diff --git a/info_hpc.html b/info_hpc.html
index a24d076cf88f4903e2eebcc5b4aa03dea622882f..0364aa25849fc0d98a557b9a5ae7f20207412ec9 100644
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                             <div class="card-header">
                                 <h3 class="card-title">
                                     <a class="collapsed" data-toggle="collapse" href="#collapse7" aria-expanded="false" aria-controls="collapse7">
-                                        <small>Acoustic Data Accelerator using Deep Learning</small></a>
+                                        <small>HPC: Vehicle Detection using Machine Listening and Deep Learning</small></a>
                                 </h3>
                             </div>
                             <div id="collapse7" class="card-body collapse" style="">
                                 <p>
                                    In einer Masterarbeit in der Akustikgruppe der HFT Stuttgart wurde für eine Beurteilung des Verkehrsaufkommens der Einsatz einer automatischen Erkennung von Straßengeräuschen wie Motoren, Passanten und Umweltgeräuschen untersucht. Durch Verwendung des maschinellen Lernens, genauer dem s.g. Deep Learning, sollten unterschiedliche Fahrzeuge anhand der akustischen Signale erkannt und unterschiedlichen Fahrzeugkategorien (z.B. Leicht-, Mittel-, Schwerfahrzeuge, Schienenfahrzeuge, Zweiräder) zu geordnet werden. Um die Berechnungszeit für das Deep Learning zu verkürzen, wurden die Berechnungen auf dem HPC Cluster durchgeführt, wobei mittels paralleler Programmierung eine Vielzahl von Rechenknoten auf dem Cluster genutzt wurden.
-                                    <br/>for more information.
+                                    <br/>for more information click <a href="https://transfer.hft-stuttgart.de/pages/sharif/akustikimobi/home/" > hier</a>
                                 </p>
                                 <img style="width:100%" src="/img/hpc/acoustic.png" alt="template based approach">
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