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S18 - SKILL 2022 - Studierendenkonferenz Informatik

Autor*innen mit den meisten Dokumenten  

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Neueste Veröffentlichungen

1 - 10 von 14
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    The problem of packing modification-disjoint P3 – an overview and an improved heuristic approach
    (SKILL 2022, 2022) Dirks, Jona; Gerhard, Enna
    The problem of packing modification-disjoint P₃ – an overview and an improved heuristic approach We consider the problem of packing modification-disjoint induced P₃. This has not been fully researched so far. Induced P₃ are especially relevant to solve the cluster editing problem. We provide an overview and new insights for locating modification-disjoint P₃ packing within the complexity hierarchy. Accordingly, we further look into conflict graphs. In response to our theoretical results, we create a significantly improved heuristic based on the approach of Spinner (2019). We then analyze its efficiency empirically on a selection of generated and public datasets. Our results show that it is either better than existing heuristics when comparing solution size and running time.
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    Identifying Alternatives and Deciding Factors for a Data Mesh Architecture
    (SKILL 2022, 2022) Voß, Clara
    The data mesh was introduced in 2019 as a new type of data architecture. It promises a more democratic and scalable way of data production and consumption, while also solving data engineering problems of siloed and hyper-specialized data engineering knowledge, a growing number of dependencies within data pipelines, and the rigidness of centralized monoliths. This paper used expert interviews to identify the most significant current alternatives to the data mesh and abstract factors, with which companies can evaluate whether a data mesh can further their move to a data-driven, democratized future. The results show that the motivation, company culture, company structure, IT history and IT structure should be evaluated before implementing a data mesh. This paper is based on a bachelor thesis.
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    TD-Browser – A Beginner-friendly Web-Client for the Web of Things
    (SKILL 2022, 2022) Hanoun, Osama
    In this paper, I introduce the TD-Browser which enables visual interactions with Web Things by generating user interface elements from Thing Descriptions. The target group are beginners who did not yet understand the concept of the Web of Things. Currently, most available tools focus on scientific purposes with a lack of documentation which makes it hard for newcomers to gain practical experience. For evaluation, I conducted a study using the Concurrent Think-aloud method with one subject to uncover first design flaws. Although TD-Browser cannot be used for teaching beginners the concepts of the Web of Things for now, its clean user interface enables users to work and interact effortlessly with Web Things.
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    Gaining insights into the information distribution of Light Fields and enabling adaptive Light Field processing
    (SKILL 2022, 2022) Kremer, Robin
    Thanks to smartphones with several cameras, capturing a scene from multiple view points has become increasingly more available. Together with the evolving computing capabilities of modern hardware, light field processing has gained a lot of attention in the last years [Br20; Fl19; Mi20]. These techniques rely on neural networks to generate representations of the light field data. Other work assumes certain scene properties to enable light field processing (like lambertian radiation). The work shown here uses depth maps to transform the light field into a froxel (frustum + voxel)[Ev15] centered representation enabling unique post processing steps and analysis of the ray distribution in a scene. But more importantly it paves the way to quantify the information distribution within a scene. Based on this information appropriate adaptive filtering techniques can be applied. The transformation into the froxel centric representation is compatible with techniques like NERF.
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    Implementierung und Analyse von Gradientenberechnung in Quantenalgorithmen
    (SKILL 2022, 2022) Schmidt, Moritz
    Quantencomputer bieten die theoretische Möglichkeit, verschiedenste Probleme präziser und schneller zu lösen als klassische Computer. Auch im Gebiet des maschinellen Lernens, welches in den letzten Jahren in einem immer größer werdenden Spektrum an Disziplinen Anwendung findet, hofft man das Potential des Quantencomputers zu entfalten. Viele Algorithmen des maschinellen Lernens sind im Kern Optimierungsprobleme. Um eine möglichst genaue Lösung für diese Probleme zu finden, werden oft gradientenbasierte Verfahren als Kompromiss zwischen Rechenaufwand und Qualität der Lösung verwendet. In dieser Arbeit werden verschiedene Methoden zur Bestimmung von Gradienten von Funktionen, die durch Quantenschaltkreise implementiert werden, analysiert und verglichen. Die Ergebnisse zeigen, wie die inhärente Varianz von Messungen auf Quantencomputern zu einem Dilemma bei der Wahl von Hyperparametern von numerischen Verfahren führt, warum das analytische Parameter-Shift Verfahren einzelne Gradienten nicht nur exakt, sondern auch effizient berechnet und warum das SPSA Verfahren vor allem zur Gradientenberechnung auf großen Schaltkreisen mit vielen Parametern eine gute numerische Alternative sein kann. Dies kann als Entscheidungsgrundlage zur Gradientenberechnung für zukünftige Implementierungen von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Quantencomputern dienen.
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    Methode für Vorhersagen über die Fortführung von Handbewegungen
    (SKILL 2022, 2022) Rall, Philipp; Bender, Nicolas
    Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Methode zur Echtzeit-Vorhersage von Trajektorien seitlicher Greifbewegungen zur Kollisionsvermeidung in der kollaborativen Robotik. Ein Neuronales Netz sagt hierfür anhand des Verlaufs der Anfangsbewegung in einem Regressionsansatz die Endposition und Dauer des gesamten Greifvorgangs voraus. Durch das Minimum Jerk Model für gekrümmte Punkt-zu-Punkt-Bewegungen lässt sich daraufhin der weitere Verlauf der Trajektorie präzise berechnen. Die Arbeit legt besonderen Fokus auf die Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Datenvorverarbeitung, die aufgenommene Rohdaten von natürlichen Greifbewegungen in mehreren modularen Verarbeitungsphasen zur qualitativ hochwertigen und vereinheitlichten Trainingsdaten transformiert sowie fehlerbehaftete Messdaten aussortiert.
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    MICROLATION - EDSL zum Simulieren von komplexen Microservice-Anwendungen zur Bewertung ihrer Resilienz
    (SKILL 2022, 2022) Rentz, Bjarne Valentin
    Microservice-Anwendungen müssen aufgrund der Kommunikation über das Netzwerk mit neuen Fehlerquellen umgehen können. Dafür gibt es verschiedene Entwurfsmuster (Retry, Timeout etc.), die unterschiedliche Einsatz-und Konfigurationsmöglichkeiten bieten. Es ist jedoch schwer für konkrete Anwendungen den optimalen Einsatz dieser herauszufinden. Deshalb stellt diese Arbeit eine EDSL vor, durch welche Microservice-Anwendungen definiert und simuliert werden können, um den optimalen Einsatz herauszufinden. MICROLATION ermöglicht damit die weitere Erforschung der Muster und ihrer Konfigurationen für unterschiedliche Microservice-Anwendungen.
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    Berechnung optimaler Wege im öffentlichen Verkehr
    (SKILL 2022, 2022) Sander, Jurek
    In dieser Arbeit stellen wir einen neuen Algorithmus zur Berechnung optimaler Wege in öffentlichen Verkehrsnetzen vor, der auf dem Round-Based Public Transit Routing (RAPTOR) Algorithmus von Delling et al. (2015) basiert. Im Gegensatz zu den meisten bestehenden Arbeiten wählen wir als Optimalitätskriterium nicht die planmäßige, sondern die erwartete Ankunftszeit. Wir berücksichtigen somit mögliche Verspätungen durch die Definition eines geeigneten Wahrscheinlichkeitsmodells und erreichen dadurch eine deutlich höhere Planungssicherheit. Unser Algorithmus ist darüber hinaus in der Lage, weitere Kriterien wie beispielsweise die maximale Anzahl der Umstiege in der Berechnung optimaler Routen zu berücksichtigen und ist deshalb flexibler einsetzbar als der einzige bereits bekannte Algorithmus dieser Art.
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    SKILL 2022 - Proceedings komplett
    (SKILL 2022, 2022)
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    Comparing Link Grammars and Dependency Grammars for parsing German histological reports
    (SKILL 2022, 2022) Dörenberg, Julian
    The availability of structured data is becoming an increasingly critical factor in medical research. Still, pathologists in Germany document their findings in running text instead of in a structured form. In order to obtain structured data from these report texts, hey have to be converted to a more useful form. Link Grammars (LGs) and Dependency Grammars (DGs) both can be used to parse the texts. Hence, LGs and DGs can be used for information extraction on histological reports. This paper aims to compare LGs and DGs, to show why DGs are superior and to evaluate the performance of a DG parser on a corpus of 200 histological reports randomly selected from breast biopsy reports. The DG parser achieved an Unlabelled Attachment Score of 96, a Labelled Accuracy of 95 and a Labelled Attachment Score of 93. Further evaluation shows that the occurrence of medical words which have not been part of the training data does not affect the parsers performance.