Semantische Suche
Freitag, 11. Januar 2019, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
| Vortragende(r) | Martin Löper |
|---|---|
| Titel | Eine Sprache für die Spezifikation disziplinübergreifender Änderungsausbreitungsregeln |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Kiana Busch |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | In der Änderungsausbreitungsanalyse wird untersucht, wie sich Änderungen in Systemen ausbreiten. Dazu werden unter anderem Algorithmen entwickelt, die identifizieren, welche Elemente in einem System von einer Änderung betroffen sind. Für die Anpassung bestehender Algorithmen existiert keine spezielle Sprache, weshalb Domänenexperten universelle Programmiersprachen, wie Java, verwenden müssen, um Änderungsausbreitungen zu formulieren. Durch den imperativen Charakter von Java, benötigen Domänenexperten mehr Code und mehr Wissen über Implementierungsdetails, als sie mit einer, auf die Änderungs- ausbreitungsanalyse zugeschnittenen, Sprache bräuchten. Eine Sprache sollte stets an den Algorithmus der jeweiligen Änderungsausbreitungsanalyse angepasst sein. Für den in dieser Arbeit betrachteten Ansatz zur Änderungsausbreitungsanalyse mit der Bezeichnung Karlsruhe Architectural Maintainability Prediction (KAMP), besteht noch keine spezielle Sprache. KAMP ist ein Ansatz zur Bewertung architekturbasierter Änderungsanfragen, der in einem gleichnamigen Softwarewerkzeug implementiert ist. Diese Arbeit präsentiert mit der Change Propagation Rule Language (CPRL) eine spezielle Sprache für den, in KAMP verwendeten, Algorithmus der Änderungsausbreitungsanalyse. Zum Abschluss wird der Vorteil der entwickelten Sprache, gegenüber drei konkurrierenden Sprachen, ermittelt. Die Arbeit kommt zum Schluss, dass CPRL kompakter als konkurrierende Sprachen ist und es gleichzeitig erlaubt, die Mehrheit an denkbaren Änderungsausbreitungen zu beschreiben. |
| Vortragende(r) | Andreas Lang |
|---|---|
| Titel | Modellgetriebene Konsistenzerhaltung von Automationssystemen |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Heiko Klare |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | In dieser Arbeit werden Verfahren entwickelt, um die den Datenaustausch in Fabrikanlagen durch die Anwendung von modell- und änderungsgetriebener Konsistenzerhaltung, wie sie für die Softwaretechnik entwickelt wurde, zu unterstützen. In der Arbeit fokussieren wir uns dabei besonders auf die Eingabe einer fehlerhaften (nicht auflösbaren) Referenz. Dafür kategorisieren wir die Eigenschaften der Referenzen und des Typs des jeweiligen Fehlers und entwickeln basierend darauf ein Regelwerk. Zum anderen werden in CAEX Prototypen genutzt, um Objekte zu instantiieren. Dabei hängt es von den individuellen Eigenschaften ab, ob die Prototypen und Klone im Anschluss daran konsistent gehalten werden sollen. Hierfür entwickeln wir wiederum Kategorien für die jeweiligen Eigenschaften, und aufbauend darauf ein Regelwerk. Beispielsweise sollte bei einem Prototypen für einen Roboter eine Änderung an seiner Hardware nicht auf Klone übertragen werden, die bereits in Fabriken eingesetzt werden. Diesen Ansatz implementierten wir mithilfe des VITRUVIUS-Frameworks, das ein Framework zur modell- und änderungsgetriebenen Konsistenzerhaltung darstellt. Anhand dessen konnten wir die Funktionalität unserer Implementierung zeigen. Durch ein Beispielmodell konnten wir zeigen, dass unsere Kategorisierungen von Referenzen, Fehlertypen, Eigenschaften und Klonen in der Fabrikanlagenplanung anwendbar sind. |
Freitag, 18. Januar 2019, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
| Vortragende(r) | Lena Witterauf |
|---|---|
| Titel | Density-Based Outlier Detection Benchmark on Synthetic Data |
| Vortragstyp | Proposal |
| Betreuer(in) | Georg Steinbuss |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Outlier detection algorithms are widely used in application fields such as image processing and fraud detection. Thus, during the past years, many different outlier detection algorithms were developed. While a lot of work has been put into comparing the efficiency of these algorithms, comparing methods in terms of effectiveness is rather difficult. One reason for that is the lack of commonly agreed-upon benchmark data.
In this thesis the effectiveness of density-based outlier detection algorithms (such as KNN, LOF and related methods) on entirely synthetically generated data are compared, using its underlying density as ground truth. |
| Vortragende(r) | Peter Schuller |
|---|---|
| Titel | Dynamic adaptation to service usage policies |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Robert Heinrich |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Developing and approach for dynamic adaptation to service usage policies. |
Freitag, 25. Januar 2019, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
| Vortragende(r) | Daniel Warzel |
|---|---|
| Titel | Modeling Quality-Tradeoffs for the Optimization of Li-Ion Storage Systems |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Dominik Werle |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Durch den gezielten Einsatz von Energiespeichern, wie bspw. Lithium-Ionen-Batterien, können Spitzenlasten in Verbrauchsprofilen und damit unter anderem auch für Großverbraucher von den Spitzenlasten abhängige Energiekosten reduziert werden. Die Planung solcher Energiespeicher wird in der Regel mit Hilfe historischer Daten durchgeführt. Im Zuge dieser Arbeit wurde der Einfluss von Störungen (z.B. durch Sampling) in derartigen Daten auf Peak-Shaving-Ansätze am Beispiel einer Produktionsanlage am KIT Campus Nord genauer betrachtet. Mit den gewonnen Informationen wurden verschiedene Prädiktionsmodelle erzeugt, welche die Abweichung der Ergebnisse auf gestörten Zeitreihen gegenüber ungestörten Zeitreihen vorhersagen. Es konnte festgestellt werden, dass durch die Kombination aus den Ergebnissen und den Vorhersage der Modelle in den meisten Fällen eine Verbesserung der absoluten Abweichung erzielt werden kann. |
Freitag, 1. Februar 2019, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
(Keine Vorträge)
Freitag, 8. Februar 2019, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}
(Keine Vorträge)