‪Simon Wiedemann‬ - ‪Google Scholar‬

Utwórz swój profil

Cytowane przez

	Wszystkie	Od 2020
Cytowania	33	33
h-indeks	2	2
i10-indeks	1	1

0

20

10

20222023202420252 7 19 5

Współautorzy

Steffen UdluftLearning Systems, SiemensZweryfikowany adres z siemens.com
Christian B. MendlTechnische Universität München, GermanyZweryfikowany adres z tum.de
Reinhard HeckelTechnical University of Munich and Rice UniversityZweryfikowany adres z rice.edu
Daniel HeinResearch Scientist, Siemens AGZweryfikowany adres z siemens.com

Simon Wiedemann

Simon Wiedemann

PhD Candidate, Technische Universität München

Zweryfikowany adres z tum.de

Machine Learning Inverse Problems Self-Supervised Learning Cryo-EM


Tytuł Sortuj wg cytatów Sortuj wg roku Sortuj wg tytułu	Cytowane przez Cytowane przez	Rok
Quantum Policy Iteration via Amplitude Estimation and Grover Search--Towards Quantum Advantage for Reinforcement Learning S Wiedemann, D Hein, S Udluft, C Mendl arXiv preprint arXiv:2206.04741, 2022	24	2022
A deep learning method for simultaneous denoising and missing wedge reconstruction in cryogenic electron tomography S Wiedemann, R Heckel Nature Communications 15 (1), 8255, 2024	9	2024
ProPicker: Promptable Segmentation for Particle Picking in Cryogenic Electron Tomography S Wiedemann, Z Fabian, M Soltanolkotabi, R Heckel bioRxiv, 2025.02. 27.640512, 2025		2025

Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.

Prace 1–3