Semantische Suche

Freitag, 6. Oktober 2017

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Daniel Popovic
Titel High-Dimensional Neural-Based Outlier Detection
Vortragstyp Diplomarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung 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.

Freitag, 13. Oktober 2017

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) David Englert
Titel Entwicklung einer Methode zum Vergleich mehrsprachiger und zeitabhängiger Textkorpora am Beispiel des Google Books Ngram Datensatzes
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung Entwicklung einer Methode zum Vergleich mehrsprachiger und zeitabhängiger Textkorpora am Beispiel des Google Books Ngram Datensatzes.

Freitag, 13. Oktober 2017

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Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Amine Kechaou
Titel A Graphical Approach to Modularization and Layering of Metamodels
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Misha Strittmatter
Vortragsmodus
Kurzfassung 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.

Vortragende(r) Lyubomir Lakov
Titel Auswirkungen von Metamodellen auf Modellanalysen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Georg Hinkel
Vortragsmodus
Kurzfassung 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.

Mittwoch, 18. Oktober 2017

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Philipp Weimann
Titel Automated Cloud-to-Cloud Migration of Distributed Sofware Systems for Privacy Compliance
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung 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.
Vortragende(r) Tobias Pöppke
Titel Design Space Exploration for Adaptation Planning in Cloud-based Applications
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung 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.

Freitag, 20. Oktober 2017

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Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Patrick Stöckle
Titel Merging and Versioning in a Multi-Modeling Environment
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung In Model-Driven software development, a complex system is often modeled in different, specialized models.

To keep consistency, VITRUVIUS provides a mechanism to define consistency preserving actions for different models. Furthermore, versioning is an important task at developing software. There are various concepts and implementations for the versioning of models, e.g., EMFStore, but none of these are able to guarantee the cross-model consistency provided by VITRUVIUS. Thus, conflicting changes in different models may not be identified as conflicting while merging different branches. In this thesis, an approach is presented that defines a versioning system and preserves the consistency of models of the same system. The approach is based on a graph analysis of the dependency graph of the occurred changes. Besides a requirement relation the dependency graph includes a trigger relation. Afterwards, the two dependency graphs are scanned for a subgraph isomorphism. All changes outside of the isomorphism are potentially conflicting changes. At the manual change resolution, the trigger and the require relation is used to guarantee that a change is applicable and after its application all models are consistent with each other. The approach is illustrated and validated with an application, which combines component-based architectures and class diagrams.

Vortragende(r) Larissa Schmid
Titel Systematische Erfassung der Kontextannahmen für architekturelle Sicherheitsmuster
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Emre Taşpolatoğlu
Vortragsmodus
Kurzfassung Das Etablieren und Erhalten der Qualitätseigenschaft Sicherheit von Software ist eine herausfordernde Aufgabe. Sie wird oft zu spät in den Entwurf von Software miteinbezogen und nach Evolutionen und damit verbundenen Kontextänderungen kann das Sicherheitsniveau leicht signifikant sinken. Dennoch werden Änderungen dieser Art nicht explizit erfasst. In der angefertigten Arbeit wird ein systematisches Vorgehen zur Erfassung von Kontextannahmen vorgeschlagen. Zusammen mit Angriffs- und Sicherheitskatalogen sollen diese eine systematische Validierung der Sicherheit eines Systems möglich machen.

Freitag, 20. Oktober 2017

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Vortragende(r) Martin Gauch
Titel Data-Driven Approaches to Predict Material Failure and Analyze Material Models
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Holger Trittenbach
Vortragsmodus
Kurzfassung Te prediction of material failure is useful in many industrial contexts such as predictive maintenance, where it helps reducing costs by preventing outages. However, failure prediction is a complex task. Typically, material scientists need to create a physical material model to run computer simulations. In real-world scenarios, the creation of such models is ofen not feasible, as the measurement of exact material parameters is too expensive. Material scientists can use material models to generate simulation data. Tese data sets are multivariate sensor value time series. In this thesis we develop data-driven models to predict upcoming failure of an observed material. We identify and implement recurrent neural network architectures, as recent research indicated that these are well suited for predictions on time series. We compare the prediction performance with traditional models that do not directly predict on time series but involve an additional step of feature calculation. Finally, we analyze the predictions to fnd abstractions in the underlying material model that lead to unrealistic simulation data and thus impede accurate failure prediction. Knowing such abstractions empowers material scientists to refne the simulation models. The updated models would then contain more relevant information and make failure prediction more precise.
Vortragende(r) Thomas Mayer
Titel Encryption-aware SQL query log rewriting for LIKE predicates
Vortragstyp Diplomarbeit
Betreuer(in) Martin Schäler
Vortragsmodus
Kurzfassung In the area of workflow analysis, the workflow in respect to e.g. a working process can

be analyzed by looking into the data which was used for the working process or created during the working process. The main contribution of this work is to extend CoVER in such a way that it supports LIKE predicates with order preserving encryption.

Vortragende(r) Hendrik Braun
Titel Quantitativer Vergleich von Metriken für mehrdimensionale Abhängigkeiten
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Michael Vollmer
Vortragsmodus
Kurzfassung In der datengetriebenen Forschung ist das Analysieren hochdimensionaler Daten von zentraler Bedeutung. Hierbei ist es nicht immer ausreichend lediglich Abhängigkeiten zwischen Paaren von Attributen zu erkennen. Häufig sind hier Abhängigkeiten zwischen mehreren Attributen vorhanden, welche sich zwischen den zweidimensionalen Paaren nicht feststellen lassen. Zur Erkennung monotoner Zusammenhänge zwischen beliebig vielen Dimensionen existiert bereits eine mehrdimensionale Erweiterung des Spearman Rangkorrelationskoeffizienten, für beliebige Abhängigkeiten existiert jedoch kein solches erprobtes Maß. Hier setzt diese Arbeit an und vergleicht die beiden multivariaten informationstheoretischen Metriken "allgemeine Redundanz" und "Interaktionsinformation" miteinander. Als Basislinie für diesen Vergleich dienen die Spearman Rangkorrelation, sowie das Kontrastmaß von HiCS.

Freitag, 27. Oktober 2017

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Vortragende(r) Andreas Schatz
Titel Platzierung von Versteckten Ausreißern in Nutzerdaten
Vortragstyp Diplomarbeit
Betreuer(in) Georg Steinbuss
Vortragsmodus
Kurzfassung In dieser Arbeit werden Methoden entwickelt um versteckte Ausreißer in Datensätzen zu platzieren. Versteckte Ausreißer sind dabei abweichende Datenpunkte die im Gesamtraum als abweichend erkannte werden können, aber in gewissen Teilräumen als normale Datenpunkte erscheinen. Zusätzlich werden benutzerdefinierte Einschränkungen entwickelt, die es einem Benutzer erlauben, den Bereich in dem versteckte Ausreißer platziert werden sollen, einzuschränken. Die Verfahren werden in unterschiedlichen Szenarien mit realen und synthetischen Daten evaluiert.

Freitag, 3. November 2017

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Vortragende(r) Joshua Gleitze
Titel Eine deklarative Sprache zur Konsistenzhaltung mehrerer Modelle
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung Der Einsatz mehrerer Modelle zur Beschreibung eines Softwaresystems birgt oftmals die Herausforderung, diese konsistent zu halten. Während es viel Forschung zur Konsistenzhaltung zweier Modelle gibt, untersuchen nur wenige Arbeiten die Spezifika der Konsistenzhaltung mehrerer Modelle. In dieser Bachelorarbeit wird eine neue Programmiersprache vorgestellt, die es erlaubt, Transformationen zu erstellen, die mehr als zwei Modelle konsistent halten. Die Sprache verwendet ein Zwischen-Metamodell, sodass alle Transformationen zuerst von einem existierenden Modell in das Zwischenmodell und dann erst in die anderen Modelle ausgeführt werden.
Vortragende(r) Sonja Amann
Titel Integrated Reliability Analysis of Business Processes and Information Systems
Vortragstyp Diplomarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Today it is hardly possible to find a business process (BP) that does not involve working with an information system (IS). In order to better plan and improve such BPs a lot of research has been done on modeling and analysis of BPs. Given the dependency between BPs and IS such assessment of BPs should take the IS into account. Furthermore, in most assessment of BPs only the functionality, but not the so called non-functional requirements (NFR) are taken into account. This is not adequate, since NFRs influence BPs just as they influence IS. In particular the NFR reliability is interesting for planning of BPs in business environments. Therefore, the presented approach provides an integrated reliability analysis of BPs and IS. The proposed analysis takes humans, device resources and the impact from the IS into account. In order to model reliability information it has to be determined, which metrics will be used for each BP element. Thus a structured literature search on reliability modeling and analysis is conducted in seven resources. Through the structured search 40 papers on modeling and analysis of BP reliability were found. Ten of them were classified as relevant for the topic. The structured search revealed that no approach allows for modeling reliability of activities and resources separate from each other. Moreover, there is no common answer on how to model human resources in BPs. In order to enable such an integrated approach the reliability information of BPs is modeled as an extension of the IntBIIS approach. BP actions get a failure probability and the resources are extended with two reliability related attributes. For device resources the commonly used MTTF and MTTR are added in order to provide reliability information. Roles, that are associated with actor resources, are annotated with MTTF and a newly developed MTTRepl. The next step is a reliability analysis of an BP including the IS. Markov chains and reduction rules are used to analyze the BP reliability. This approach is exemplary implemented with Java in the context of PCM, that already provides analysis for IS. The result of the analysis is the probability of successful execution of the BP including the IS. An evaluation of the implemented analysis presents that it is possible to analyze the reliability of a BP including all resources and the involved IS. The results show that the reliability prediction is more accurate, when BP and IS are assessed through a combined analysis.
Vortragende(r) Rüdiger Heres
Titel Vergleich von Metamodellerweiterungsmethoden in EMOF
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Misha Strittmatter
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Nutzung von Metamodellen ist durch die modellgetriebene Software-Entwicklung

(MDSD) geprägt. Weiterhin ist das Metamodell ein zentrales Entwicklungselement in allen aktuellen MDSD-Projekten. Das Erweitern von Metamodellen wird somit zwangsläufig ein zentrales Thema bei der Weiterentwicklung. Hierbei wird immer mehr darauf geachtet, die Erweiterungen so zu implementieren, dass man sie separieren kann. Da dieser Trend immer stärker zunimmt, keine wissenschaftliche Arbeit gibt, welche die derzeit existierenden Erweiterungsmethoden in EMOF untersucht und bewertet, wird das Thema in dieser Bachelorthesis aufgegriffen. Ziel der Bachelorthesis ist es, eine aktuelle Übersicht über die existierenden Erweiterungsmöglichkeiten zu erstellen, sowie diese zu untersuchen und zu bewerten.

Freitag, 10. November 2017

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Freitag, 17. November 2017

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Vortragende(r) Chris Hiatt
Titel Dynamisches Autotuning mehrerer nominaler Parameter
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Martin Tillmann
Vortragsmodus
Kurzfassung In dieser Arbeit wird dieses Problem unter Zuhilfenahme des Wissens über kausale Abhängigkeiten verschiedener Tuningaufgaben vereinfacht. Da sich die Fragen nach einigen Parameterwerten oft nur dann stellen, wenn andere Parameter gewisse Werte einnehmen, ist es unsinnig, erstere in jedem Fall in den Optimierungsprozess einzubeziehen. Insbesondere erlaubt das entwickelte Verfahren das verlustfreie, simultane Autotuning voneinander abhängiger nominaler und Verhältnisparameter, ohne auf möglicherweise wertvolle Informationen über deren gegenseitige Einflussnahme aufeinander zu verzichten.

Freitag, 24. November 2017

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Vortragende(r) Nils Wilka
Titel Abstrakte und konsistente Vertraulichkeitsspezifikation von der Architektur bis zum Code
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Kateryna Yurchenko
Vortragsmodus
Kurzfassung Software-Systeme können sensible Informationen verarbeiten. Um ihre Vertraulichkeit zu gewährleisten, können sowohl das Architekturmodell, als auch seine Implementierung hinsichtlich des Informationsflusses untersucht werden. Dazu wird eine Vertraulichkeitsspezifikation definiert. Beide Modellebenen besitzen eine Repräsentation der gleichen Spezifikation. Wird das System weiterentwickelt, kann sie sich auf beiden Ebenen verändern und dementsprechend widersprüchliche Aussagen enthalten. Möchte man die Vertraulichkeit der Informationen verifizieren, müssen die Spezifikationselemente im Quellcode in einem zusätzlichen Schritt in eine weitere Sprache übersetzt werden. Die Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Transformation der unterschiedlichen Repräsentationen der Vertraulichkeitsspezifikation eines Software-Systems. Das beinhaltet ein Abbildungskonzept zur Konsistenzhaltung der Vertraulichkeitsspezifikation und die Übersetzung in eine Sprache, die zur Verifikation benutzt werden kann.
Vortragende(r) René Hahn
Titel Bad Smells and Antipatterns in Metamodeling
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Misha Strittmatter
Vortragsmodus
Kurzfassung In modern software development, metamodels play an important role as they build the basis for domain-specific modeling languages, which are used for system design, simulation and code generation. Like any artifact in a software-development process, these languages and their respective models need to evolve over time. However, if metamodels that define those languages are badly designed, the evolution process is complicated and therefore additional effort has to be spent for maintenance. Such design problems are considered as a bad smell. Existing approaches to detect smells in metamodels deal mainly with simple defects or focus only on a small number of smells. Therefore, we present a comprehensive investigation of bad smells and antipatterns by reviewing design smells of object-oriented programming and, if possible, transfer them to metamodeling. These smells are in part automatically detectable, thus, we provide tool support with suitable detection methods as an extension for EMF Refactor. We evaluate this approach by testing every automatically detectable smell with appropriate models and an application of the tool support on an already existing large metamodel to evaluate the suggested refactorings.

Freitag, 24. November 2017

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Vortragende(r) Milena Nedelcheva
Titel Data-Flow Correctness and Compliance Verification for Data-Aware Workflows in Energy Markets
Vortragstyp Diplomarbeit
Betreuer(in) Jutta Mülle
Vortragsmodus
Kurzfassung Data flow is becoming more and more important for business processes over the last few years. Nevertheless, data in workflows is often considered as second-class object and is not sufficiently supported. In many domains, such as the energy market, the importance of compliance requirements stemming form legal regulations or specific standards has dramatically increased over the past few years. To be broadly applicable, compliance verification has to support data-aware compliance rules as well as to consider data conditions within a process model. In this thesis we model the data-flow of data

objects for a scenario in the energy market domain. For this purpose we use a scientific workflow management system, namely the Apache Taverna. We will then insure the correctness of the data flow of the process model. The theoretical starting point for this thesis is a verification approach of the supervisors of this thesis. It formalizes BPMN process models by mapping them to Petri Nets and unfolding the execution semantics regarding data. We develop an algorithm for transforming Taverna workflows to BPMN 2.0. We then ensure the correctness of the data-flow of the process model. For this purpose we analyse which compliance rules are relevant for the data objects and how to specify them using anti-patterns.

Vortragende(r) Jakob Bach
Titel Impact of Aggregation Methods on Clustering of High-Resolution Energy Data
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Holger Trittenbach
Vortragsmodus
Kurzfassung Energy data can be used to gain insights into production processes. In the industrial domain, sensors have high sampling rates, resulting in large time series. Therefore, aggregation techniques are used to reduce computation times and memory requirements of data mining techniques like clustering. However, it is unclear what effects the aggregation has on clustering results and how these effects could be described.

In our work, we propose measures to analyse the impact of aggregation on clustering and evaluate them experimentally. In particular, we aggregate with standard summary statistics and assess the impact using clustering structure measures, internal validity indices, external validity indices and instance-based forecasting. We adapt these evaluation measures and other data mining techniques to our use case. Furthermore, we propose a decision framework which allows to choose an aggregation level and other experimental settings, considering the trade-off between clustering quality and computational cost.

Our extensive experiments comprise the cross-product of 6 physical attributes, 7 clustering algorithms, 7 aggregation techniques, 9 aggregation levels and 13 time series dissimilarities. We use real-world data from different machines and sensors of a production site at the KIT Campus North, extracting time series of fixed and variable length. Overall, we find that clustering results become less similar the more the data is aggregated. However, the exact effect and value of evaluation measures depends on the type of aggregate, clusteringalgorithm, dataset and dissimilarity measure.

Freitag, 1. Dezember 2017

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Vortragende(r) Robin Miller
Titel Untersuchung der Auswirkungen von Messdatenverschleierung auf Disaggregations-Qualität
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Christine Tex
Vortragsmodus
Kurzfassung In diesem Vortrag geht es um den Schutz der Privatsphäre im Kontext von Smart Meter Daten. Im Rahmen einer Bachelorthesis werden Ansätze zur Verschleierung von Smart Meter Daten mittels bekannten Algorithmen zur Disaggregation evaluiert. Disaggregation bezeichnet dabei das extrahieren von Geräteverwendungen aus aggregierten Smart Meter Daten.

Freitag, 8. Dezember 2017

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Vortragende(r) Rosina Kazakova
Titel Relevance-Driven Feature Engineering
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung In predictive maintenance scenarios, failure classification is challenging because large high-dimensional data volumes are being generated continuously in modern factories. Currently complex error analysis occurs manually based on recorded data in our industry use-case. The resulting misclassification leads to longer rework times. Our goal is to perform automated failure detection. In particular, this thesis builds a classification model to detect faulty engines in the vehicle manufacturing process.

The work’s first part focuses on the binary anomaly detection classification problem and aims to predict an engine’s deficiency status. Here, we manage to recognize more than 90% of the faulty engines. In the second part, we extend our analysis to the multi-class classification problem with high-unbalanced classes. Here, our objective is to forecast the exact type of failure. To some extent, this situation shows similarities with the microarray analysis – we observe high-dimensional data with few instances available. This thesis develops a relevance-driven feature engineering meta-algorithm framework. We study the integration of feature relevance evaluation in the construction process of new features. We also use ensemble feature selection algorithms and define our own criteria to determine the relevance of feature subsets. These criteria are integrated in the feature engineering process in order to accelerate it by ignoring parts of the search space without significantly degrading the data quality.

Freitag, 15. Dezember 2017

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Vortragende(r) Lucas Krauß
Titel Efficient Reduction of Energy Time Series
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Kurzfassung
Vortragende(r) Timm Bäder
Titel Portables Auto-Tuning paralleler Anwendungen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Philip Pfaffe
Vortragsmodus
Kurzfassung Sowohl Offline- als auch Online-Tuning stellen gängige Lösungen zur automatischen Optimierung von parallelen Anwendungen dar. Beide Verfahren haben ihre individuellen Vor- und Nachteile: das Offline-Tuning bietet minimalen negativen Einfluss auf die Laufzeiten der Anwendung, die getunten Parameterwerte sind allerdings nur auf im Voraus bekannter Hardware verwendbar. Online-Tuning hingegen bietet dynamische Parameterwerte, die zur Laufzeit der Anwendung und damit auf der Zielhardware ermittelt werden, dies kann sich allerdings negativ auf die Laufzeit der Anwendung ausüben.

Wir versuchen die Vorteile beider Ansätze zu verschmelzen, indem im Voraus optimierte Parameterkonfigurationen auf der Zielhardware, sowie unter Umständen mit einer anderen Anwendung, verwendet werden. Wir evaluieren sowohl die Hardware- als auch die Anwendungsportabilität der Konfigurationen anhand von fünf Beispielanwendungen.

Vortragende(r) David Englert
Titel Statistischer Vergleich mehrsprachiger und zeitabhängiger Sprachkorpora am Beispiel des Google Books Ngram Datensatzes
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung Der Vergleich von zwei Sprachkorpora wird durch einen Homogenitätstest realisiert. Aufgrund der Verfügbarkeit vieler Sprachkorpora unterschiedlicher Sprachen als auch deren zeitlichen Entwicklung, ist diese Methode nicht mehr ausreichend.

Diese Arbeit beschäftigt sich damit unterschiedlich sprachige Korpora vergleichbar zu machen. Darüber hinaus werden erste Ansätze zum Vergleich zeitlicher Entwicklungen zwischen verschiedenen Sprachkorpora gegeben.

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.