Dr. Matthias Nyfeler

Persönliches Profil

Leitungsfunktion

• Studiengangleitung MSc Vertiefung Studiengangleitung MSc Vertiefung in Applied Applied Computational Life Sciences
• Leitung Statistikberatung

Tätigkeit an der ZHAW

Dozent für Physik und Statistik
Studiengangleitung MSc Vertiefung in Applied Computational Life Sciences
Feierabendkurs Physical Computing
Leitung IAS Statistikberatung

www.zhaw.ch/cls/master

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse

Deep Learning Classification of Drone Radio Signals
Statistik
Physical Computing

Aus- und Fortbildung

2001-2006 Master of Science in Physik, Albert Einstein Center for Fundamental Physics, Universität Bern
2006-2009 Doktorat (Theoretische Physik) Albert Einstein Center for Fundamental Physics, Universität Bern
2010-2011 Höheres Lehramt, PHBern, Lehrdiplom für Physik und Mathematik
2017 Hochschuldidaktik, School of Engineering, Jönköping University, Schweden

Beruflicher Werdegang

2005-2009 Wissenschaftlicher Assistent, Albert Einstein Center for Fundamental Physics, Universität Bern
2010-2016 Mittelschullehrer für Physik und Mathematik, Collège St. Michel Fribourg, Kantonsschule Olten, Kantonsschule Alpenquai Luzern
2016-2017 Dozent für Physik und Mathematik, School of Engineering, Jönköping University, Schweden
seit 2018 Dozent für Physik und Statistik, ZHAW Wädenswil

Projekte

• Drohnenalarm / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• Transformernetze für Drohnensignale / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• Klassifikation von Drohnensignalen / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• Detektion von Drohnensignalen / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen

Publikationen

• Pedan, Vasilisa; Popp, Martin; Rohn, Sascha; Nyfeler, Matthias; Bongartz, Annette,

  2019.

  Characterization of phenolic compounds and their contribution to sensory properties of olive oil.

  Molecules.

  24(11), S. 2041.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/molecules24112041

• Horn, Claus; Nyfeler, Matthias; Müller, Georg; Schüpbach, Christof,

  2022.

  Drone radio signal detection with multi-timescale deep neural networks [Paper].

  In:

  Yurish, Sergey Y., Hrsg.,

  Proceedings of the 4th International Conference on Advances in Signal Processing and Artificial Intelligence.

  4th International Conference on Advances in Signal Processing and Artificial Intelligence (ASPAI), Corfu, Greece, 19-21 October 2022.

  IFSA Publishing.

  S. 140-143.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27185

Publikationen vor Tätigkeit an der ZHAW

Nested Cluster Algorithm for Frustrated Quantum Antiferromagnets, M. Nyfeler, F.-J. Jiang, F. Kampfer, U.-J. Wiese, Phys. Rev. Lett. 100, 247206 (2008)

Loop-Cluster Simulation of the t-J Model on the Honeycomb Lattice, F.-J. Jiang, F. Kämpfer, M. Nyfeler, U.-J. Wiese, Phys. Rev. B 78, 214406 (2008)

Constraint Effective Potential of the Staggered Magnetization in an Antiferromagnet, U. Gerber, C. P. Hofmann, F.-J. Jiang, M. Nyfeler, U.-J. Wiese, J. Stat. Mech. (2009) P03021

From an Antiferromagnet to a Valence Bond Solid: Evidence for a First Order Phase Transition, F.-J. Jiang, M. Nyfeler, S. Chandrasekharan, U.-J. Wiese, J. Stat. Mech. (2008) P02009

Monte Carlo Determination of the Low-Energy Constants of a Spin 1/2 Heisenberg Model with Spatial Anisotropy, F. J. Jiang, F. Kämpfer, M. Nyfeler, Phys. Rev. B 80, 033104 (2009)

A new efficient cluster algorithm for the Ising model, M. Nyfeler, M. Pepe and U. J. Wiese, PoS LAT2005 (2006) 112

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