Enactus PW z projektem MedWave awansowali do finału Enactus World Cup
Zespół Enactus PW z projektem MedWave zwyciężył w Enactus Poland National Competition. Projekt ma na celu pomoc lekarzom w ich codziennej pracy - stworzone przez naszych studentów narzędzie AI podczas wizyty tworzy na żywo transkrypcję rozmowy pacjenta i lekarza. Efekt ostateczny to gotowa dokumentacja medyczna bez konieczności spędzenia nad jej przygotowaniem większości konsultacji.
Dzięki wygranej w etapie krajowym zespół Enactus PW zapewnił sobie udział w globalnym finale Enactus World Cup w Bangkoku, gdzie już we wrześniu powalczy z 37 zespołami z całego świata.
Wyróżnienie w konkursie Sigma Challenge dla Józefa Koszewskiego
Józef Koszewski, student Wydziału Chemicznego Politechniki Warszawskiej, otrzymał wyróżnienie w konkursie Sigma Challenge w kategorii Energetyka i przemysł. Uczestnicy rywalizowali w testach wiedzy w 5 kategoriach tematycznych.
Nasz student wykazał się imponującą wiedzą i refleksem – zwycięzcy zostali wyłonieni na podstawie liczby zdobytych punktów oraz czasu rozwiązania testu.
Enactus World Cup: studenci PW z projektem MedWave w globalnym finale
Józef Koszewski laureatem ogólnopolskiego konkursu „Sigma Challenge”
Nowy komunikat w sprawie Domu Studenckiego „Żaczek”
Dwie nagrody dla Aleksandry Nowosad w międzynarodowym projekcie
Aleksandra Nowosad z Wydziału Architektury zdobyła – wraz ze swoim zespołem - dwie nagrody w projekcie AEC Global Teamwork. W ramach tego międzynarodowego projektu edukacyjnego, organizowanego przez Uniwersytet Stanforda, studenci z całego świata – architekci, inżynierowie oraz specjaliści od budownictwa – wspólnie projektują budynek, pracując całkowicie zdalnie.
Aleksandra Nowosad z nagrodami w międzynarodowym projekcie AEC Global Teamwork
I miejsce w Hackathonie StartupHack
Studenci z sekcji KNR Drone Koła Naukowego Robotyków wygrali Hackathon StartupHack, organizowany przez Gdański Park Naukowo-Technologiczny.
Uczestnicy musieli się zmierzyć z wyzwaniem ochrony farm wiatrowych na Morzu Bałtyckim. Zespół z PW opracował system agregacji danych z różnych sensorów, który – dzięki zastosowaniu modelu uczenia maszynowego – umożliwiał analizę obiektów poruszających się po Bałtyku. Rozwiązanie zostało wysoko ocenione przez jury za złożoność technologiczną oraz możliwość realnej implementacji.