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Aktuelle Version vom 22. September 2018, 22:40 Uhr

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Freitag, 10. Dezember 2021, 11:30 Uhr, Raum 348 (Gebäude 50.34), https://conf.dfn.de/webapp/conference/979160755
Vortragende(r) Anton Winter
Titel Information Content of Targeted Disturbances in the Electrical Grid
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Bela Böhnke
Kurzfassung A power grid has to ensure high voltage quality, i.e., the voltage should be stable at all times. Poor voltage quality stresses all connected devices, leading to damage, misbehavior, and accelerated aging. To ensure high voltage quality, a Smart Transformer (ST) needs information about the “voltage sensitivity”, i.e., how a newly added or removed node or the change of the signal formed voltages will change the grids voltage. To measure voltage sensitivity, STs periodically introduce targeted disturbances into the electricity grid. Observing the resulting voltage change gives indications about the voltage sensitivity. The goal of my thesis is, to find parameters that describe such a disturbance and research if disturbances with different parameters provide different informational content about the voltage sensitivity. Therefore I was provided with an electrical grid simulation coded in MATLAB/Simulink.
Freitag, 17. Dezember 2021, 11:30 Uhr, https://kit-lecture.zoom.us/j/67744231815

Keine Vorträge

Freitag, 7. Januar 2022, 11:30 Uhr, https://conf.dfn.de/webapp/conference/979160755
Vortragende(r) Maximilian Georg
Titel Review of dependency estimation with focus on data efficiency
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Bela Böhnke
Kurzfassung In our data-driven world, where tons of data are collected, dependency estimation is important to get more insights into our data. Many dependency estimation algorithms are hard to use in a real-world setting. In this study, I will do a comparison of different state-of-the-art dependency estimation algorithms. For comparison, a list of different criteria is used and the focus of this study is on data efficiency and uncertainty of the dependency estimation algorithms. The comparison includes a theoretical analysis and a variety of different experiments with an implementation of the dependency estimation algorithm that performed well in the theoretical analysis.
Freitag, 14. Januar 2022, 12:00 Uhr, Raum 348 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) Philipp Schumacher
Titel Ein Datensatz handgezeichneter UML-Klassendiagramme für maschinelle Lernverfahren
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Dominik Fuchß
Kurzfassung Kurzfassung
Freitag, 28. Januar 2022, 12:00 Uhr, Raum 348 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) Felix Griesau
Titel Data-Preparation for Machine-Learning Based Static Code Analysis
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Kurzfassung TBD
Vortragende(r) Felix Rittler
Titel Entwicklung und Analyse von Auto-Encodern für GUI-basiertes Software-Testing durch KI
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Kurzfassung TBD
Vortragende(r) Atilla Ateş
Titel Konsistenzerhaltung von Feature-Modellen durch externe Sichten
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Kurzfassung Kurzfassung

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