Vincent Katter
Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
https://orcid.org/0009-0002-3257-38773 Publikationen
2025 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 6298 | 
Katter, Vincent, and Martin Kohlhase. “Efficient Gait Analysis Using Knowledge Distillation from Sparse Sensors.” In Proceedings – 35. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 20.–21. November 2025, edited by Horst Schulte, Frank Hoffmann, Ralf Mikut, and Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 89–96. Proc. 35. Workshop Computational Intelligence. Karlsruhe: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2025. https://doi.org/10.5445/IR/1000186052.
HSBI-PUB
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2025 | Artikel | FH-PUB-ID: 6297
Katter, Vincent, Carolin Huperz, and Martin Kohlhase. “Sensorintegration in Orthesen zur Versorgung des Diabetischen Fußsyndroms: eine technische Betrachtung.” Orthopädie Technik, no. 11 (2025): 68–73.
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2024 | Artikel | FH-PUB-ID: 6299 |
Katter, Vincent, Bjarne Jaster, and Marvin Schöne. “Evaluierung der Leistungsfähigkeit von LSTM-Modellen für die Approximation physikalischer Systeme .” Schriftenreihe des Institute for Data Science Solutions 2 (2024). https://doi.org/10.60802/SIDAS.2024.2.
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2025 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 6298 |
Katter, Vincent, and Martin Kohlhase. “Efficient Gait Analysis Using Knowledge Distillation from Sparse Sensors.” In Proceedings – 35. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 20.–21. November 2025, edited by Horst Schulte, Frank Hoffmann, Ralf Mikut, and Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 89–96. Proc. 35. Workshop Computational Intelligence. Karlsruhe: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2025. https://doi.org/10.5445/IR/1000186052.
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Katter, Vincent, Carolin Huperz, and Martin Kohlhase. “Sensorintegration in Orthesen zur Versorgung des Diabetischen Fußsyndroms: eine technische Betrachtung.” Orthopädie Technik, no. 11 (2025): 68–73.
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Katter, Vincent, Bjarne Jaster, and Marvin Schöne. “Evaluierung der Leistungsfähigkeit von LSTM-Modellen für die Approximation physikalischer Systeme .” Schriftenreihe des Institute for Data Science Solutions 2 (2024). https://doi.org/10.60802/SIDAS.2024.2.
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