Dr. Thomas Oskar Weinmann
Dr. Thomas Oskar Weinmann
ZHAW
School of Engineering
Forschungsschwerpunkt Wissenschaftliches Rechnen & Algorithmik
Technikumstrasse 71
8400 Winterthur
Arbeit an der ZHAW
Tätigkeit
Schwerpunktleitung Wissenschaftliches Rechnen und Algorithmik
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
Bayesian Probabilistic Models, Machine Learning, Optimization, Visual Computing
Lehrtätigkeit
- Analysis, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit und Numerik in Bachelorstudiengängen
- Machinelles Lernen in Bachelor, Master und PhD.
Aus- und Weiterbildung
Ausbildung
Dr.sc.math. / Mathematik
ETH-Zürich
01 / 2003 - 06 / 2007
Weiterbildung
CAS Visual Computing
ETH-Zürich
08 / 2011
Projekte
- Smart Acquisition for Ultra-High field NMR Spectroscopy / Stellv. Projektleiter:in / laufend
- Target Recognition using Artificial Intelligence / Projektleiter:in / laufend
- Raman for Process Analytics / Teammitglied / abgeschlossen
- Dedizierter Algorithmus für bayessche online Regression auf eingebetteten Systemen / Projektleiter:in / abgeschlossen
- Adaptive Korrektur der nichtstationären Verzerrung einer magnetischen Messskala / Projektleiter:in / abgeschlossen
- Maschinelles Lernen für NMR-Spektroskopie / Teammitglied / abgeschlossen
- Automatisches Zählen von Varroa Milben in Bienenvölkern / Stellv. Projektleiter:in / abgeschlossen
- Positionsfehler-Korrekturalgorithmus / Projektleiter:in / abgeschlossen
- Entwicklung von Algorithmen zur Analyse von Fussballspielern und Spielsituationen anhand von Bewegungsdaten / Teammitglied / abgeschlossen
- Entwicklung und Test eines dynamischen Reglers / Teammitglied / abgeschlossen
- NoSQL Data Warehouse / Teammitglied / abgeschlossen
Publikationen
Beiträge in wissenschaftlicher Zeitschrift, peer-reviewed
- De Lorenzi, F., Weinmann, T., Bruderer, S., Heitmann, B., Henrici, A., & Stingelin, S. (2024). Bayesian analysis of 1D 1H-NMR spectra. Journal of Magnetic Resonance, 364(107723). https://doi.org/10.1016/j.jmr.2024.107723
- Stockinger, K., Bödi, R., Heitz, J., & Weinmann, T. O. (2017). ZNS : efficient query processing with ZurichNoSQL. Data & Knowledge Engineering, 2017(112), 38–54. https://doi.org/10.1016/j.datak.2017.09.004