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Auflistung Band 45 (2022) nach Titel
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- Zeitschriftenartikel13 Jahre Gewissensbits: Wir ziehen um!(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 6, 2022) Class, Christina B.; Coy, Wolfgang; Kurz, Constanze; Obert, Otto; Rehak, Rainer; Trinitis, Carsten; Ullrich, Stefan; Weber-Wulff, Debora
- Zeitschriftenartikel50 Jahre universitärer Informatik-Studiengang an der TU Dresden aus der Sicht von Zeitzeugen in einem Zeitstrahl(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 3, 2022) Demuth, Birgit; Rohde, Frank; Aßmann, UweIm Jahr 2019 haben deutsche Universitäten das Jubiläum einer 50-jährigen Informatikausbildung gefeiert. Die TU Dresden blickt dabei seit 1969 als erste Universität auf Erfahrungen in beiden deutschen Staaten zurück. Während die historische Entwicklung in der Informatikausbildung für die BRD gut dokumentiert ist, besteht in der Dokumentation durch das Informatik Spektrum für die DDR eine Lücke. Die Informatikausbildung in der DDR befand sich seit ihren Anfängen auf Augenhöhe mit den Entwicklungen in der BRD. Im vorliegenden Artikel wird die historische Entwicklung des Informatik-Studienganges an der TU Dresden unter Berücksichtigung der Entstehungs- und Entwicklungsphase in der DDR und der Wendezeit bis zur heutigen Fakultät Informatik dargestellt. Aus Anlass des 50-Jahre-Jubiläums im Jahr 2019 wurde die historische Entwicklung in einem webbasierten Zeitstrahl dokumentiert und mit Interviews von Zeitzeugen ergänzt. Dabei lag der Schwerpunkt auf der Lehre einschließlich der Einheit von Lehre und Forschung.
- ZeitschriftenartikelAchtung.Datentrickserei(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Lenz, Hans-J.
- ZeitschriftenartikelAuf dünnem Eis(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 3, 2022) Portmann, EdyMit seiner Common-Sense-Kolumne macht Edy Portmann auf die Probleme rund um Pseudoexaktheit aufmerksam. Am Beispiel der Polerforschung vor mehr als hundert Jahren zeigt er auf, dass die Wissenschaft manchmal zu grossen Wert auf Zahlen legt. Als Lösung schlägt er dieser vor, künftig auch Worten (mehr) Vertrauen zu schenken.
- ZeitschriftenartikelCan neural networks predict steady annual cycles of marine ecosystems?(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Slawig, Thomas; Pfeil, MarkusWe used artificial neural networks to replace the complete spin-up procedure that computes a steady annual cycle of a marine ecosystem driven by ocean transport. The networks took only the few biogeochemical model parameters and attempted to predict the spatially distributed concentrations of the ecosystem, in this case only nutrients, for one time point of the annual cycle. The ocean circulation was fixed for all parameters. Different network topologies, sparse networks, and hyperparameter optimization using a genetic algorithm were used. This showed that all studied networks can produce a distribution that is point-wise close to the original spin-up result. However, these predictions were far from being annually periodic, such that a subsequent spin-up was necessary. In this way, the overall runtime of the spin-up could be reduced by 13% on average. It is debatable whether this procedure is useful for the generation of initial values, or whether simpler methods can achieve faster convergence. Wir haben künstliche neuronale Netze verwendet, um den kompletten Spin-up zu ersetzen, mit dem ein stetiger Jahreszyklus eines marinen, durch den Ozeantransport angetriebenen Ökosystems berechnet wird. Die Netze nahmen nur die wenigen biogeochemischen Modellparameter und versuchten, die räumlich verteilten Konzentrationen des Ökosystems, hier nur Nährstoffe, für einen Zeitpunkt des Jahreszyklus vorherzusagen. Die Ozeanzirkulation war für alle Parameter fest. Es wurden verschiedene Netzwerktopologien, „sparse networks“ und ein Hyperparametertuning durch einen genetischen Algorithmus verwendet. Alle Netze konnten eine Verteilung erzeugen, die dem ursprünglichen Spin-up-Ergebnis punktweise ähnlich war. Allerdings waren die Vorhersagen weit davon entfernt, jahresperiodisch zu sein, weshalb ein nachträglicher Spin-up nötig war. So konnte die Gesamtlaufzeit des Spin-ups im Durchschnitt um 13 % reduziert werden. Es bleibt fraglich, ob dieses Verfahren sinnvoll ist, um Anfangswerte zu generieren, oder ob einfachere Methoden eine schnellere Konvergenz erreichen können.
- ZeitschriftenartikelConcept maps to enable interdisciplinary research in cross-domain fusion(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 4, 2022) Hundsdörfer, Marie; Kröger, Peer; Kuhn, Annegret; Oppelt, Natascha; Peters, Isabella; Wiemers, Lisa MarieA sound basis for an interdisciplinary dialogue is highly important for cross-domain fusion (CDF) dealing with knowledge transfer between working groups situated in different research disciplines. In this paper, we present a literature-based concept map as one example to start an interdisciplinary dialogue between disciplines for the showcase of the concept “coast” and illustrate how such a concept map can be used to explicate various computer science challenges and provide inputs for CDF. We use the strengths of a concept map to display gathered knowledge and perspectives, and hence view the different disciplines have on “coast” and further highlight inter- and intra-categorical connections between several disciplines. With this example, we also want to point out the importance for the understanding of data originating from different disciplines and to raise awareness about the various methods and models that provide data and information for CDF approaches.
- ZeitschriftenartikelConfidence-driven communication of process mining on time series(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 4, 2022) Koschmider, Agnes; Oppelt, Natascha; Hundsdörfer, MarieThe combination of machine learning techniques with process analytics like process mining might even significantly elevate novel insights into time series data collections. To efficiently analyze time series by process mining and to convey confidence into the analysis result, requires bridging challenges. The purpose of this article is to discuss these challenges and to present initial solutions.
- ZeitschriftenartikelCross domain fusion for spatiotemporal applications: taking interdisciplinary, holistic research to the next level(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Renz, Matthias; Kröger, Peer; Koschmider, Agnes; Landsiedel, Olaf; Tavares de Sousa, NelsonExploiting the power of collective use of complementing data sources for the discovery of new correlations and findings offers enormous additional value compared to the summed values of isolated analysis of the individual information sources. In this article, we will introduce the concept of “cross domain fusion” (CDF) as a machine learning and pattern mining driven and multi-disciplinary research approach for fusing data and knowledge from a variety of sources enabling the discovery of answers of the question to be examined from a more complete picture. The article will give a basic introduction in this emerging field and will highlight examples of basic CDF tasks in the field of marine science.
- ZeitschriftenartikelCross Domain Fusion in der Archäologie – Interview mit Dr. Michael Kempf und Prof. Dr. Oliver Nakoinz(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Renz, Matthias; Strohm, Steffen; Kempf, Michael; Nakoinz, Oliver
- ZeitschriftenartikelCross domain fusion in power electronics dominated distribution grids(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Sante, Pugliese; Landsiedel, Olaf; Kuprat, Johannes; Liserre, MarcoIn the near future, a drastic change in the structure of the electric grid is expected due to the increasing penetration of power electronics interfaced renewable energy sources (e.g. solar and wind), highly variable loads (e.g. electric vehicles and air conditioning) and unexpected energy demanding events (e.g. pandemics or natural disasters). Energy balancing management, voltage and frequency stability, reduced system inertia, grid resilience to fault conditions, and power quality of the supply are a few of the main challenges in the future power electronics dominated grids. Power electronics can solve these by integrating information and communication technology in new intelligent, highly reliable, and efficient devices like smart transformers. Smart transformers can increase the power flow flexibility by enabling the correct meshed-hybrid grid operations, as long as load mission and power generation profiles are known. Those profile are generally driven by heterogeneous, highly sparse and often incomplete data that belong to different domains. This article highlights the necessity of new approaches and models to identify patterns and events of interest that can serve as a common base. The resulting patterns can then be cross-fused in a common language and form the basis of further data analytics in future distribution grids.