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Freitag, 22. Dezember 2017
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Freitag, 12. Januar 2018
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| Vortragende(r) | Milena Neumann |
|---|---|
| Titel | KAMP for Build Avoidance on Generation of Documentation |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Robert Heinrich |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Especially in large software systems there are cases where only a subset of the dependents of a component needs to be built in order to produce sound build results for a certain change scenario; in the context of this work, this is called a build shortcut. The utilization of build shortcuts shortens build times, as the rebuilding of unafected parts is avoided. This thesis is concerned with the question of how the benefts of build shortcuts can be made accessible to a whole team of developers where not every member is a build expert. Our approach is to model the change specifc dependencies in a Palladio Component Model and determine the components to be built for a given change with the change propagation algorithm of the KAMP approach, posing as an example to integrate it into an agile development process. |
Freitag, 19. Januar 2018
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| Vortragende(r) | Florian Pieper |
|---|---|
| Titel | Neural-Based Outlier Detection in Data Streams |
| Vortragstyp | Proposal |
| Betreuer(in) | Edouard Fouché |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Outlier detection often needs to be done unsupervised with high dimensional data in data streams. “Deep structured energy-based models” (DSEBM) and “Variational Denoising Autoencoder” (VDA) are two promising approaches for outlier detection. They will be implemented and adapted for usage in data streams. Finally, their performance will be shown in experiments including the comparison with state of the art approaches. |
Freitag, 26. Januar 2018
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Freitag, 2. Februar 2018
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| Vortragende(r) | Sophie Schulz |
|---|---|
| Titel | Erweiterung der Sprachdomäne durch das Erlernen von Synonymen basierend auf dem Dialogsystem JustLingo |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Alexander Wachtel |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob und inwieweit das Verständnis natürlichsprachlicher Systeme durch das Erlernen von Synonymen gefördert werden kann. Als Grundlage und Benutzerschnittstelle wurde das Dialogsystem JustLingo, ein System zur natürlichsprachlichen Programmierung, verwendet. In vorangegangenen Arbeiten wurde JustLingo als Excel Add-in umgesetzt, mithilfe dessen man u.a. komplexe Algorithmen beschreiben kann. Darauf aufbauend wird in der vorliegenden Arbeit die Umsetzung eines Synonymmoduls beschrieben. Diesem liegen verschiedene Wortnetze zugrunde, die als Quellen dienen und aus denen anschließend relevante Synonyme extrahiert werden. Hierbei achtet das Modul auf den dem System bekannten Wortschatz. Bestätigt der Nutzer ein im Wortschatz vorkommendes Synonym, wird dieses erlernt und kann im Anschluss verwendet werden. Damit ist das in dieser Arbeit entwickelte Modell dem überwachten Lernen unterzuordnen. Um die Effektivität des Synonym-Lernens abzuschätzen, wurden abschließend sowohl Performanz, als auch die, durch Eingaben einer Nutzerstudie, erfasste Qualität geprüft. Hierbei zeigte sich eine enorme Verbesserung des Systems durch das Synonymmodul. Statt bisherigen 59% konnten 82% der Nutzereingaben interpretiert werden. |