Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme
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Oberseminar (WS 2019/20)

Inhalt

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

Termine und Ort

Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Oberseminar Mo, 10:15 - 11:45 Uhr  Oettingenstr. 67, Raum 161 14.10.2019

Anwesenheitspflicht und Interessenten

  • Wir erwarten, dass alle Bearbeiter/-innen 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
    • Disputation Bachelorarbeit (B) bzw. Projektarbeit (P): 20 Minuten
    • Disputation 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.
  • Wir empfehlen für den Vortrag unseren Vortragslaptop zu nutzen. Senden Sie hierfür bitte vorab Ihre Präsentation im PPT/PDF Format an dbs-slides@ifi.lmu.de.
  • Andernfalls, kümmern Sie sich bitte 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
14.10.2019
  • (B) On Component Analysis Architecture based Clustering
  • (M) A Deep Learning Approach for Visual Quality Assessment in the Premium Automobile Industry
  • (B) A Concept for Parallel Grid-based Correlation Clustering
21.10.2019
28.10.2019
  • (M) Cash Cycle Optimization using Machine Learning
  • (A) Multi-Agent Resource Routing
04.11.2019
  • (B) Distance Definition and Clustering on Periodic Time Series
  • (B) Variants of Spectral Clustering
11.11.2019
  • (A) k-Lines Clustering
  • (B) Eine Datenbank für das KOM Projekt der LMU
  • (M) Density Based Linear Correlation Clustering on MapReduce
18.11.2019
  • (B) On Quality Metric Ensembles in Context of Hierarchical Clustering
  • (B) On Clustering in Linear Parameter Space Through Sampled Functions
  • (A) Clustering using Inverse Heat Kernels
  • (A) Inferring Process Performance Models from Interval Events
25.11.2019
  • (A) Distance-Based Knowledge Graph Alignment
  • (M) Relation Disambiguation using RESCAL
  • (M) Simulation of a Stochastic Environment with Agent Interaction for Reinforcement Learning
02.12.2019
09.12.2019
  • (B) k-dense Clustering
  • (A) Process Mining Topic
  • (A) Statistic-based Internal Quality measures for Clustering
  • (A) A Model for Density-based Clustering
16.12.2019
  • (M) Deep Generative Models for Graphs
  • (M) kNN in High- Dimensional Data
13.01.2020
  • (M) Detecting Global Correlated Clusters using Hough Transform through Locally Dense Correlations
20.01.2020
27.01.2020
03.02.2020