Semantische Suche

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Abfrageanweisungen (Bedingungen)

Ausgabeanweisungen (Anzeige)

Optionen

Parameter [+]

limit:

Legt fest, wie viele Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse maximal angezeigt werden sollen

offset:

Legt fest, ab dem wievielten Ergebnis mit der Ausgabe der Abfrageergebnisse begonnen werden soll

link:

Legt fest, ob die Datenwerte der Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse als Link angezeigt werden sollen

headers:

Legt fest, ob Überschriften bzw. Attributbezeichnungen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse verwendet werden sollen

mainlabel:

Legt fest, welche Überschrift oder Bezeichnung für die Hauptergebnisspalte bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

intro:

Legt fest, welcher Text vor der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

outro:

Legt fest, welcher Text nach der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

searchlabel:

Legt fest, welcher Text als Link zur Ausgabe weiterer Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

default:

Legt fest, welcher Text angezeigt werden soll, sofern keine Abfrageergebnisse vorhanden sind

import-annotation:

Legt fest, ob die zusätzlich annotierten Daten während des Parsens einer Seite kopiert werden sollen

propsep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributen der Ergebnisse genutzt werden soll

valuesep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributwerten der Ergebnisse genutzt werden soll

template:

Legt fest, welche Vorlage zum Anzeigen der Abfrageergebnisse verwendet werden soll

named args:

Legt fest, ob Bezeichnungen für die Parameter an die Vorlage bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse weitergegeben werden sollen

userparam:

Legt fest, welcher Wert jedem Vorlagenaufruf übergeben wird, sofern eine Vorlage genutzt wird

class:

Legt fest, welche zusätzliche CSS-Klasse genutzt werden soll

introtemplate:

Legt fest, welche Vorlage vor der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll

outrotemplate:

Legt fest, welche Vorlage nach der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll

sep:

Legt fest, welches Trennzeichen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse genutzt werden soll

prefix:

Control display of namespace in printouts

Sortierbedingungen

Löschen

Sortierbedingung hinzufügen

ErgebnisCodeFehleranalyseExtra

Zum Einbetten dieser Abfrage in eine Wikiseite kann der unten angegebene Code verwendet werden:

{{#ask: [[Kategorie:Termin]] [[Veranstaltungsdatum::>>20 November 2017]]
 |?Veranstaltungsdatum#DE-F[l, j. F Y]
 |?Veranstaltungsraum
 |format=template
 |limit=5
 |offset=5
 |link=none
 |sort=Veranstaltungsdatum
 |order=ascending
 |mainlabel=Name
 |searchlabel= weitere Termine
 |template=Termin-Ergebnis
 |named args=yes
}}

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JSON CSV RSS RDF

Abfrage-Logbuch

{
    "query_string": "[[Kategorie:Termin]] [[Veranstaltungsdatum::&gt;&gt;20 November 2017]]",
    "query_source": "SMWSQLStore",
    "query_time": "0.0081",
    "from_cache": false
}

Freitag, 22. Dezember 2017

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}} (Keine Vorträge)

Freitag, 12. Januar 2018

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}

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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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}

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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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}} (Keine Vorträge)

Freitag, 2. Februar 2018

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}

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.