Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme
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Oberseminar (SS 2019)

Inhalt

Bachelor- und Masterstudierende tragen über Pläne und Ergebnisse ihrer Abschlussarbeiten vor.

Termine und Ort

Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Oberseminar Mo, 10.00 - 12.00 Uhr (c.t.) Raum L 155, Oettingenstr. 67 23.04.2019

Anwesenheitspflicht und Interessenten

  • Wir erwarten, dass alle Bearbeiter von Bachelor- und Masterarbeiten am Lehrstuhl am Oberseminar teilnehmen. Sie lernen nicht nur das Podium für Ihre eigenen Vorträge kennen, sondern erfahren mehr über die Vielfalt unserer laufenden Forschung und bilden das Publikum für Ihre Mitstudierenden.
  • Zu den Vorträgen wird hier im Internet eingeladen.
  • Tragen Sie sich gerne in unsere Mailingliste des Oberseminars ein, um die Ankündigungen für die nächsten Vorträge zu erhalten.

Informationen für Vortragenden

  • Bitte bereiten Sie Ihre Präsentationen so vor, dass folgende Vortragszeiten eingehalten werden:
    • Antrittsvortrag (A): 10 Minuten
    • Abschlussvortrag Bachelorarbeit (B) bzw. Projektarbeit (P): 20 Minuten
    • Abschlussvortrag Masterarbeit (M) bzw. Zulassungsarbeit (Z): 25 Minuten
    • Gastvortrag (G): nach Vereinbarung
  • Terminvereinbarungen: Max Berrendorf (Vortragstitel bitte vorher mit dem Betreuer abstimmen). Stimmen Sie den angestrebten Vortragstermin zuvor bitte sowohl mit Ihrem Aufgabensteller, als auch Ihrem Betreuer ab.
  • Bitte kümmern Sie sich um ggf. benötigte Hardware (z.B. Display-Adapter). Sollten Sie dennoch bestimmte Hardwareanforderungen haben, sprechen Sie sich bitte rechtzeitig mit Franz Krojer ab
  • Für Termine, die außerhalb der Semesterzeiten liegen, werden die Vortragenden gebeten sich frühzeitig mit dem/-r jeweiligen Betreuer/-in, dem offiziellen Aufgabensteller und dem/-r Oberseminarkoordinator/-in in Verbindung zu setzen

Vortragstermine

Datum Thema
08.04.2019
  • (B) Temporal Cycles in Event Data
  • (A) Label-Independent Process Matching
  • (P) Pixelweise Segmentierung von OCT Bildern
29.04.2019
  • (A) Bayesian Convolutional Neural Networks
  • (A) Prädiktive Ausfallerkennung am Prüfstand
  • (M) EFISC - An Extendable Framework for Interactive Subspace-Clustering
  • (A) A kNN-based Clustering Approach
06.05.2019
  • (A) Comparison of Different Grid Construction Methods in Clustering
  • (A) Angular-Based Clustering
  • (A) Trans-Subspace Correlations between Multi-Resolution Periodic Parameter Spaces
  • (A) Interactive Spectral Clustering
13.05.2019
  • (A) Relation Disambiguation using RESCAL
  • (A) Routing: Replanning vs Stochastic Planning
  • (A) Simulation of a Stochastic Environment with Agent Interaction for Reinforcement Learning Tasks
20.05.2019
  • (B) Application of Data Mining Methods for Customer Clustering
  • (A) Knowledge Graph Fusion using Cycle Consistency
27.05.2019
  • (A) On Clustering in Linear Parameter Space Through Sampled Functions
  • (A) GPU grid-based piecewise linear approximation for linearly correlated clusters
  • (A) Clustering of temporally distorted frame segmentation and assembly on video data
  • (B) Knowledge Graph Representations of Event Logs
03.06.2019
  • (A) On Quality Metric Ensembles in Context of Hierarchical Clustering
  • (A) Interactive Hierarchical Clustering
  • (A) Reference-Model-Based Distances on Trace Data
  • (A) k-dense Clustering
  • (A) A MapReduce Variant of 4C
17.06.2019
  • (B) Fact Prediction on Knowledge Graphs using Debate Dynamics
  • (A) Improving DBSCAN using k-Core Decomposition
  • (A) Interactive Parameter Space Transform
  • (A) Time Improvements of kProcess
24.06.2019
  • (A) kNN in High- Dimensional Data
  • (A) Spectral Variants
  • (A) Bottom-Up Subspace Clustering using kNN-Graph Similiarity
  • (A) Negative Sampling Strategies for Link Prediction in Knowledge Graphs
01.07.2019
  • (M) A kNN-based Importance Score for Subspaces
  • (A) Process Model Decomposition with Infomap
08.07.2019
  • (M) Comparison between different Deep Learning Architectures for Object Detection in an Industrial Environment
15.07.2019
22.07.2019