Nächste Termine
Auf dieser Seite werden die nächsten fünf Seminartermine angezeigt. Für weitere Termine bitte unten auf "weitere Termine" klicken oder bei Alle Termine nachschauen. Neue Terminseiten können ebenfalls auf Alle Termine angelegt werden.
| Vortragende(r) | Aleksandr Eismont | |
|---|---|---|
| Titel | Integrating Structured Background Information into Time-Series Data Monitoring of Complex Systems | |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Pawel Bielski | |
| Kurzfassung | Monitoring of time series data is increasingly important due to massive data generated by complex systems, such as industrial production lines, meteorological sensor networks, or cloud computing centers. Typical time series monitoring tasks include: future value forecasting, detecting of outliers or computing the dependencies.
However, the already existing methods for time series monitoring tend to ignore the background information such as relationships between components or process structure that is available for almost any complex system. Such background information gives a context to the time series data, and can potentially improve the performance of time series monitoring tasks. In this bachelor thesis, we show how to incorporate structured background information to improve three different time series monitoring tasks. We perform the experiments on the data from the cloud computing center, where we extract background information from system traces. Additionally, we investigate different representations and quality of background information and conclude that its usefulness is independent from a concrete time series monitoring task. | |
| Vortragende(r) | Julian Roßkothen | |
|---|---|---|
| Titel | Analyse von KI-Ansätzen für das Trainieren virtueller Roboter mit Gedächtnis | |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Daniel Zimmermann | |
| Kurzfassung | In dieser Arbeit werden mehrere rekurrente neuronale Netze verglichen.
Es werden LSTMs, GRUs, CTRNNs und Elman Netze untersucht. Die Netze werden dabei untersucht sich einen Punkt zu merken und anschließend nach dem Punkt mit einem virtuellen Roboterarm zu greifen. Bei LSTM, GRU und Elman Netzen wird auch untersucht wie die Netze die Aufgabe lösen, wenn jedes Neuron nur auf den eigenen Speicher zugreifen kann. Dabei hat sich herausgestellt, dass LSTMs und GRUs deutlich besser bei den Experimenten bewertet werden als CTRNNs und Elman Netze. Außerdem werden die Rechenzeit und der Zusammenhang zwischen der Anzahl der zu trainierenden Parameter und der Ergebnisse der Experimente verglichen. | |
| Vortragende(r) | Lukas Bach | |
|---|---|---|
| Titel | Automatically detecting Performance Regressions | |
| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Robert Heinrich | |
| Kurzfassung | One of the most important aspects of software engineering is system performance. Common approaches to verify acceptable performance include running load tests on deployed software. However, complicated workflows and requirements like the necessity of deployments and extensive manual analysis of load test results cause tests to be performed very late in the development process, making feedback on potential performance regressions available much later after they were introduced.
With this thesis, we propose PeReDeS, an approach that integrates into the development cycle of modern software projects, and explicitly models an automated performance regression detection system that provides feedback quickly and reduces manual effort for setup and load test analysis. PeReDeS is embedded into pipelines for continuous integration, manages the load test execution and lifecycle, processes load test results and makes feedback available to the authoring developer via reports on the coding platform. We further propose a method for detecting deviations in performance on load test results, based on Welch's t-test. The method is adapted to suit the context of performance regression detection, and is integrated into the PeReDeS detection pipeline. We further implemented our approach and evaluated it with an user study and a data-driven study to evaluate the usability and accuracy of our method. | |
| Vortragende(r) | Jan Wittler | |
|---|---|---|
| Titel | Derivation of Fine-Grained Change Sequences from State-Based Deltas of XML Files for Model Consistency | |
| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Timur Sağlam | |
| Kurzfassung | Kurzfassung | |
| Vortragende(r) | Dennis Grötzinger | |
|---|---|---|
| Titel | Exploring The Robustness Of The Natural Language Inference Capabilties Of T5 | |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Jan Keim | |
| Kurzfassung | Kurzfassung | |
| Vortragende(r) | Nicolas Boltz | |
|---|---|---|
| Titel | Architectural Uncertainty Analysis for Access Control Scenarios in Industry 4.0 | |
| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Maximilian Walter | |
| Kurzfassung | TBD | |
| Vortragende(r) | Haris Dzogovic | |
|---|---|---|
| Titel | Evaluating architecture-based performance prediction for MPI-based systems | |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Larissa Schmid | |
| Kurzfassung | Kurzfassung | |
Keine Vorträgeweitere Termine
