Hochschule Düsseldorf
University of Applied Sciences
Fachbereich Maschinenbau & Verfahrenstechnik
Faculty of Mechanical and Process Engineering

Jens Lippel M.Sc.


Anfahrt

Die Büros und PC-Poolräume der Informatik befinden sich in der Anmietung "Forum Derendorf" auf der Rather Str. 23b in der fünften Etage.​​

Der Fußweg vom Campus der HSD, Gebäude 5, dauert ca. 10 Minuten. Nutzen Sie die Wegbeschreibung.​

Veröffentlichungen

Modellierung dynamischer Prozesse mit Deep Neural Networks am Beispiel einer Gas-Absorptionswärmepumpe
Jens Lippel, Martin Becker, Lena Frank, Johannes Goebel, Thomas Zielke
Deutsche Kälte- und Klimatagung 2017, Bremen, Germany
2017 | conference-paper​

Regularized Non​linear Discriminant Analysis - An Approach to Robust Dimensionality Reduction for Data Visualization
Martin Becker, Jens Lippel, André Stuhlsatz​​
Proceedings of the 12th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications
2017 | conference-paper

Feature extraction with deep neural networks by a generalized discriminant analysis​
André Stuhlsatz, Jens Lippel, Thomas Zielke
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
2012 | journal-article

State estimation for anaerobic digesters using the ADM1
Daniel Gaida, Christian Wolf, Christine Meyer, André Stuhlsatz, Jens Lippel, Thomas Bäck, Michael Bongards, Seán McLoone
Water Science and Technology
2012 | journal-article

Feature Extraction for Simple Classification​
André Stuhlsatz, Jens Lippel, Thomas Zielke
20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
2010-08 | conference-paper

Discriminative feature extraction with Deep Neural Networks​
André Stuhlsatz, Jens Lippel, Thomas Zielke
The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
2010-07 | conference-paper



Kontakt

Gebäude 10
Etage 5
Raum 10.5.033 (Forum Derendorf)
Rather Straße 23b
40476 Düsseldorf
T. +49 211 4351-3625
Postanschrift
Münsterstr. 156
40476 Düsseldorf
Fachgebiet:
Informatik
Forschungsthemen:
Big Data, Deep Learning, Machine Learning, Predicition
Funktionen:
Wissenschaftliche Mitarbeiter
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