Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation

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Fr, 05.05.2017 Herr Mario Schlereth (Masterthesis) ID: 100279
Entwicklung eines Dialogagenten für dialogbasierte Programmierung
Betreuer: Sebastian Weigelt
Kurzfassung:
Um die naturliche Sprache als gangigstes Kommunikationsmittel des Menschen auch fur die Programmierung einsetzen zu konnen, wurde die Rahmenarchitektur PARSE erstellt. Diese versucht aus eingesprochenen Instruktionen ausfuhrbaren Quellcode zu generieren. Da das Verstandnis naturlicher Sprache eine komplexe Aufgabe darstellt, gelingt es PARSE in der Regel nicht, eine Nutzeraussage komplett zu verstehen. In solchen Fallen soll, mit Hilfe des in dieser Arbeit erstellten Dialogagenten, der Nutzer nach dessen Intention gefragt werden, um mit der Antwort die Probleme zu korrigieren. Hierzu behandelt der Dialogagent Fehler des Spracherkenners, des Koreferenzau osers und des Bedinungsanalysierers. Fur die Erweiterbarkeit des Dialogagenten auf weitere Fehlerklassen liegt dessen wichtigster Komponente, dem Dialogmanager, das Entwurfsmuster Zustandigkeitskette zugrunde. Die Evaluation hat gezeigt, dass der Dialogagent zwischen 22 und 55 Prozent der Probleme des Spracherkenners beseitigen kann, abhangig von den Englischkenntnissen der Nutzer und den zugrundeliegenden Problemen. Koreferenzen konnen in der Halfte der Falle korrekt aufgelost werden.
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Herr Kalin Katev (Masterthesis) ID: 100291
Code Optimization for Parallelizing Compilers
Betreuer: Marc Aurel Kiefer
Kurzfassung:
Clang ist ein moderner open-source Compiler, der den eingegebenen Quellcode automatisch vektorisieren kann - eine Parallelisierungstechnik, die das resultierende Programm deutlich effizienter machen kann. Clang kann Programme aber nur bis zu einem gewissen Grad automatisch vektorisieren. Unter anderem ist der Vektorisierungserfolg davon abhängig, wie der Programmierer sein Code hinschreibt - zwei Varianten des Quellcodes, die funktionell identisch sind, können unterschiedlich interpretiert und optimiert werden. Hauptfrage dieser Arbeit ist warum Code nicht automatisch vektorisiert wird, und wie der Programmierer ihn ändern kann, somit die Vektorisierung erfolgt. Dafür wurde ein Feedback System für Clang implementiert und evaluiert, das bestimmte nicht automatisch vektorisierbare Codemuster sucht und sinnvolle Handlungsemfehlungen für den Benutzer generiert.
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Fr, 12.05.2017 Frau Ines Machinek (Masterthesis) ID: 100300
Exploiting Neighborhood Relationships to Detect Outliers in Subspaces
Betreuer: Holger Trittenbach
Kurzfassung:
The aim of outlier detection is to identify suspicious objects in data spaces. A part of the research area of outlier detection is concerned with data projections, so-called subspaces, in which outliers might be hidden. Identifying a good set of subspaces is the objective of subspace search algorithm and is challenging since the number of potential subspaces grows exponentially with the number of dimensions a data set has. We define an appropriate similarity criterion of subspaces based on neighborhood relationships. Furthermore, we present how neighborhood relationships of data objects can be used to improve subspace search methods.
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Fr, 19.05.2017 Frau Ihlas Basha (Vortrag) ID: 100284
Bericht über Betriebspraktikum bei der SAP
Betreuerin: Jutta Mülle
Kurzfassung:
Der Bericht gibt einen Überblick über die Tätigkeiten bei SAP im Rahmen meines Pflichtpraktikums für Informationswirtschaftsstudenten. Zu den hauptächlichen Aufgabengebieten zählte die Teilnahme an einem Entwicklungsprojekt mit dem Namen ´Umbau eines SAP Entwickler-Portals mit Hilfe von OpenUI5 zur Darstellung und Verwaltung der System-Landschaft´. Weiterhin war eine Aufgabe wöchentliche Tests von Apps mithilfe der manuellen Testfall-Beschreibungen sowie freien Tests auszuführen und SQL-Abfragen zu implementieren, um die Nutzungsstatistiken einer App zu erzeugen.
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Herr Jakob Bach (Proposal) ID: 100304
Impact of Aggregation Methods on High Volume Energy Data Streams
Betreuer: Holger Trittenbach
Kurzfassung:
Energy data such as power, voltage and amperage can be utilized to gain valuable insights into production processes and can help to achieve goals like energy efficiency. While a variety of sensors and high sampling rates provide a rich source of information, the amount of data poses a challenge for data mining techniques such as clustering time series. The goal of this thesis is to analyze ways of aggregating data and the impact on the results of clustering algorithms. We use real-world data from different machines and sensors of a production site. Depending on the clustering method, distance measure and type of data, we evaluate the influence of different aggregation methods on the clustering results. Besides quantifying the impact with appropriate metrics, we analyze reasons for the changes and possible consequences for real-world interpretations.
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Fr, 26.05.2017 Herr Christian Saaler (Bachelorthesis) ID: 100306
Clustering Techniques for Query Log Analysis
Betreuerin: Natalia Arzamasova
Kurzfassung:
Several databases are publicly accessible, so every person has the ability to browse through its contents. But, what are people actually looking for? Unlike an enterprise scenario, the intents are unclear, thus, this question is not trivial. To find an answer, current work on the field of clustering SQL statements was reviewed and different approaches for identifying areas of interest in databases considered. On this basis, different query representations, similarity functions, and clustering algorithms were implemented and evaluated. The single components as well as the results will be presented.
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