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Auflistung nach Autor:in "Doerfel, Stephan"

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  • Konferenzbeitrag
    Exploring AI for interpolation of combine harvester yield data
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Johannsen, Lucas; Ramm, Sebastian; Reckleben, Yves; Doerfel, Stephan
    In the wake of eco-schemes introduced by the EU's Common Agricultural Policy, this study evaluates AI-based interpolation methods for generating yield maps as one component of a decision support system, aiding farmers in eco-scheme implementation. The research contrasts ordinary Kriging (OK) with AI techniques – Random Forest (RF) enhanced with spatial fea-tures (RFsp), covariates (RFspco) and DeepKriging (DK), utilizing combine harvester yield data. Performance metrics show AI, especially RF variants, surpassing OK. For a 0.7 split, R² were 0.6 (OK), 0.77 (RF), 0.81 (RFsp), 0.78 (DK); MSE were 0.6 (OK), 0.34 (RF), 0.28 (RFsp), 0.32 (DK). Spatial features boosted accuracy, while incorporating Terrain Models had no rele-vant impact on the results. These findings are crucial for an automated, accurate decision support system, facilitating eco-scheme adoption for farmers. The efficiency of AI methods underscores their potential in promoting sustainable, informed agricultural practices.
  • Konferenzbeitrag
    Privatsphären- und Datenschutz in Community-Plattformen: Gestaltung von Online-Bewertungsportalen
    (INFORMATIK 2011 – Informatik schafft Communities, 2011) Kartal, Aliye; Doerfel, Stephan; Roßnagel, Alexander; Stumme, Gerd
    Aufgrund der mittlerweile unüberschaubaren Vielfalt von Anwendungs- möglichkeiten des Web 2.0, findet man fast zu jedem Lebensbereich eine passende Community im Netz. Dabei steigt auch die Anzahl der Bewertungsportale stetig und betrifft längst nicht mehr nur die Bewertung von Waren, sondern erstreckt sich unterdessen auch auf Beurteilungen von Leistungen und Eigenschaften von zu bestimmten Berufsgruppen gehörenden Personen. Diese Entwicklung birgt die Gefahr, dass die dadurch gewonnenen persönlichen Daten durchaus geeignet sind, wahrheitswidrig ein übermäßig positives oder übermäßig negatives Persönlichkeitsbild des Betroffenen zu konstruieren und dadurch sein Ansehen zu beeinflussen. Im Hinblick auf Fragen im Zusammenhang mit dem Persönlichkeitsund Datenschutz soll der folgende Beitrag Maßstäbe an eine verfassungsund datenschutzkonforme technische Gestaltung von Online-Bewertungsportalen aufzeigen.