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  • [7]
    2024 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2986379 OA
    Stallmann, D. (2024). Innovations in Deep Learning for Biotechnology. Bielefeld: Universität Bielefeld. https://doi.org/10.4119/unibi/2986379
    PUB | PDF | DOI
     
  • [6]
    2023 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2978162 OA
    Stallmann, D., & Hammer, B. (2023). Unsupervised Cyclic Siamese Networks Automating Cell Imagery Analysis. Algorithms, 16(4), 205. https://doi.org/10.3390/a16040205
    PUB | PDF | DOI | WoS
     
  • [5]
    2022 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2967683 OA
    Kenneweg, P., Stallmann, D., & Hammer, B. (2022). Novel transfer learning schemes based on Siamese networks and synthetic data. Neural Computing and Applications, 35, 8423–8436. https://doi.org/10.1007/s00521-022-08115-2
    PUB | PDF | DOI | Download (ext.) | WoS | PubMed | Europe PMC
     
  • [4]
    2021 | Zeitschriftenaufsatz | Angenommen | PUB-ID: 2955245
    Stallmann, D., Göpfert, J. P., Schmitz, J., Grünberger, A., & Hammer, B. (Accepted). Towards an automatic analysis of CHO-K1 suspension growth in microfluidic single-cell cultivation. Bioinformatics . https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab386
    PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
     
  • [3]
    2021 | Datenpublikation | PUB-ID: 2960030 OA
    Stallmann, D. (2021). Natural and synthetic CHO-K1 time-lapse suspension cell microscopy images (bright-field and phase-contrast) v2. Bielefeld University. https://doi.org/10.4119/unibi/2960030
    PUB | Dateien verfügbar | DOI
     
  • [2]
    2020 | Datenpublikation | PUB-ID: 2945513 OA
    Stallmann, D. (2020). Natural and synthetic CHO-K1 time-lapse suspension cell microscopy images (bright-field and phase-contrast). Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2945513
    PUB | Dateien verfügbar | DOI
     
  • [1]
    2018 | Bielefelder Masterarbeit | PUB-ID: 2933127 OA
    Stallmann, D. (2018). Konzeption, Implementierung und Evaluation von Verfahren zur Eingabe von Text in der Virtuellen Realität. Bielefeld: Universität Bielefeld. https://doi.org/10.4119/unibi/2933127
    PUB | PDF | DOI
     

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