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Neueste Veröffentlichungen
- ZeitschriftenartikelAspects of Universitarian Distance Teaching and Online Learning(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Beierle, Christoph; Kern-Isberner, GabrieleAlready well before the arrival of the Internet and the world wide web, distance teaching universities were established in various countries. Using the ubiquitous availability of the WWW and advances in modern information and communication technologies, new and exciting online learning offerings like Udacity are now available. From a personal perspective, we discuss aspects of universitarian distance teaching and online learning and present thoughts about benefits the different learning forms may provide.
- ZeitschriftenartikelData Science for Simulating the Era of Electric Vehicles(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Janssens, Davy; Giannotti, Fosca; Nanni, Mirco; Pedreschi, Dino; Rinzivillo, SalvatoreThe vision and scientific challenges presented in this paper are the objectives of the FET-FP7 project DATASIM. The project aims at providing an entirely new and highly detailed spatio-temporal microsimulation methodology for human mobility, grounded on massive amounts of big data of various types and from various sources, with the goal to forecast the nation-wide consequences of a massive switch to electric vehicles, given the intertwined nature of mobility and power distribution networks.
- ZeitschriftenartikelDie Freiburger „Stanford AI Class“ Erfahrung(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Burgard, Wolfram
- ZeitschriftenartikelRevealing Underlying Structure and Behaviour from Movement Data(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Sester, Monika; Feuerhake, Udo; Kuntzsch, Colin; Zhang, LijuanSpatio-temporal trajectories contain implicit knowledge about the movement of individuals, which is relevant for problems in various domains, e.g. animal migration, traffic analysis, security. In this paper we present real-time approaches to segment trajectories into meaningful parts which reflect the underlying typical behaviour or structure. Based on this information atypical behaviour can be identified.
- ZeitschriftenartikelNeuronale Modelle zur Offboard-Diagnostik in komplexen Fahrzeugsystemen(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Müller, Tobias CarstenDie zunehmende Komplexität moderner Fahrzeuge erfordert neue, innovative Diagnostikverfahren, um auch zukünftig noch eine effiziente und kostengünstige Wartung in den Servicewerkstätten zu gewährleisten. Bereits seit einigen Jahren werden Daten von Reparaturfällen aus den Servicewerkstätten umfangreich aufgezeichnet, die bisher jedoch nicht automatisiert für Diagnostikverfahren genutzt werden.In dieser Arbeit wird ein Offboard-Diagnostik-Verfahren entwickelt, welches in einem automatisierten Prozess aus den aufgezeichneten Reparaturfällen neuronale Netze erzeugt und trainiert. Die Netze werden anschließend den Servicewerkstätten zur Unterstützung der Fehlersuche zur Verfügung gestellt. Zur Evaluierung wurde ein Prototyp implementiert, der mit Daten aus einigen zehntausend realen Reparaturfällen trainiert wurde. Die Experimente haben gezeigt, dass ein solcher Ansatz bereits mit den derzeit zur Verfügung stehenden Daten gute Ergebnisse liefert.
- ZeitschriftenartikelInterview with Yücel Saygin on Privacy in Spatiotemporal Data Analysis(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Körner, Christine
- ZeitschriftenartikelNeue Medien? – Neue Uni!(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Furbach, Ulrich
- ZeitschriftenartikelEfficient Traffic Density Prediction in Road Networks Using Suffix Trees(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Kriegel, Hans-Peter; Renz, Matthias; Schubert, Matthias; Züfle, AndreasRecently, modern tracking methods started to allow capturing the position of massive numbers of moving objects. Given this information, it is possible to analyze and predict the traffic density in a network which offers valuable information for traffic control, congestion prediction and prevention. In this paper, we propose a statistical approach to predict the density on any edge in such a network at a future point of time. Our method combines long-term and short-term observations of a traffic network in order to predict traffic density for the near future. In our experiments, we show the capability of our approach to make useful predictions about the traffic density and illustrate the efficiency of our new algorithm when calculating these predictions.
- Zeitschriftenartikelmachine head – was lehren uns Simulationen über die Psyche?(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Greve, Werner
- ZeitschriftenartikelSpatiotemporal Modeling and Analysis—Introduction and Overview(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 26, No. 3, 2012) Körner, Christine; May, Michael; Wrobel, StefanOver the past five to seven years the analysis of trajectory data has established itself as an independent research discipline within the area of data mining. In this article we provide an overview on data characteristics, state-of-the-art preprocessing and analysis methods of trajectory data. We conclude the article with a collection of challenges that arise due to the increasing variety of spatiotemporal data sources and which have to be solved for the application of spatiotemporal analysis methods in practice.
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