Oberseminar (WS 2024/25)
Inhalt
Bachelor- und Masterstudierende tragen über Pläne und Ergebnisse ihrer Abschlussarbeiten vor.
Termine und Ort
| Veranstaltung |
Zeit |
Ort |
Beginn |
| Oberseminar |
Di, 10:00 - 12:00 Uhr |
157, Oettingenstr. 67 |
15.10.2024 |
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.
- Das Oberseminar kann auch außerhalb der Semesterzeiten bzw. innerhalb der vorlesungsfreien Zeit stattfinden.
- Zu den Vorträgen wird hier im Internet eingeladen.
- Um Ankündigungen für die nächsten Vorträge zu erhalten, melden Sie sich bitte für unseren Zulip-Stream "#DBS-Oberseminar" an. Sie können ihn hier finden.
- Jeder Student mit einem CIP-Account hat Zugriff auf Zulip. Falls Sie noch keinen CIP-Account haben, erstellen Sie bitte einen (hier für nähere Informaionen).
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: Philipp Jahn (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 Joao Cardoso (cardoso@dbs.ifi.lmu.de) 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 |
| 08.10.2024 |
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| 15.10.2024 |
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| 22.10.2024 |
- (A) Anomaly Detection in an Object-Centric Setting
- (B) SWIR Vorhersage unter Verwendung von SatMAE
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| 29.10.2024 |
- (A) Active Learning for Air Quality in Europe
- (A) Investigation of Stream Speeds with River
- (M) MetaCrash - A Predictive Modeling Framework for Sequential Vehicle Crash Data
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| 05.11.2024 |
- (A) Temporal Data Ensemble Learning for Crypto Price Prediction
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| 12.11.2024 |
- (B) Ersetzung von Spectral Clustering im Self-Expressive Subspace Clustering mit Multi-Density DBSCAN
- (M) Adjustment of ADA strategies into the ASFDA setting through the usage of pseudo-labels based on DiaNA
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| 19.11.2024 |
- (B) Evaluation of satellite-based Methods for Methane Detection
- (A) Fast data access for in-Browser data analytics
- (A) Benchmarking Multi-Dimensional Raster Data Processing Systems for Large-Scale Earth Observation Workflows
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| 26.11.2024 |
- (B) Investigation of cluster density variation in various datasets with applications in clustering
- (A) Trajectories Generation as a Step Towards Diffusion World Models
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| 03.12.2024 |
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| 10.12.2024 |
- (B) Analyzing Outlier Detection Methods Using Various Distance Functions for Mixed Data Types
- (A) Automated Architecture Optimization for Deep Semi-Supervised Anomaly Detection Using Neural Architecture Search (NAS)
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| 17.12.2024 |
- (M) Development and Benchmarking of Clustering Methods for Object-Centric Event Logs
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| 07.01.2025 |
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| 14.01.2025 |
- (Z) Discovering Model Bias in GEDI
- (B) Untersuchung der Fähigkeit von DiaNA in der source-freien Domäne
- (B) Ambulance Station Placement
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| 21.01.2025 |
- (B) On the Influence of HATC Parameters on Collusion Detection in Online Exams
- (M) Constrained Meta Reinforcement Learning
- (A) Meta Reinforcement Learning for 3D constrained bin packing problem
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| 28.01.2025 |
- (Z) Optimizing Text-to-SQL Systems for Enhanced Supply Chain Data Analysis
- (A) OCEL-Gen: A parametrisable Object Centric Event Logs Generator
- (A) End-to-End Autoregressive Pixel Models of Generation in Text Space
- (A) Does Active Learning really undermine VQA models? An in-depth study on VQA datasets
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| 04.02.2025 |
- (A) Reinforcement Learning Policy Optimization using Counterfactual Causal Reasoning with Transformer
- (A) Data Mining for Market Analysis in Germany's Job Market
- (A) SVAG: Spatiotemporal Video Action Grounding
- (A) Constrained Meta Reinforcement Learning for 3D Bin Packing Problem
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| 11.02.2025 |
- (M) RGB and Radar Fusion for Semantic Segmentation
- (A) Implementierung und Evaluierung von Datenmanagementlösungen für hochauflösende Zeitreihendaten
- (A) Learning Vector Quantizations for Similarity Search
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| 04.03.2025 |
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| 11.03.2025 |
- (B) Benchmarking Next Activity Prediction through DFG-based Features
- (A) Anonymizing Trajectories with Transition Bloom Filters
- (M) Reinforcement Learning for Discrete Allocation Tasks with Constraints
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| 18.03.2025 |
- (A) Evaluation of the impact of stream speeds on ClusTree
- (B) Investigation of Stream Speeds with River
- (A) Micro-Cluster Movement of CluStream
- (A) Influence of Data Ordering on CluStream
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| 25.03.2025 |
- (B) Anomaly Detection in an Object-Centric Setting
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