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PostDocs
PostDocs © SörenDittmer, ZeTeM Dr. SörenDittmer Deep Learning und Inverse Probleme mehr © Lena Hauberg-Lotte, ZeTeM Dr. Lena Hauberg-Lotte Projektmanagement Deep Learning und Digitale Pathologie mehr
Bereich: FB3
Relevanz:

100%
Dr. Sören Dittmer
Dr. SörenDittmer © SörenDittmer, ZeTeM Dr. SörenDittmer Wissenschaftlicher Mitarbeiter Team Deep Learning und Inverse Probleme Bibliothekstraße 5 28359 Bremen Raum: MZH 2230 Telefon: +49 0421 218-63806 [...] S. Dittmer , Y. Korolev, C. Schönlieb. Unsupervised Learning of the Total Variation Flow. Zur Veröffentlichung eingereicht. online unter: https://arxiv.org/abs/2206.04406# S. Mukherjee, S. Dittmer, Z. [...] org/abs/2008.02839 S. Dittmer, P. Maaß. A Projectional Ansatz to Reconstruction. Zur Veröffentlichung eingereicht. online unter: https://arxiv.org/abs/1907.04675 J. Behrmann, S. Dittmer, P. Fernsel, P. Maaß
Bereich: FB3
Relevanz:

99%
Study groups
Inverse problems (R1-R3) Christian Etmann SörenDittmer Jens Behrmann Sören Schulze Ekkehard Schnoor © Christian Etmann © SörenDittmer © Jens Behrmann © Sören Schulze Optimization and dynamical systems [...] © Lars Siemer Magnetic Particle Imaging (R2-R3) Christine Bathke Tobias Kluth SörenDittmer © Tobias Kluth © SörenDittmer In the 2nd cohort of the RTG the emphasis of the study groups was on the three
Bereich: FB3
Relevanz:

88%
PhD students - 1st cohort
Statistics jvs@uni-bremen.de PI: Thorsten Dickhaus Start: 01.07.2017 Planned: 01.12.2020 © SörenDittmerSörenDittmer Industrial Mathematics sdittmer@math.uni-bremen.de PI: Peter Maaß Start: 16.10.2017 Defense: [...] runge@uni-bremen.de PI: Christof Büskens Start: 01.10.2016 Parental leave: 06.2018 - 08.2019 © Sören Schulze Sören Schulze Computational Data Analysis sschulze@math.uni-bremen.de PI: Emily King Start: 01.07
Bereich: FB3
Relevanz:

82%
AG Technomathematik
Matthias Beckmann, ZeTeM Dr. Matthias Beckmann Deep Learning und Inverse Probleme mehr © SörenDittmer, ZeTeM Dr. SörenDittmer Deep Learning und Inverse Probleme mehr © 2011 by Pascal Vincent Arts Dr. Pascal
Bereich: FB3
Relevanz:

81%
Deep Learning und Industrielle Anwendungen
Dr. h.c. Peter Maaß Leiter der AG Technomathematik Direktor des ZeTeM mehr Team © SörenDittmer, ZeTeM Dr. SörenDittmer Deep Learning und Inverse Probleme mehr © Henrik Harms, ZeTeM Henrik Harms Team Deep
Bereich: FB3
Relevanz:

73%
Design-KIT - Künstliche Intelligenz in der mechanischen Bauteilentwicklung
Design-KIT - Künstliche Intelligenz in der mechanischen Bauteilentwicklung © ELISE GmbH Bearbeiter: SörenDittmer, David Erzmann, Henrik Harms Projektförderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Bereich: FB3
Relevanz:

72%
PhD students
Statistics jvs@uni-bremen.de PI: Thorsten Dickhaus Start: 01.07.2017 Planned: 01.12.2020 © SörenDittmerSörenDittmer Industrial Mathematics sdittmer@math.uni-bremen.de PI: Peter Maaß Start: 16.10.2017 Defense: [...] runge@uni-bremen.de PI: Christof Büskens Start: 01.10.2016 Parental leave: 06.2018 - 08.2019 © Sören Schulze Sören Schulze Computational Data Analysis sschulze@math.uni-bremen.de PI: Emily King Start: 01.07
Bereich: FB3
Relevanz:

71%
RTG Seminar
Dynamic Inverse Problems for Wave Phenomena Winter semester 2018/2019 12.12.18, 12:15 , MZH 2340 SörenDittmer, ReLU Singular Values, Gaussian mean width and Regularization by Architecture 23.01.19, 12:15 [...] 17.01.18, 12:15 , MZH 6210 Saswati Saha, Dose Response Modelling in Phase II Clinical Trials SörenDittmer, ReLU and Neural Networks 24.01.18, 12:15 , MZH 6210 Ekkehard Schnoor, Compressed Sensing and [...] ion and Bilevel Programming Jens Behrmann, Invertible Neural Networks 19.06.19, 12:15 , MZH 6210 Sören Schulze, Blind and supervised source separation on music recordings Georgia Sfakianaki, Tikhonov
Bereich: FB3
Relevanz:

71%
Deep Learning und Inverse Probleme
und das Magnetic Particle Imaging (MPI). © AG Technomathematik Leitung © Das gute Portrait Dr. SörenDittmer Deep Learning und Inverse Probleme mehr © ZeTeM Software & Datensätze Dival Die Deep Inversion [...] org/abs/2007.01593 S. Dittmer, C. Schönlieb, P. Maaß. Ground Truth Free Denoising by Optimal Transport. Zur Veröffentlichung eingereicht, online unter: https://arxiv.org/abs/2007.01575 S. Dittmer, P. Maaß. A P [...] Methods. Inverse Problems, 36(9), IOPscience, 2020. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6420/aba415 S. Dittmer, T. Kluth, P. Maaß, D. Otero Baguer. Regularization by architecture: A deep prior approach for inverse
Bereich: FB3
Relevanz:

70%

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