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Dissertation
Orometry, Intrinsic Dimensionality and Learning: Novel Insights into Network Data
(2023-11)
Today, networks are an integral part of our world. Let it be real-life friendship networks or social connections that are based on social media. In this thesis, we contribute to the understanding of networks by studying networks from three different perspectives. First, we adapt notions and concepts from orometry to metric data and networks to gain novel insights from a local perspective. Specifically, we study measures of local outstandingness and propose concepts to derive small hierarchies from larger networks. ...
Dissertation
Regionalisierung von E-Kfz-Ladestellen in Szenarien für den zukünftigen Ausbau in Deutschland
(2023-04)
Ein wesentlicher Baustein zur Senkung der CO2-Emissionen im Verkehrssektor ist die Elektrifizierung des Individualverkehrs, wobei die schnell wachsende Lade-infrastruktur Auswirkungen auf das Stromnetz hat. Netzberechnungen erfordern die räumliche Verortung von zukünftigen Ladestellen. Die vorliegende Arbeit mo-delliert dafür Heimladestellen und öffentlich zugängliche Ladestellen holistisch und punktgenau, und ist für alle Gemeinden in Deutschland anwendbar. Zunächst wird die Anzahl an Elektrofahrzeugen und Ladestellen ...
Dissertation
Effektive Integration von heterogenen Produktkatalogen im schnelllebigen Umfeld des E-Commerce
(2023)
Online-Marktplätze generieren von Jahr zu Jahr einen größeren Anteil des Einzelhandelsumsatzes. Ein wichtiger Faktor für den Erfolg von Online-Marktplätzen ist die korrekte Darstellung der Produktdaten für ihre Kunden. Diese Daten werden häufig von Zulieferern in Form von Produktkatalogen zur Verfügung gestellt, die in den Online-Marktplatz integriert werden müssen. Um dies zu erreichen, sind insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen häufig auf aufwändige manuelle Arbeitsschritte bei der Datenintegration ...
Aufsatz
Continuous Feature Networks: A Novel Method to Process Irregularly and Inconsistently Sampled Data With Position-Dependent Features
(2023-12-30)
Continuous Kernels have been a recent development in convolutional neural networks. Such kernels are used to process data sampled at different resolutions as well as irregularly and inconsistently sampled data. Convolutional neural networks have the property of translational invariance (e.g., features are detected regardless of their position in the measurement domain), which is unsuitable if the position of detected features is relevant for the prediction task. However, the capabilities of continuous kernels to ...
Konferenzveröffentlichung
Utilizing Continuous Kernels for Processing Irregularly and Inconsistently Sampled Data With Position-Dependent Features
(2023-03-13)
Continuous Kernels have been a recent development in convolutional neural networks. Such kernels are used to process data sampled at different resolutions as well as irregularly and inconsistently sampled data. Convolutional neural networks have the property of translational invariance (e.g., features are detected regardless of their position in the measurement domain), which is unsuitable for certain types of data, where the position of detected features is relevant. However, the capabilities of continuous kernels ...