Semantische Suche
Freitag, 12. Juni 2020, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
(Keine Vorträge)
Freitag, 12. Juni 2020, 14:00 Uhr
iCal (Download)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
| Vortragende(r) | Manuel Kohnen |
|---|---|
| Titel | Komponentenentdeckung und Hierarchisierung aus Anforderung |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Jan Keim |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Als Projektpartner im DAM4KMU-Projekt entwickelt das Forschungszentrum für Informatik (FZI) einen Demonstrator und legt besonderen Fokus auf die Erforschung kontextsensitiver Assistenzmethoden. Diese Arbeit soll zu dieser Forschung beitragen und sich besonders mit der Verknüpfung der Anforderungen beschäftigen. Es soll aus den Anforderungsdokumenten eine Komponentenhierarchie extrahiert werden und jeder Komponente sollen die für sie relevanten Anforderungen zugeordnet werden. Hierzu wurden verschiedene Klassifikatoren trainiert und evaluiert, um Anforderungen in Anforderungsdokumenten zu ermitteln. Weiterhin wurde eine Extraktion von Komponenten entwickelt.
Die Ergebnisse sind insgesamt durchwachsen, da die Datenmenge eher klein ist und Anforderungen sehr divers formuliert sein können. |
| Vortragende(r) | Rudolf Kellner |
|---|---|
| Titel | Multikriterielle Optimierung von Microservices-Architekturen unter Berücksichtigung von Cloud-Betriebskosten |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Jörg Henß |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Die Arbeit geht der Frage nach, inwieweit eine Optimierung von Microservice-Architekturen unter Einbezug der zu erwarteten Kosten auf Modellebene möglich ist, und ob diese einen Entscheidungsprozess für eine konkrete Architektur unterstützen kann. Dazu werden die relevanten Kostenfaktoren identifiziert und in ein formales Kostenmodell zusammengeführt. Dieses unterstützt nicht nur mehrere Servicemodelle (IaaS, PaaS, OnPremise) und Cloud-Anbieter, sondern bezieht neben den eigentlichen Betriebskosten auch weitere Kostenfaktoren wie Personal oder Lizenzen mit ein. |
Freitag, 19. Juni 2020, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
| Vortragende(r) | Caspar Nagy |
|---|---|
| Titel | Approximating an Ngram Corpus with Probabilistic Methods |
| Vortragstyp | Proposal |
| Betreuer(in) | Jens Willkomm |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | In this work, we consider ngram corpora, i.e., a set of word chains of different lengths and its usage frequency in natural language. For example, the 3-gram "bag of words" may be used 200 times. Obviously, there exists a dependence between the usage frequency of (1) the unigrams "bag", "of", and "words", (2) the bigrams "bag of" and "of words", and (3) the trigram "bag of words". This connection is partially used in language models to implement grammar correction or speech recognition. From a database point of view, the ngram corpus contains either redundant information or information that can be well estimated. This is an indication that we can achieve a high reduction of the corpus size while still providing its information with high accuracy.
In this work, we research the connection between n- and (n+1)-grams and vice versa. Our objective is to store only a part of the full ngram corpus and estimate the rest of the corpus. |
Freitag, 26. Juni 2020, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
(Keine Vorträge)
Freitag, 3. Juli 2020, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
| Vortragende(r) | Frederick Persch |
|---|---|
| Titel | Evaluation architekturbasierter Performance-Vorhersage im Kontext automatisierter Fahrzeuge |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Sebastian Krach |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | In the past decades, there has been an increased interest in the development of automated vehicles. Automated vehicles are vehicles that are able to drive without the need for constant interaction by a human driver. Instead they use multiple sensors to observe their environment and act accordingly to observed stimuli. In order to avoid accidents, the reaction to these stimuli needs to happen in a sufficiently short amount of time. To keep implementation overhead and cost low, it is highly beneficial to know the reaction time of a system as soon as possible. Thus, being able to assess their performance already at design time allows system architects to make informed decisions when comparing software components for the use in automated vehicles. In the presented thesis, I analysed the applicability of architecture-based performance prediction in the context of automated vehicles using the Palladio Approach. In particular, I focused on the prediction of design-time worst-case reaction time as the reaction ability of automated vehicles, which is a crucial metric when assessing their performance. |
| Vortragende(r) | Alexis Bernhard |
|---|---|
| Titel | Pattern Matching for Microservices in a Container-Based Architecture |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Yves Kirschner |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Multiple containers as packages of software code can interact with each other in a network and build together a container-based architecture. Huge architectures are hard to understand without any knowledge about the application or the applied underlying technologies. Therefore, this master thesis uses the approach of design pattern detection to reduce the amount of complexity of one architecture representation to multiple smaller pattern instances. So, a user can understand the depicted pattern instances in a short period of time by knowing the general patterns in advance. |