Publikationen und Projekte nach Themenbereich (DDC)
Publikationen
Publikationen und Projekte nach DDC 500: Naturwissenschaften und Mathematik
-
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
-
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
-
Fuchs, Hans U.; Corni, Federico; Dumont, Elisabeth,
2021.
Narrativity in complex systems
.
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
-
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
-
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
-
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, ...
-
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 ...
-
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 ...
-
Ein neues Stadtklimamessnetz in Winterthur
Die ZHAW führt im Rahmen eines NTN Innovation Booster Folgeprojekts Analysen zum Stadtklima von Winterthur durch. Dabei stehen Fragen im Zentrum, wie sich verschiedene Stadtteile verändern müssen, damit die Lebensqualität hinsichtlich der Hitzebelastung im urbanen Gebiet auf lange Zeit bewahrt werden kann. Das ...
-
Dedizierter Algorithmus für bayessche online Regression auf eingebetteten Systemen
Entwicklung und Implementation (C++17) eines dedizierten Algorithmus für bayessche Regression (online/adaptiv) mit hochdimensionaler Basis lokaler Funktionen für ein eingebetetes System (ARM M4, 100KB Ram).