Prof. Dr. Jan Dünnweber 

  Wissenschaftliches Seminar:
  Wintersemester 2022/2023

                   
Ziele des Seminars
  • Übung des Umgangs mit Originalliteratur
  • Übung von fachlichen Präsentationen
  • Erstellen eines kurzen wissenschaftlichen Textes (Seminarausarbeitung)
  • Beschäftigung mit einem aktuellen Forschungsprojekt aus der Informatik


Themenübersicht

Smart Green Environments, Ansprechpartner: Timo Stadler

  • Asghari, Mohammad; Mirzapour Javad et al.
    Green vehicle routing problem: A state-of-the-art review
    in International Journal of Production Economics, 2021.
    bearbeitet von Michael Kneifel

  • Šulc, Jaromír and Šulcová, Katefina
    Usage of RAPTOR for travel time minimizing journey planner
    in IEEE 19th World Symposium on Applied Machine Intelligence, 2021.
    bearbeitet von Josef Rothballer

  • Digital Twins, Ansprechpartner: Matthias Melzer

  • B. R. Barricelli, E. Casiraghi and D. Fogli
    A Survey on Digital Twin: Definitions, Characteristics, Applications, and Design Implications
    in IEEE Access, vol. 7, pp. 167653-167671, 2019.
    bearbeitet von Josefa Schaffer

  • V. Kharchenko, O. Illiashenko, O. Morozova and S. Sokolov
    Conceptual design of a digital twin based on semantic web technologies in the smart home context
    in International Conference on Electrical and Power Engineering, 2020.
    bearbeitet von Rudolf Keller

  • V. Kamath, J. Morgan and M. I. Ali
    Industrial IoT and Digital Twins for a Smart Factory : An open source toolkit for application design and benchmarking
    in Global Internet of Things Summit, 2020.
    bearbeitet von Sinan Kara und Johannes Setz

  • GIS Applications, Ansprechpartner: Timo Stadler

  • Mohan, Shyama and Giridhar
    A Brief Review of Recent Developments in the Integration of Deep Learning with GIS
    in Geomatics and Environmental Engineering, 2022.
    bearbeitet von Ricardo Altweck

  • Balket, Shaymaa F and Asmael, Noor M.
    Selecting the best route location for bus rapid transit
    in Journal of Physics, 2021.
    bearbeitet von Ron Krestel

  • Smart City and Open Data, Ansprechpartner: Matthias Melzer

  • L. Adreani, C. Colombo, M. Fanfani, P. Nesi, G. Pantaleo and R. Pisanu
    Rendering 3D City for Smart City Digital Twin
    in International Conference on Smart Computing, 2022.
    bearbeitet von Isabella Husarek

  • Y. k. Tolcha et al.
    Oliot-OpenCity: Open Standard Interoperable Smart City Platform
    in International Smart Cities Conference, 2018.
    bearbeitet von Florian Haller

  • C. Badii, P. Bellini, P. Nesi and M. Paolucci
    A smart city development kit for designing Web and mobile Apps
    in SmartWorld, Ubiquitous Intelligence & Computing, 2017.
    bearbeitet von Lillia Huda

  • HPC and Machine Learning, Ansprechpartner: Timo Stadler

  • Chandler Carruth et al.
    Google's Carbon Lang: Successor To C++
    in GitHUB Language design pages (Technical Report), 2022.
    bearbeitet von Leo Lechner

  • Lars Hertel, Julian Collado, Peter J. Sadowski, Jordan Ott, Pierre Baldi
    Sherpa: Robust Hyperparameter Optimization for Machine Learning
    in CoRR, abs/2005.04048, 2020.
    bearbeitet von Wenfei Huang

  • Luo, Jia and Baz, Didier El and Hu, Jinglu
    Acceleration of a CUDA-Based Hybrid Genetic Algorithm and its Application to a Flexible Flow Shop Scheduling Problem
    in International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, 2018.
    bearbeitet von Maximilian Schön

  • Smart Grid and Smart Metering, Ansprechpartner: Matthias Melzer

  • S. Ahmed, Z. A. Khan, N. Gul, J. Kim and S. M. Kim
    Machine Learning-Based Clustering of Load Profiling to Study the Impact of Electric Vehicles on Smart Meter Applications
    in International Conference on Ubiquitous and Future Networks, 2021.
    bearbeitet von Leon Schmitt

  • Graph Learning, Ansprechpartner: Timo Stadler

  • Derrow-Pinion, Wiltshire, Brett et al.
    Eta prediction with graph neural networks in google maps
    in International Conference on Information \& Knowledge Management, 2021.
    bearbeitet von Jakob Wittmann

  • Dwivedi, Vijay Prakash and Bresson, Xavier
    A Generalization of Transformer Networks to Graphs
    in arXiv Computer and information sciences, 2020.
    bearbeitet von Pascal Strobel

  • Internet of Things, Ansprechpartner: Matthias Melzer

  • Q. Li, X. Feng, L. Zhao and L. Sun
    A Framework for Searching Internet-Wide Devices
    in IEEE Network, vol. 31, no. 6, pp. 101-107, 2017.
    bearbeitet von Florian Hofmann

  • F. Liang, C. Qian, W. G. Hatcher and W. Yu
    Search Engine for the Internet of Things: Lessons From Web Search, Vision, and Opportunities
    in IEEE Access, vol. 7, pp. 104673-104691, 2019.
    bearbeitet von Philipp Zaumseil


  • Schriftliche Ausarbeitung

    Für den erfolgreichen Abschluß des Seminars ist eine Ausarbeitung
    von 6-8 Seiten pro Teilnehmer erforderlich (d.h. eine Dreiergruppe
    sollte 18-24 Seiten liefern, diese Vorgabe sollte weder deutlich unter- noch
    überschritten werden).

    Hinweise zur Bearbeitung des Themas:

    • Halten Sie sich nicht sklavisch an die vorgegebene Reihenfolge und den Satzbau in der Literatur.
      Insbesondere sollte man nicht den gelesenen Artikel mehr oder weniger nur ins Deutsche übersetzen!
      • Es sollte eine Hintergrund-Recherche durchgeführt werden,
        da man nicht nur über das Haupt-Paper einen Vortrag halten soll
      • weniger wichtige Details können weggelassen werden
      • schwierig zu erklärende Inhalte (die man vielleicht selbst nicht auf
        Anhieb verstanden hat) sollten ausführlicher erklärt werden
      • Formeln sollten immer ausführlich erklärt oder komplett weggelassen werden
    • Erstellen Sie ein Template für Ihre Ausarbeitung (wie für einen wissenschaftlichen Artikel)
      • Titel, Name, Datum, Ortsangabe (OTH usw.)
      • Abstract (fasst Ihre Arbeit kurz zusammen)
      • Einleitung (gibt Motivation für Ausarbeitung
      • und Überblick über Rest der Arbeit)
      • Hauptteil
      • Schluss/Zusammenfassung
      • Literaturverzeichnis.
    • Sie können z.B. folgende LaTeX-Vorlage für Ihre Ausarbeitung benutzen.
      Es wird ausdrücklich empfohlen, die Ausarbeitung mit LaTeX zu erstellen,
      da die Qualität der meisten anderen Textverarbeitungsprogramme sehr zu wünschen übrig lässt.
      Wem LaTeX zu kompliziert ist, der kann z.B. LyX als WYSIWYM Frontend verwenden
    • Der DUDEN regelt nicht nur die deutsche Rechtschreibung. Es existieren auch zwei Abschnitte
      • Richtlinien für den Schriftsatz und
      • Hinweise für das Maschinenschreiben
      die man bei der Ausarbeitung auf jeden Fall berücksichtigen sollte
    • Einheitliche Begriffe in der ganzen Ausarbeitung verwenden, auch wenn man mehrere Originalartikel
      mit verschiedenen Begriffen hat.
    • Variablen in mathematischen Formeln werden kursiv gesetzt, Funktionen und Operatoren jedoch nicht
    • Englisch/Deutsch-Problem:
      • Für viele Begriffe existiert kein gängiger deutscher Begriff.
        Beispiel: Routing.   
      • Nomina schreibt man im Deutschen immer groß daher muss man auch englische Nomina
        bei Verwendung im Deutschen groß schreiben, auch wenn sie im englischen Text kleingeschrieben werden.
        Beispiel: Router, Probe, Traceroute, Client.
      • Für manche Begriffe existiert eine eindeutige deutsche Übersetzung, die verwendet werden sollte.
        Beispiel: Netzwerktopologie, Paketklassifikation
    • Im Literaturverzeichnis sollte sämtliche in der Ausarbeitung verwendete Literatur angegeben werden.
      Umgekehrt sollte jede Literaturangabe, die im Literaturverzeichnis steht, in der Ausarbeitung auch zitiert werden.
    • Der Vortrag sollte etwa 30 Minuten dauern
    • Möglichst richtig auf dem Wissensstand der anderen Teilnehmer aufsetzen:
      Nicht das voraussetzen, was man selbst gelesen hat, aber auch nicht ganz bei Null ansetzen,
      wenn es bereits Teilnehmer gibt, die Grundlagen oder ähnliches behandeln.


    Termine
    tbd.


    Prof. Dr. Jan Dünnweber
    Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg · Universitätsstraße 31 (U123)
    Tel.: +49 941 943-9859 · Fax: +49 941 943-1426
    E-Mail: Jan.Duennweber@hs-regensburg.de