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- Freitag, 29. September 2017, Raum 348 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r)
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Yauhen Makhotsin
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| Titel
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Wissensbasierte Identifikation von Wertebereichen einer aktiven Ontologie
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Martin Blersch
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| Kurzfassung
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Das Projekt EASIER befasst sich mit der semi-automatischen Erstellung von aktiven Ontologien (AO) aus einer Menge von Webformularen. Webformularelemente werden dafür auf AO-Knoten abgebildet. Dabei ist der Wertebereich der Textfelder nicht im Code des Webformulares enthalten, und eine Befragung von externen Datenquellen erforderlich, um den Wertebereich der AO-Knoten zu bestimmen.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit wird eine Software entwickelt, die diese Befragung durchführt. Hierfür werden die übermittelten Attributwerte der Webformularelemente im ersten Schritt als mögliche Eingabewerte oder Oberbegriffe der Eingabewerte klassifiziert. Folgend werden externe Datenquellen befragt, um weitere Eingabewerte und Oberbegriffe zu ermitteln.
Als externe Datenquellen dienen Wikipedia, ResearchCyc und WordNet.
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- Freitag, 6. Oktober 2017, Raum 348 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r)
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Daniel Popovic
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| Titel
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High-Dimensional Neural-Based Outlier Detection
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| Vortragstyp
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Diplomarbeit
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| Betreuer(in)
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Edouard Fouché
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| Kurzfassung
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Outlier detection in high-dimensional spaces is a challenging task because of consequences of the curse of dimensionality. Neural networks have recently gained in popularity for a wide range of applications due to the availability of computational power and large training data sets. Several studies examine the application of different neural network models, such an autoencoder, self-organising maps and restricted Boltzmann machines, for outlier detection in mainly low-dimensional data sets. In this diploma thesis we investigate if these neural network models can scale to high-dimensional spaces, adapt the useful neural network-based algorithms to the task of high-dimensional outlier detection, examine data-driven parameter selection strategies for these algorithms, develop suitable outlier score metrics for these models and investigate the possibility of identifying the outlying dimensions for detected outliers.
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- Freitag, 6. Oktober 2017,
Keine Vorträge
- Freitag, 13. Oktober 2017, Raum 348 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r)
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Amine Kechaou
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| Titel
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A Graphical Approach to Modularization and Layering of Metamodels
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Misha Strittmatter
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| Kurzfassung
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Although modularity is a well established concept, it has not received much attention when it comes to model-driven software development. Over time, metamodels tend to evolve and grow in complexity to encompass new aspects and features. If modularization steps are not taken and metamodels are extended intrusively, they can become difficult to maintain and to extend. With the increased complexity, the modularization can become even more challenging.
We present a novel approach to assist the modeler in the task of modularization. Our approach addresses the problem from a graphical perspective. The proposed tool support displays a layered structure, where each layer has certain level of abstraction, and allows the modeler to organize metamodels inside the layers. The tool provides the modeler with full control over the modularization process and full knowledge about the relations between the metamodels, thus facilitating the modularization task greatly.
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| Vortragende(r)
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Lyubomir Lakov
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| Titel
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Auswirkungen von Metamodellen auf Modellanalysen
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Georg Hinkel
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| Kurzfassung
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Metamodelle sind das zentrale Artefakt bei der modellgetriebenen Softwareentwicklung. Obwohl viele Qualitätsattribute und Evaluierungsmechanismen für Metamodelle bekannt sind, ist es noch nicht empirisch untersucht, welche Auswirkungen Metamodelle auf andere Artefakten haben. Die gegenwärtige Ausarbeitung beschäftigt sich mit der Auswirkung von Metamodellen auf andere Artefakte der Softwareentwicklung. Genauer wird untersucht, inwieweit die Qualitätsattribute von Metamodellen die Modellanalysen und die Modelltransformationen beeinflussen. Zu diesem Zweck werden verschiedene Artefakte analysiert – die Ergebnisse aus Metamodell-Metriken, Code-Metriken von Modellanalysen und ATL-Transformationen, sowie manuellen Bewertungen von Metamodellen. Die Daten werden analysiert, Korrelationen werden bestimmt und Abhängigkeiten werden aufgedeckt.
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- Mittwoch, 18. Oktober 2017, Raum 348 (Gebäude 50.34)
| Vortragende(r)
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Philipp Weimann
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| Titel
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Automated Cloud-to-Cloud Migration of Distributed Sofware Systems for Privacy Compliance
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Robert Heinrich
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| Kurzfassung
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In 2018 wird die neue EU Datenschutzverordnung in Kraft treten. Diese Verordnung beinhaltet empfindliche Strafen für Datenschutzverletzungen. Einer der wichtigsten Faktoren für die Einhaltung der Datenschutzverordnung ist die Verarbeitung von Stammdaten von EU-Bürgern innerhalb der EU. Wir haben für diese Regelung eine Privacy Analyse entwickelt, formalisiert, implementiert und evaluiert. Außerdem haben wir mit iObserve Privacy ein System nach dem MAPE Prinzip entwickelt, dass automatisch Datenschutzverletzungen erkennt und eine alternatives, datenschutzkonformes Systemhosting errechnet. Zudem migriert iObserve Privacy die Cloudanwendung entsprechend dem alternativen Hosting automatisch.
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| Vortragende(r)
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Tobias Pöppke
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| Titel
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Design Space Exploration for Adaptation Planning in Cloud-based Applications
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Robert Heinrich
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| Kurzfassung
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Die Arbeit entwickelt einen Ansatz, der die automatische Adaption mit Fokus auf die Leistungsoptimierung mit einem Ansatz zur Bedienerintegration vereint. Der Ansatz verwendt automatischen Entwurfsraumexploration, um Laufzeit-Architekturmodelle der Anwendung zu optimieren und mit einem Modell-basierten Ansatz zur Adaptionsplanung und -ausführung zu kombinieren, der Bedienereingrife während der Adaptionsausführung ermöglicht.
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