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Auflistung D20 (2019) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen nach Erscheinungsdatum
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- KonferenzbeitragVisuelle Risikoanalyse und Therapieplanung zerebraler Aneurysmen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Meuschke, MoniqueDie vorliegende Dissertation präsentiert die Software Aneulysis für eine verbesserte Risikoanalyse und Behandlungsplanung zerebraler Aneurysmen. Dies sind lokale Ausbeulungen der Gehirnarterien, deren Ruptur meist tödlich endet. Eine Behandlung muss sorgfältig abgewogen werden, da diese enorme Risiken für den Patienten bürgen. Aneurysma-Wachstum, Ruptur, und Behandlungserfolg hängen von der Gefäßmorphologie und Hämodynamik ab, deren Zusammenhänge bisher schlecht verstanden sind. Mit Hilfe von Simulationen kann die patientenspezifische Hämodynamik modelliert werden. Die Analyse der komplexen Daten ist jedoch zeitaufwendig und fehleranfällig. Aneulysis ermöglicht eine interdisziplinäre Nutzung und reproduzierbare Analyse von Aneurysmadaten. Die Konzeption und Evaluierung erfolgte in enger Zusammenarbeit mit Neuradiologen und Simulationsexperten, die den Nutzen und die klinische Notwendigkeit bestätigten.
- KonferenzbeitragEntwurfsautomatisierung für Quantencomputer(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Zulehner, AlwinQuantencomputer erlauben es, bestimmte Probleme exponentiell schneller als konventionelle Rechner zu lösen. Obwohl ihre Entwicklung aktuell noch in den Kinderschuhen steckt, scheinen Quantencomputer in greifbarer Nähe. Um deren Potential voll auszuschöpfen, müssen jedoch einige Entwurfsaufgaben effizient bewältigt werden. Die Dissertation stellt hierfür Ansätze vor, welche auf geschickte Weise Expertise aus dem Gebiet der Entwurfsautomatisierung nutzt. Dadurch konnten zahlreiche Methoden für den Entwurf von Quantenalgorithmen realisiert werden, die den derzeitigen Stand der Technik (sowohl hinsichtlich der Laufzeit als auch der Qualität der Ergebnisse) weit übertreffen. Die entwickelten Lösungen erzielten auch über den akademischen Bereich hinaus eine hohe Resonanz, was Auszeichnungen von Google und IBM, sowie die Integration in die Werkzeuge von IBM und Atos belegen.
- KomplettbandAusgezeichnete Informatikdissertationen 2019 - Komplettband(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Hölldobler, Steffen
- KonferenzbeitragIntelligentes, spielorientiertes Crowdsourcing für Audioverarbeitung(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Hantke, SimoneHeutige Sprachassistenzsysteme sind ein fester Bestandteil unseres modernen Lebens. Der Erfolg dieser Technologien ist jedoch maßgeblich auf die Menge und Qualität der annotierten Trainingsdaten zurückzuführen. Dafür ist eine große Anzahl an Sprechern und Annotatoren erforderlich, und zudem erhebliche Investitionen notwendig, um diese Datenressourcen zu strukturieren und zu annotieren. Die Verfahren zur Datenerstellung sind kostspielig, zeitaufwendig und mühsam, so dass derzeit qualitativ hochwertig annotierte Daten knapp sind. In dieser Arbeit wird daher eine intelligente, Crowdsourcing-basierte Plattform mit Spielelementen und innovativen maschinellen Lernalgorithmen für die Datensammlung und Annotation vorgestellt. Es wurden diverse Audiodaten gesammelt und die Plattform in einer Vielzahl von Klassifikations- und Spracherkennungsstudien sowie mittels Perzeptionsstudien evaluiert. Durch die eingeführten Verfahren kann künftig die Audiodatenerfassung in erheblichem Maße beschleunigt sowie kostengünstiger und zuverlässiger durchgeführt werden.
- KonferenzbeitragPersonenwiedererkennung mittels maschineller Lernverfahren für öffentliche Einsatzumgebungen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Eisenbach, MarkusDie erscheinungsbasierte Personenwiedererkennung in öffentlichen Einsatzumgebungen ist eines der schwierigsten, noch ungelösten Probleme der Bildverarbeitung. Viele Teilprobleme können nur gelöst werden, wenn Methoden des maschinellen Lernens mit Methoden der Bildverarbeitung kombiniert werden. Das entwickelte Verfahren zur erscheinungsbasierten Personenwiedererkennung wird exemplarisch anhand zweier Einsatzszenarien — Videoüberwachung und Robotik — evaluiert. Die Qualität des umgesetzten Verfahrens wird anhand von zwölf Kriterien charakterisiert, die einen Vergleich mit biometrischen Verfahren ermöglichen. Durch den Einsatz maschineller Lernverfahren für alle Abarbeitungsschritte der erscheinungsbasierten Personenwiedererkennung wird in den betrachteten unüberwachten, öffentlichen Einsatzfeldern eine Erkennungsleistung erzielt, die sich mit biometrischen Verfahren messen kann.
- KonferenzbeitragErweiterte Verifikationskalküle für Probabilistische Programme(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Kaminski, BenjaminIch habe mich mit der quantitativen Analyse probabilistischer Programme beschäftigt und dabei vornehmlich zwei Aspekte untersucht: Die Analysetechniken selbst sowie die Komplexität der Analyseprobleme. Bezüglich Analysetechniken gibt meine Dissertation zunächst eine Einführung in den Kalkül der schwächsten Vorerwartungen à la McIver&Morgan. Es folgen selbst entwickelte, erweiterte Kalküle zur Analyse erwarteter Laufzeiten, bedingter Erwartungswerte und der Erwartungswerte vorzeichenbehafteter Zufallsvariablen. Bezüglich der Komplexität der Analyse probabilistischer Programme - unabhängig von der verwendeten Analysetechnik - habe ich die Approximation von Erwartungswerten und Kovarianzen, die Entscheidbarkeit der Terminierung probabilistischer Programme und die Sinnhaftigkeit unterschiedlicher probabilistischer Terminierungsbegriffe untersucht.
- KonferenzbeitragMethoden zum Monitoring des zirkadianen Rhythmus im Alltag(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Wahl, FlorianUnsere innere Uhr, die zirkadiane Uhr, regelt wann Aktivitäten im Körper stattfinden und bestimmt so z.B. wann wir die höchste Konzentrationsfähigkeit haben. Die zirkadiane Phase wird durch den Zeitpunkt und die Intensität von Lichtexposition verändert. Im Alltag stellt die Synchronisation von interner und externer Uhr eine zunehmende Herausforderung dar. Ein Leben gegen die innere Uhr birgt negative gesundheitliche Konsequenzen. Bisher kann die zirkadiane Phase nur mit erheblichem Aufwand gemessen werden. Ziel der Dissertation ist es Methoden zur Beobachtung der inneren Uhr im Alltag zu erforschen. Wir entwickeln dafür personalisierte Datenbrillen, welche Alltagsaktivitäten des Trägers erkennen und so z.B. vor Bildschirmbenutzung bei Nacht warnen können. Des Weiteren schätzen wir die Lichtexposition mit Smartphones, um so die Verschiebung der inneren Uhr vorherzusagen. Wir verwenden Daten von Smartphones, um Schlaf-Wach Zeiten zu erkennen. Expertenmodelle werden mit datengetriebenen Modellen kombiniert, um die Ergebnisse zu verbessern und Vorhersagen in relevante Domänen übersetzen.
- KonferenzbeitragKryptographische Uhren und Anwendungen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Malavolta, GiulioIn dieser Dissertation definieren und konstruieren wir kryptographische Objekte, die das vergehen von zeit simulieren. Im Einzelnen bauen wir unter der Annahme, dass bestimmte mathematische Probleme unlösbar sind, die folgenden Grundelemente auf: (1) inkrementelle Beweise für sequentielle Arbeit ermöglichen es einem Beweisführer, einen Prüfer davon zu überzeugen, dass eine bestimmte Menge sequentieller Arbeit verrichtet wurde. (2) homomorphe Zeitschlossrätsel verbergen Geheimnisse für einen bestimmten Zeitraum und ermöglichen es jedem, Funktionen über Klartexte öffentlich zuberechnen, ohne die Rätsel zu lösen. (3) Mehrschrittschlösser ermöglichen es Anwenderpaaren Verträge abzuschlieđen, bei denen Münzen überwiesen werden, wenn eine bestimmte Bedingung innerhalb einer bestimmten Zeit erfüllt ist.
- KonferenzbeitragArbeitsgewohnheiten und Expertise von Softwareentwicklern(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Baltes, SebastianEine wichtige Voraussetzung für die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Entwicklung neuer Werkzeuge in Softwareprojekten ist es˛ die Arbeitsweise von Softwareentwicklern und die daraus resultierenden Bedürfnisse zu kennen und zu verstehen. Diese Dissertation beschreibt empirische Untersuchungen dreier noch wenig erforschter Bereiche der Softwareentwicklung, stellt neue Werkzeuge vor und gibt Handlungsempfehlungen basierend auf den durchgeführten Untersuchungen. Zunächst wird illustriert wie Softwareentwickler Skizzen und Diagramme in ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Anschließend wird der Umgang von Softwareentwicklern mit Code-Fragmenten beschrieben, die auf der populären Onlineplattform Stack Overflow bereitgestellt werden. Nach einer detaillierten Erläuterung dieser beiden Aspekte der täglichen Arbeit von Softwareentwicklern stellen wir ein erstes Modell vor, das empirisch fundiert wichtige Eigenschaften eines Experten in der Softwareentwicklung darstellt und Faktoren auflistet, die die kontinuierliche Weiterbildung von Softwareentwicklern unterstützen. Neben diesen drei Forschungsrichtungen gehen wir auf methodische Erkenntnisse ein und stellen den offenen Datensatz SOTorrent vor, der im Rahmen dieser Dissertation entstand.
- KonferenzbeitragAlgorithmen für graphbasierte dynamische Probleme(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019, 2020) Goranci, GramozEin dynamischer Graphalgorithmus ist eine Datenstruktur, die einen Graphen speichert, der sich über die Zeit ändert, und die die Lösung für ein zugrunde liegendes Graphproblem nach jeder Änderung effizient aktualisiert. Ein Graph-Sparsifier ist eine komprimierte Darstellung eines großen Eingabegraphen, bei dem einige Grapheigenschaften (annähernd) erhalten bleiben. In dieser Dissertation entwickeln wir neue Techniken sowohl für dynamische Graphalgorithmen als auch für Sparsifikationsalgorithmen. Wir fokussieren uns auf verschiedene graphbasierte Optimierungsprobleme, die in der spektralen Graphentheorie, der Graphpartitionierung und bei metrischen Einbettungen auftreten. Unsere dynamische Algorithmen haben schnellere Laufzeiten als vorherige Ergebnisse. Unsere Sparsifier-Konstruktionen erzeugen kleinere Sparsifier und verbessern gleichzeitig ihre Approximationsqualität. Wir führen zudem neuartige Reduktionstechniken ein, die unerwartete Zusammenhänge zwischen dynamischen Graphalgorithmen und sparsifizierten Graphen aufdecken.
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