile Vehicle"
  • BA: "Konzeptionierung und Modellierung der Elektronik-Architektur eines Demonstrators für zukünftige intelligente Fahrzeuge; Conceptual Design and Modeling of an Electronic Architecture of a Demonstrator for Future Intelligent Vehicles"

 

Publikationen


2021
Buchaufsätze
CAGEN - Context-Action Generation for Testing Self-learning Functions.
Stang, M.; Marquez, M. G.; Sax, E.
2021. Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications IV – Proceedings of the 4th International Conference on Human Interaction and Emerging Technologies: Future Applications (IHIET – AI 2021), April 28-30, 2021, Strasbourg, France. Ed.: T. Ahram, 12–19, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-74009-2_2
Acceptance of Smart Automated Comfort Functionalities in Vehicles.
Guinea, M.; Stang, M.; Nitsche, I.; Sax, E.
2021. Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications IV – Proceedings of the 4th International Conference on Human Interaction and Emerging Technologies: Future Applications (IHIET – AI 2021), April 28-30, 2021, Strasbourg, France. Ed.: T. Ahram, 331–338, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-74009-2_42
Zeitschriftenaufsätze
Context-aware Security for Vehicles and Fleets: A Survey.
Grimm, D.; Stang, M.; Sax, E.
2021. IEEE Access, 9, 101809–101846. doi:10.1109/ACCESS.2021.3097146
Proceedingsbeiträge
Introduction of an Algorithm Based on Convolutional Neural Networks for an Automated Online Correction of Braided Cardiovascular Implants.
Haas, B.; Stang, M.; Khan-Blouki, V.; Sax, E.
2021. Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications IV. Ed.: T. Ahram, 28–36, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-74009-2_4
2020
Buchaufsätze
Adaptive Customized Forward Collision Warning System Through Driver Monitoring.
Stang, M.; Sommer, M.; Baumann, D.; Zijia, Y.; Sax, E.
2020. Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2020, Volume 2. Ed.: K. Arai, 757–772, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-63089-8_50
Proceedingsbeiträge
Evaluation of Deep Reinforcement Learning Algorithms for Autonomous Driving.
Stang, M.; Grimm, D.; Gaiser, M.; Sax, E.
2020. 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 19 October - 13 November 2020, online, 1576–1582, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IV47402.2020.9304792
QUA³CK - A Machine Learning Development Process.
Stock, S. C.; Becker, J.; Grimm, D.; Hotfilter, T.; Molinar, G.; Stang, M.; Stork, W.
2020. Proceedings of Artificial Intelligence for Science, Industry and Society — PoS(AISIS2019), 026, Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA). doi:10.22323/1.372.0026
TalkyCars: A Distributed Software Platform for Cooperative Perception among Connected Autonomous Vehicles based on Cellular-V2X Communication.
Sommer, M.; Stang, M.; Muetsch. Ferdinand; Sax, E.
2020. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, October 19 - November 13, 2020, (Virtual) Las Vegas, NV
FEEDI - A Smart Wearable Foot-Band for Navigation and Guidance Using Haptic Feedback.
Stock, S.; Bertemes, A.; Stang, M.; Böhme, M.; Grimm, D.; Stork, W.
2020. Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications II : Proceedings of the 2nd International Conference on Human Interaction and Emerging Technologies: Future Applications (IHIET – AI 2020), April 23-25, 2020, Lausanne, Switzerland. Ed.: T. Ahram, 349–355, Springer. doi:10.1007/978-3-030-44267-5_52
An Evolutionary Approach to Hyper-Parameter Optimization of Neural Networks.
Stang, M.; Meier, C.; Rau, V.; Sax, E.
2020. Human Interaction and Emerging Technologies. Ed.: T. Ahram, 713–718, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-25629-6_111
Using Machine Learning to Optimize Energy Consumption of HVAC Systems in Vehicles.
Böhme, M.; Lauber, A.; Stang, M.; Pan, L.; Sax, E.
2020. Human Interaction and Emerging Technologies. Ed.: T. Ahram, 706–712, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-25629-6_110
2019
Proceedingsbeiträge
Applied Machine Learning: Reconstruction of Spectral Data for the Classification of Oil-Quality Levels.
Stang, M.; Böhme, M.; Sax, E.
2019. 5th International Conference on Research in Engineering, Technology and Science (ICRETS 2019), Lissabon, P, February 3-7, 2019, 1–13, ISRES Publishing
Vorträge
The QUA³CK Machine Learning Development Process and the Laboratory for Applied Machine Learning Approaches (LAMA).
Becker, J.; Grimm, D.; Hotfilter, T.; Meier, C.; Molinar, G.; Stang, M.; Stock, S.; Stork, W.
2019, Oktober 22. Symposium Artificial Intelligence for Science, Industry and Society (AISIS 2019), Mexiko-Stadt, Mexiko, 20. Oktober–25. Dezember 2019