Kolloquium


Im Kolloquium werden Themen aus den Veranstaltungen vorgestellt.


Bisherige Themen (Auswahl)

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Konzeption und Implementierung eines Softwareartefakts zum inhaltsbasierten Clustern von digitalen Bildern unter Verwendung eines Self-Enforcing Networks

Kombinations- und Synergiepotenziale von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning mit der Blockchain-Technologie

Creation of Graphs implementing the Algorithm for Neighborhood Generation (ANG) for the Analysis of Attribute Sequences

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Development and Evaluation of Artificial Intelligence (AI) Models for User and Entity Behavior Analytics (UEBA) in Corporate Networks

Overview on Artificial Neural Networks in Business

Realisierung einer Gegner-KI für das Videospiel Asteroids durch Reinforcement Learning

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Modellierung und Implementierung eines Self-Enforcing Networks gestützten Fuzzy-Systems in CoBASC-JACK zur dynamischen Überprüfung von Mathematik-Lösungen

Analyse von Sequenzdaten mit ANG

Data Mining mit KNIME angewandt auf die Domäne Online Poker

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Implementierung eines Convolutional Neural Networks zur Hmogenitätsbewertung von Lichtleitern in Kraftfahrzeugen

Erweiterung des E-Assessment-Systems CoBASC-JACK um zusätzliche nicht-mathematische Evaluierungskriterien

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Entwicklung eines Modells zur Vorhersage von Dokumentenzugriffen in Bauingenieurprojekten unter Verwendung eines Self-Enforcing Networks

Entwicklung eines Tools zur Ergebnisvisualisierung von SEN-basierten Neuronalen Netzen im Kontext einer Webanwendung

Planung und Entwicklung einer Lehrstuhl-Applikation für das Betriebssystem Android

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Die Auswahl von Vorgehensmodellen im IT-Projektmanagement. Entwicklung, Implementierung und Anwendung eines empirischen Entscheidungsmodells mit einem Self-Enforcing Network

Apekte des Design Science Research für die Entwicklung eines Modells zur Vorhersage von Dokumentenzugriffen in Bauingenieurprojekten unter Verwendung eines Self-Enforcing Networks

Implementation of an ANG-Tool (Algorithm for Neighborhood Generating) in JAVA for Document Analysis

Übersicht der Techniken zur Identifizierung möglicher VOIP Angriffe und Optimierung der Analyse von Angriffstools mit einem Self-Enforcing Network

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Erweiterung von Self-Enforcing Networks durch Generierung von Referenztypen zur Klassifikation von Angriffs- und Normalzugriffen in VoIP-Systemen

Development of Hybrid Machine Learning Models for Anomaly Detection in Multivariate Time Series and Evaluation of Their Applicability to User and Entity Behavior Analytics in Corporate Networks

Problembeschreibung und Modellvorstellung zur Vorhersage der Nutzung von Dokumenten im Projektbetrieb

Für Interessierte: am 20.08. erfolgen ab 14 Uhr Präsentationen zu den Preisanalysen an Tankstellen

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Optische Zeichenerkennung von normierten alphanumerischen Kennzeichnungscodes mit einem Self-Enforcing Network

Fehler-Analyse in der industriellen Produktion mit einem Self-Enforcing Network

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Web-basierte Raum und Klausurplanung mit einem Regulatoralgorithmus

Web-basierte Studienplanung mit einem Regulatoralgorithmus

Prinzipien des Deep Reinforcement Learning

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Auswahl eines Location-based Services mit Hilfe eines Self Enforcing Networks

Optische Zeichenerkennung auf unebenen Untergrund mit Hilfe eines naturanalogen Verfahrens am Beispiel der BIC-Codes nach ISO 6346 von ISO-Containern, für mobile Endgeräte

Erweiterung des NN-Tools für Deep Learning

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Realisierung eines auf adaptiven Inhaltsanalysen basierenden Empfehlungssystems für wissenschaftlichen Texte unter Verwendung eines SEN

Erweiterung eines Tools für naturanaloge Optimierungsalgorithmen in JAVA (JNAOP)

Identifizierung von Bots mit einem SEN durch die Analyse ihrer Interaktion (am Beispiel der Streamingplattform Twitch)

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Analyse von Bilddaten mit einem Self-Enforcing Network (SEN)

Implementierung eines Werkzeugs zur sequentiellen Clusterbildung. Eine automatisierte Identifikation von SIP-basierten Angriffen mit einem Self-Enforcing Network

Datenanalyse von Arbeitszeiten aus Bilddateien mit Self-Enforcing Networks

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Implementierung eines Werkzeugs zur sequentiellen Clusterbildung

Analyse großer Datenmengen mit ANG

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Vorstellung des Forschungsprojektes mit dem Klinikum Essen:

Allgemeine Analyse von Sturzdaten

Analysis of clinical data with a Self-Enforcing Network: The correlation between secondary diagnoses and falls

Self Enforcing Network als Prognosetool - Patientenstürze im Universitätsklinikum Essen

DRG-Analyse - Modellierung mit einem Zellularautomaten zur Darstellung eines optimalen Behandlungsablaufs am Beispiel einer Appendektomie

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Agentenbasiertes Modell zur Diffusion von IT-Innovationen im Kontext von Business Ecosystems

Entwicklung einer komponentenbasierten Anwendung für den Einsatz naturanaloger Optimierungsverfahren

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Finding optimized configurations for variability-intensive systems without constraint violations using a RGA

Brainstorm: Welche Softwarearchitektur eignet sich für die zukünftigen Herausforderungen der Forschungsgruppe

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Auswahl einer geeigneten Architektur mit SEN

Real Business meets BN und SEN

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Implementierung des CSV-Imports für SEN.SE und anderer Werkzeuge für die Analyse großer Datenmengen mit SEN.SE

Optimierung von Geocachingtouren mit dem RGA - Konzeptvorstellung.

Erweiterung des SEN Werkzeugs zu einem hybriden Netz

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Design und Implementierung eines Tools für Fuzzy-Expertensysteme

Ermittlung einer Rechnerüberlastung mittels SEN

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Implementierung des ANG-Algorthmus am Beispiel von Word-Morph

NN-Tool-Remake

Lernen und Testen des Morse-Codes mit überwacht-lernenden Netzen

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Wahl des optimalen betrieblichen Standortes für temporäre Markenverkaufsmessen. Ein Vergleich der Verfahren "Nutzwertanalyse" und "SEN"

Der neue Parameter v-dual

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Optimierung von Raumbelegungsplänen der Universität Duisburg-Essen durch einen Regulator-Algorithmus

Lösungsalgorithmen von linearen Gleichungen in einem Booleschen Netz