Xiang Xie, M. Sc.

  • Engesserstr. 5

    76131 Karlsruhe

M. Sc. Xiang Xie

Lebenslauf

  • Bachelorstudium der Mechatronik an der Tongji Universität, Shanghai
    • Bachelorarbeit: Konzipierung und Umsetzung einer autarken Software zur automatisierten Auswertung und Darstellung von Messdaten bei der VW AG in Wolfsburg
  • Masterstudium der Elektro- und Informationstechnik am KIT
    • Masterarbeit: Evaluierung und Optimierung des Filter-Ansatzes zur Merkmalsselektion basierend auf Evaluationsdatensätzen
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ITIV seit Juli 2019

 

Betreute abgeschlossene studentische Arbeiten (Auswahl)

  • MA: "Conception and Optimization of an X-Ray Flouresence based Thickness and Concentration Measurement Method of Coating using Neural Networks and Meta Learning Techniques"
  • MA: "Implementation, Optimization and Evaluation of a Feature Selection Method with Evolutionary Algorithm"
  • MA: "Application of Reinforcement Learning Algorithms in Spectral Analysis"
  • MA: "Implementierung und Evaluation von Deep Reinforcement Learning Algorithmen sowie deren Generalisierungsfähigkeit in einer virtuellen Umgebung (Implementation and Evaluation of Deep Reinforcement Learning Algorithms and their Abilty to Generalize in a Virtual Environment)"
  • MA: "Implementation and Evaluation of a Recommender System based on Multi-Label Classication Algorithms for the Identication of Composition of Unknown Alloys"
  • MA: "Feature-Selection-Based Iterative Pruning for Neural Network Compression"
  • MA: "Automatic Calibration of Neural-Network-Based X-Ray fluorescence Analysis Using Meta-Learning Techniques"
  • MA: "Anpassung und Erweiterung von Deep Reinforcement Learning Algorithmen zur Anwendbarkeit an einem TurtleBot3"

Publikationen


2020
Conference Papers
Watermelon: a Novel Feature Selection Method Based on Bayes Error Rate Estimation and a New Interpretation of Feature Relevance and Redundancy.
Xie, X.; Stork, W.
2020. Proceedings of ICPR 2020 25th International Conference on Pattern Recognition, Milan, 10 – 15 January 2021, 1360–1367, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICPR48806.2021.9413262