Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)
Wir generieren Mehrwert aus Daten
Wir nutzen fortschrittliche datenbasierte Methoden, um innovative Lösungen für Wirtschaft und Industrie zu entwickeln. Wir begegnen realen Herausforderungen mit wissenschaftlichen Methoden und einem starken Fokus auf praktische Relevanz. Wir sind die führende Ausbildungsstätte und bevorzugte Partnerin für angewandte Data Science und Business Engineering in der Schweiz.
Schwerpunkte
Fortschrittliche, wissenschaftliche Instrumente und Werkzeuge für Lösungen in der Finanzbranche
Health and Environmental Analytics
Datenanalyse zur Ableitung interpretierbarer Ergebnisse unter Verwendung statistischer und maschineller Lerntechniken.
Maintenance, Mobility, AI & Society
Nutzung von KI und fortschrittlicher Modellierung für Innovationen in den Bereichen vorausschauende Wartung, Mobilitätslösungen und sozial ausgerichtete Systeme
Gewinnung von Erkenntnissen, Schaffung von Werten und Förderung von Innovationen in Geschäftsprozessen und Dienstleistungen
Visual Intelligence and Applications
Da visuelle Daten zu einer der reichhaltigsten und komplexesten Informationsquellen werden, ist Visual Intelligence ein wichtiger Pfeiler der modernen Datenwissenschaft, der neue Wege zur Analyse, Modellierung und Kommunikation durch Bilder, Videos und immersive Umgebungen ermöglicht.
Für Studierende
Consulting Services
Aktuelles
Unser Team
Publikationen
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Schmid, N.; Bruderer, S.; Paruzzo, F.; Fischetti, G.; Toscano, G.; Graf, D.; Fey, M.; Henrici, A.; Ziebart, V.; Heitmann, B.; Grabner, H.; Wegner, J.D.; Sigel, R.K.O.; Wilhelm, D.,
2023.
Deconvolution of 1D NMR spectra : a deep learning-based approach.
Journal of Magnetic Resonance.
347(107357).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.jmr.2022.107357
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Füchslin, Rudolf Marcel; Ambühl, Jacques; Faggian, Alessia; Fellermann, Harold M.; Flumini, Dandolo; Geller, Armando; Hanczyc, Martin M.; Klinkert, Andreas; Krütli, Pius; Matuttis, Hans-Georg; Ott, Thomas; Scheidegger, Stephan; Schmid, Gary Bruno; Smieszek, Timo; Schneider, Johannes J.; Steiner, Albert; Weyland, Mathias S.,
2023.
Ethical aspects of computational modelling in science, decision support and communication[Paper].
In:
Artificial Life and Evolutionary Computation.
XV Italian Workshop on Artificial Life and Evolutionary Computation (WIVACE), Winterthur, Switzerland, 15-17 September 2021.
Cham:
Springer.
Communications in Computer and Information Science ; 1722.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23929-8_24
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Schmid, Nicolas; Bruderer, Simon; Fischetti, Giulia; Paruzzo, Federico; Toscano, Giuseppe; Graf, Dominik; Fey, Michael; Ziebart, Volker; Henrici, Andreas; Grabner, Helmut; Wegner, Jan Dirk; Sigel, Roland K.O.; Heitmann, Björn; Wilhelm, Dirk,
2023.
Deconvolution of NMR spectra : a deep learning-based approach[Poster].
In:
Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27429
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Bürgin, Reto; Muratori, Corrado; Roca-Riu, Mireia; Heitz, Christoph,
2023.
A space-time model for demand in free-floating carsharing systems.
Journal of Advanced Transportation.
2023(6610624).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1155/2023/6610624
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Wulf, Jochen; Brenner, Walter,
2023.
Bereit für den digitalen Endkunden? : ein Fähigkeitsmodell.
In:
Gassmann, Oliver; Sutter, Philipp, Hrsg.,
Digitale Transformation gestalten.
Hanser.
S. 207-222.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3139/9783446468887.012