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
| Date |
Talks |
| 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
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| 21.10.2019 |
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| 28.10.2019 |
- (M) Cash Cycle Optimization using Machine Learning
- (A) Multi-Agent Resource Routing
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| 04.11.2019 |
- (B) Distance Definition and Clustering on Periodic Time Series
- (B) Variants of Spectral Clustering
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| 11.11.2019 |
- (A) k-Lines Clustering
- (B) Eine Datenbank für das KOM Projekt der LMU
- (M) Density Based Linear Correlation Clustering on MapReduce
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| 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
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| 25.11.2019 |
- (M) Relation Disambiguation using RESCAL
- (M) Simulation of a Stochastic Environment with Agent Interaction for Reinforcement Learning
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| 02.12.2019 |
- (A) Distance-Based Knowledge Graph Alignment
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| 09.12.2019 |
- (B) k-dense Clustering
- (A) A Model for Density-based Clustering
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| 16.12.2019 |
- (M) From Node Embeddings to Graph Generation
- (M) kNN in High- Dimensional Data
- (M) Process Model Decomposition with Infomap
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| 13.01.2020 |
- (A) A Multilabel Clustering Approach based on Attribute-Dependent Density
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| 20.01.2020 |
- (M) Time Series Analysis for the Detection of ALMA Space Telescopes
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| 27.01.2020 |
- (M) Supervised CycleGANs
- (A) Erfassung mobiler Haltestellen
- (A) Accumulated Local Importance
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| 03.02.2020 |
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| 10.02.2020 |
- (M) Coalition-based Ranking on Process Graphs
- (M) Label-Independent Process Matching
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| 24.02.2020 |
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| 02.03.2020 |
- (A) Discovering Frequent Subtraces with Wildcards
- (P) Knowledge Transfer for Spatial Interpolation Models
- (M) Improving DBSCAN Using K-Core Decomposition
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| 16.03.2020 |
- (M) Active Learning for Entity Alignment
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