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    Compressed Sensing von Sonneneruptionen, Hochschule für Informatik FHNW

    Hochschule für Informatik


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    Für den RHESSI-Satelliten entwickeln wir einen Algorithmus um Röntgenbilder von Sonneneruptionen zu rekonstruieren.

    compressed_sensing.jpg

    Erfahrungsbericht

    Technologien

    Compressed Sensing, Quadratische Programmierung, C#, IDL

    Ziel

    Entwicklung von Bildrekonstruktionsalgorithmen, die verrauschte Röntgenmessungen von Sonneneruptionen als Input nehmen und ein Bild der ursprünglichen Röntgenstrahlung ausgeben.

    Projektstatus

    Ergebnisse wurden an mehreren internationalen Konferenzen gezeigt. Eine funktionierende Version unseres neuen Algorithmus mit überdurchschnittlicher Rekonstruktionsqualität und -geschwindigkeit wird zurzeit veröffentlicht. Eine wissenschaftliche Publikation ist in Arbeit.

    Projektdetails

    Typ
    Forschungsprojekt
    Themen
    Data Science und Engineering, Informatik und Data Science
    Hochschule/Institut
    Hochschule für Informatik FHNW / Institut für Data Science
    Partner
    NASA Goddard Space Flight Center
    Förderung
    NASA Goddard Space Flight Center
    Laufzeit
    1.5 Jahre
    Leitung
    Simon Felix
    Team
    Roman Bolzern
    Dr. Marina Battaglia
    Prof. Dr. André Csillaghy

    Tritt mit uns in Kontakt

    Für weitere Informationen zur Hochschule für Informatik FHNW oder um eine Zusammenarbeit zu besprechen, kontaktiere uns.

    Simon Felix

    Simon Felix

    Dozent und Wissenschaftlicher Mitarbeiter
    Telefon
    +41 56 202 76 89 (Direkt)
    E-Mail
    simon.felix@fhnw.ch
    André Csillaghy

    Prof. Dr. André Csillaghy

    Leiter Institut für Data Science FHNW
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    +41 56 202 76 85 (Direkt)
    E-Mail
    andre.csillaghy@fhnw.ch

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    Automatische Generierung von Reden

    Automatische Generierung von Reden

    Das Institut für Data Science der FHNW untersucht generative Deep Learning-basierte Sprachmodelle zu Erzeugung von massgeschneiderten Texten.
    Institut
    Institut für Data Science
    Qualitätssteigerung durch Digitalisierung

    Qualitätssteigerung durch Digitalisierung

    Das Projekt ist die technologische Basis für den Markteintritt der thermoplastischen Polymere.
    Institut
    Institut für Data Science, Institut für Interaktive Technologien, Institut für Kunststofftechnik
    Forschungsfeld
    Mikro- und Nanotechnik, Geschäftsprozesse
    Optimierung der Instandhaltungsplanung für Wasserkraftwerke

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    Die Hochschule für Technik FHNW hat eine Methode zur Unterstützung der Betreiber von AXPO Wasserkraftwerken entwickelt.
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    Institut für Data Science
    Forschungsfeld
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    DrugSafety: Teilautomatisiertes Reporting der Nebenwirkungen von Medikamenten

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    Mit dem Ziel, Nebenwirkungen von Medikamenten teilautomatisiert an die zuständigen Behörden melden zu können, haben wir eine Lösung entwickelt, die relevante Informationen aus Arztberichten extrahiert.
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    Institut für Data Science
    Forschungsfeld
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