Publikationen und Projekte nach Themenbereich (DDC)
Publikationen
Publikationen und Projekte nach DDC 500: Naturwissenschaften und Mathematik
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Tao, Yaguang; Both, Alan; Silveira, Rodrigo I.; Buchin, Kevin; Sijben, Stef; Purves, Ross S.; Laube, Patrick; Peng, Dongliang; Toohey, Kevin; Duckham, Matt,
2021.
A comparative analysis of trajectory similarity measures.
GIScience & Remote Sensing.
58(5), S. 643-669.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1080/15481603.2021.1908927
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Albert, Carlo; Ferriz-Mas, Antonio; Gaia, Filippo; Ulzega, Simone,
2021.
Can stochastic resonance explain recurrence of Grand Minima?.
The Astrophysical Journal Letters.
916(2), S. L9.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3847/2041-8213/ac0fd6
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Fuchs, Hans U.; Corni, Federico; Dumont, Elisabeth,
2021.
Narrativity in complex systems
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In:
Zeyer, Albert; Kyburz-Graber, Regula, Hrsg.,
Science | Environment | Health : Towards a Science Pedagogy of Complex Living Systems.
Cham:
Springer.
S. 31-50.
Contributions from Science Education Research ; 10.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-75297-2_3
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Sedding, Helmut A.,
2020.
Scheduling jobs with a V-shaped time-dependent processing time.
Journal of Scheduling.
23(6), S. 751-768.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/s10951-020-00665-4
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Albert, Carlo; Gaia, Filippo; Ulzega, Simone,
2020.
Can stochastic resonance explain the amplification of planetary tidal forcing?.
In:
EGU General Assembly 2020, Online, 4-8 May 2020.
Verfügbar unter: https://presentations.copernicus.org/EGU2020/EGU2020-15185_presentation.pdf
Projekte
Projekte nach DDC 500: Naturwissenschaften und Mathematik
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DISTRAL: Industrial Process Monitoring for Injection Molding with Distributed Transfer Learning
We develop a distributed machine learning system to sort out defect plastic parts during production. Main challenge is the transferability of learnt process know-how from case to case; the solution builds on domain adaptation, continual data-centric deep learning and federated edge computing. ...
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Valorization of Swiss Agri-Food Side Streams
Food waste is a topic of concern worldwide as substantial amount of food ends up as waste along the food value chain. This represents not only a resource problem but also an environmental and economic one, on top of being a moral challenge for the modern society. The production of food waste covers all the food life ...
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Feature Learning for Bayesian Inference
The goal of this project is to use interpretable Machine Learning (ML) to find low-dimensional features in high-dimensional noisy data generated by (i) stochastic models or (ii) real systems. In both cases, the problem is to disentangle the effect of high-dimensional disturbances, such as noise or unobserved inputs, ...
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CAPACITIVE – XCT Daten von Opalinus Clay Clay und mikrostrukturelle Untersuchungen
Die Forschung steht im Zusammenhang mit der Tiefbohrkampagne, bei der Bohrkerne an potenziellen Standorten für ein Endlager für radioaktive Abfälle entnommen werden, um die lokalen Gesteinseigenschaften zu untersuchen. Die Arbeiten an der ZHAW umfassen eine Analyse von med-XCT-Bilddaten des Opalinustons und ...
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Datenbank für proteinreiche Lebensmittel (DaPRO)
Im Rahmen des Projekts soll eine Datenbank entwickelt werden, welche es Studierenden wie auch Forscher:innen ermöglichen soll, proteinreiche Lebensmittel hinsichtlich verschiedener Nachhaltigkeitsaspekte zu vergleichen. Dadurch kann deutlich gemacht werden, welche Produkte in welchem Umfang zu einer nachhaltigeren ...