Jan Schützke, M.Sc.
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)Hermann-von-Helmholtz-Platz 1
76344 Eggenstein-LeopoldshafenFax: +49 721 608 22602
Gebäude-Nr.: 445 / 449 / 668
Publikationen
2022
Methods and Prospects of Machine Learning applied to Challenges in Crystallography
Reischl, M.; Schützke, J.
2022. DGK München
Reischl, M.; Schützke, J.
2022. DGK München
2021
Enhancing deep-learning training for phase identification in powder X-ray diffractograms
Schuetzke, J.; Benedix, A.; Mikut, R.; Reischl, M.
2021. IUCrJ, 8 (3). doi:10.1107/S2052252521002402
Schuetzke, J.; Benedix, A.; Mikut, R.; Reischl, M.
2021. IUCrJ, 8 (3). doi:10.1107/S2052252521002402
2020
Application of Machine Learning to XRD Phase Identification
Schützke, J.; Jones, B.; Henderson, N.; Rodesney, N.; Benedix, A.; Knorr, K.; Mikut, R.; Reischl, M.
2020. Denver X-Ray Conference (2020), Denver, CO, USA, 17.–20. August 2020
Schützke, J.; Jones, B.; Henderson, N.; Rodesney, N.; Benedix, A.; Knorr, K.; Mikut, R.; Reischl, M.
2020. Denver X-Ray Conference (2020), Denver, CO, USA, 17.–20. August 2020
Siamese Networks for 1D Signal Identification
Schützke, J.; Benedix, A.; Mikut, R.; Reischl, M.
2020. Proceedings - 30. Workshop Computational Intelligence : Berlin, 26. - 27. November 2020, 17–31, KIT Scientific Publishing
Schützke, J.; Benedix, A.; Mikut, R.; Reischl, M.
2020. Proceedings - 30. Workshop Computational Intelligence : Berlin, 26. - 27. November 2020, 17–31, KIT Scientific Publishing