Nicolas Schmid

Arbeit an der ZHAW

Tätigkeit an der ZHAW

Ph.D. Student in Data Science at ZHAW School of Engineering and University of Zurich supervised by Prof. Dirk Wilhelm (ZHAW), Prof. Jan Dirk Wegner (UZH) and Prof. Roland Sigel (UZH).

www.zhaw.ch/en/engineering/institutes-centres/iamp/applied-complex-systems-science/projects/machine-learning-for-nmr-spectroscopy/

Aus- und Weiterbildung

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse

Machine Learning applied to Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Spectroscopy.

Beruflicher Werdegang

Research Assistant at ETH and Empa
Research Assistant at ZHAW School of Engineering

Aus- und Fortbildung

MSc Mechanical Engineering ETH with Focus on Artificial Intelligence, System Identification and Control

Projekte

• Maschinelles Lernen für NMR-Spektroskopie / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
• Epidemiologische Multiskalensimulation zur Analyse der Übertragungsmechanismen in der COVID-19 Pandemie / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
• Machbarkeitsstudie Reinforcement Learning Control für Heizsysteme / Teammitglied / Projekt abgeschlossen

Publikationen

• 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

• Fischetti, Giulia; Schmid, Nicolas; Bruderer, Simon; Caldarelli, Guido; Scarso, Alessandro; Henrici, Andreas; Wilhelm, Dirk,

  2023.

  Automatic classification of signal regions in 1H nuclear magnetic resonance spectra.

  Frontiers in Artificial Intelligence.

  5(1116416).

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.3389/frai.2022.1116416

• 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

• Fischetti, Giulia; Schmid, Nicolas; Bruderer, Simon; Paruzzo, Federico; Toscano, Giuseppe; Graf, Dominik; Fey, Michael; Henrici, Andreas; Scarso, Alessandro; Caldarelli, Guido; Heitmann, Björn; Wilhelm, Dirk,

  2022.

  A deep ensemble learning method for automatic classification of multiplets in 1D NMR spectra [Poster].

  In:

  Prisner, Thomas, Hrsg.,

  EUROMAR 2022 Abstractbook.

  European Conference on Magnetic Resonance (EUROMAR), Utrecht, The Netherlands, 10-14 July 2022.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  S. 236.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27328

• Schmid, Nicolas; Bruderer, Simon; Fischetti, Giulia; Paruzzo, Federico; Toscano, Giuseppe; Graf, Dominik; Fey, Michael; Henrici, Andreas; Grabner, Helmut; Wegner, Jan Dirk; Sigel, Roland K. O.; Heitmann, Björn; Wilhelm, Dirk,

  2022.

  Deconvolution of NMR spectra : a deep learning-based approach [Poster].

  In:

  Prisner, Thomas, Hrsg.,

  EUROMAR 2022 Abstractbook.

  European Conference on Magnetic Resonance (EUROMAR), Utrecht, The Netherlands, 10-14 July 2022.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  S. 242.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27336

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