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Aus IPD-Institutsseminar
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Freitag, 16. April 2021, 11:30 Uhr, https://conf.dfn.de/webapp/conference/979160755
Vortragende(r) Tanja Fenn
Titel Change Detection in High Dimensional Data Streams
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Edouard Fouché
Kurzfassung Data streams in real-world scenarios such as environmental analysis, manufacturing, and e-commerce are high-dimensional and evolve over time. This will result in outdated models, or events of interest emerge, such as in predictive maintenance. Hence, it is crucial to detect change, i.e., concept drift, to design a reliable and adaptive system for streaming data. Nevertheless, most popular concept drift detection algorithms detect when a drift occurs (“when”) but can only be applied to univariate data streams, and neglect to examine in which dimensions the drift occurs (“where”).

Change detection algorithms should act unsupervised and detect change as fast as possible. Beyond that, processing high-dimensional data evokes further challenges like those from the curse of dimensionality, or where a drift occurs. The goal of this Master thesis is the development and evaluation of an unsupervised framework which enables to detect “when” and “where” a drift occurs. We train an autoencoder and detect drift by applying ADWIN on the autoencoder’s reconstruction error.

Freitag, 23. April 2021, 14:00 Uhr, https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft_Teams
Vortragende(r) Michael Tobias
Titel Evaluierung architektureller Datenflussanalyse mittels Fallstudie anhand Corona-Warn-App
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Stephan Seifermann
Kurzfassung Die Wahrung von Vertraulichkeit ist essentiell für moderne Softwaresysteme. Eine Überprüfung auf Probleme bereits während der Entwurfsphase ermöglicht eine effiziente Problembehebung. Mit dem Data-Centric Palladio Component Model (DPCM) ist eine solche Prüfung möglich. Im Rahmen der Arbeit soll der Ansatz über eine realistische Fallstudie anhand der Corona-Warn-App evaluiert werden. Dazu müssen zunächst aus den Entwurfsdokumenten Vertraulichkeitsanforderungen extrahiert werden, um anschließend die Einhaltung dieser prüfen zu können. Um den Ansprüchen an ein systematisches und nachvollziehbares Vorgehen bei der Evaluierung zu genügen, wird zunächst ein Prozess zur Anforderungsextraktion konzipiert. Die Evaluation des DPCM findet anschließend für die Qualitätseigenschaften der Ausdrucksmächtigkeit und Genauigkeit statt. Das Ergebnis der Arbeit besteht aus einem Katalog von Vertraulichkeitsanforderungen für die Corona-Warn-App, dem zur Extraktion definierten Prozess, sowie initialen Ergebnissen für die Evaluation des DPCM.
Vortragende(r) Steffen Schmitt
Titel Implementierung eines Authority-Mechanismus für UI-Elemente auf Basis von Eclipse E4
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Kurzfassung Kurzfassung
Freitag, 30. April 2021, 11:30 Uhr, https://conf.dfn.de/webapp/conference/979160755

Keine Vorträge

Freitag, 30. April 2021, 14:00 Uhr, https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft_Teams
Vortragende(r) Joshua Gleitze
Titel Rule Topology and Operator Usage in the Commonalities Language
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Kurzfassung Kurzfassung
Vortragende(r) Moritz Gstür
Titel Vergleich von Reverse-Engineering-Ansätzen für Software-Architekturen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Yves Kirschner
Kurzfassung TBD
Freitag, 7. Mai 2021, 11:30 Uhr, https://conf.dfn.de/webapp/conference/979160755
Vortragende(r) Elena Schediwie
Titel Bachelorarbeit: Local Outlier Factor for Feature‐evolving Data Streams
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Florian Kalinke
Kurzfassung Kurzfassung

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