Publikationen und Projekte nach Themenbereich (DDC)
Publikationen
Publikationen und Projekte nach DDC 500: Naturwissenschaften und Mathematik
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Schüz, Mathias,
1987.
Bewusstseinswandel und wissenschaftliches Naturverständnis.
Grenzgebiete der Wissenschaft.
36(1), S. 39-57.
Verfügbar unter: https://www.imagomundi.biz/wp-content/uploads/2018/08/GW_36_Jahrgang_1987_Heft_1_Optimized.pdf
Projekte
Projekte nach DDC 500: Naturwissenschaften und Mathematik
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Numerical prediction of the effect of stress corrosive crack in Ti-alloy medical implants
Novel approaches for investigating local corrosion and mechnical degradation of multiphasic alloys. The aim is to improve the properties of Ti-alloy materials (i.i. long term mechanical stability and biocompatibility), which serve as medical implants. Numerical simulations are conducted to improve the understanding ...
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Kritische Phänomene in Finanzmärkten und sozialen Netzwerken
Das Ziel des Projekts ist einerseits die Entwicklung eines alternativen Modells der Finanzmärkte als soziale Netzwerke von Investor:innen. Andererseits werden Anwendungen im Risikomanagement, im Asset Management und für die Stabilität der Finanzmärkte ausgearbeitet.
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AI for colorectal cancer: towards the improved CMS classification and interpretability
Access to large complex biomedical data today allows scientists to take full advantage of AI-driven approaches in a variety of applications with high societal impact. One such application is precision medicine, which is gradually becoming reality for some cancers. Unfortunately, for colorectal cancer (CRC) ...
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Designing and simulating resilient supply chain networks: ensuring mission critical supplies in disruption with ripple effect
Die letzten Jahre haben bewiesen, dass die Versorgungssicherheit der Schweiz mit den bestehenden Lieferketten nicht gewährleistet werden kann. Dies nicht zuletzt, weil unsere globalen Lieferketten die letzten beiden Jahrzehnte stark auf Effizienz getrimmt wurden. Unsere Lieferketten sind länger geworden und umfassen ...
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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. ...