FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Veröffentlichungen im CfADS | Publications in the CfADS

Document date: July 25, 2020

Beiträge in wissenschaftlichen Fachjournalen

  • Tim Voigt, Martin Kohlhase, and Armin Peter. Bestandsanlagen in der smarten Produktion,Integrationsstrategien anhand eines Praxisbeispiels. atp magazin, 04(04):62–69, 2020.
  • Susanne Kunkel and Wolfram Schenck. The NEST dry-run mode: Efficient dynamic analysis of neuronal network simulation code. Frontiers in Neuroinformatics, 11:article 40, 2017.(DOI: 10.3389/fninf.2017.00040).
  • Wolfram Schenck, Michael Horst, Tim Tiedemann, Sergius Gaulik, and Ralf Möller. Comparing parallel hardware architectures for visually guided robot navigation. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 29(4):article e3833, 2017a. (DOI:10.1002/cpe.3833).
  • Wolfram Schenck, Salem El Sayed, Maciej Foszczynski, Wilhelm Homberg, and Dirk Pleiter.
    Evaluation and performance modeling of a burst buffer solution. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 50(1):12–26, 2017b. (DOI: 10.1145/3041710.3041714).

Zeitschriftenbeiträge

  • Stefan Berlik. Maschinelles Lernen: Ein Blick hinter die Kulissen. KINOTE, 2019(1):6–11,2019.
  • Martin Kohlhase. Instandhaltung und Wartung – Wenn die Maschine Alarm schlägt. markt & wirtschaft, pages 21–22, October 2019.

Konferenzbeiträge (begutachtet)

  • Tim Voigt, Martin Kohlhase, and Oliver Nelles. Incremental Latin Hypercube Additive Design for LOLIMOT. In 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2020). IEEE, in press.
  • Nico Migenda and Wolfram Schenck. Adaptive Dimensionality Reduction for Local Principal Component Analysis. In 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2020). IEEE, in press.
  • David Pelkmann, Alaa Tharwat, and Wolfram Schenck. How to label? Combining experts’ knowledge for German text classification. In 2020 7th Swiss Conference on Data Science (SDS), pages 61–62. IEEE, 2020. (DOI: 10.1109/SDS49233.2020.00023).
  • Constanze Schwan and Wolfram Schenck. Visual Movement Prediction for Stable Grasp Point Detection. In Lazaros Liadis, Plamen Parvanov Angelov, Chrisina Jayne, and Elias Pimenidis, editors, Proceedings of the 21st EANN (Engineering Applications of Neural Networks) 2020 Conference, pages 70–81, Cham, 2020. Springer International Publishing. ISBN 978- 3-030-48791-1. (DOI: 10.1007/978-3-030-48791-1_5).
  • Stephan Godt and Martin Kohlhase. Data Mining im geschlossenen Regelkreis basierend auf adaptiven Kennfeldern mit integriertem Anti-Windup-Mechanismus. In Proceedings – 29. Workshop Computational Intelligence, pages 51–71. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2019.
  • Nico Migenda, Ralf Möller, and Wolfram Schenck. Adaptive dimensionality adjustment for online “Principal Component Analysis”. In Hujun Yin, David Camacho, Peter Tino, Antonio J. Tallón-Ballesteros, Ronaldo Menezes, and Richard Allmendinger, editors, Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2019, number 11871 in Lecture Notes in Computer Science, pages 76–84. Springer International Publishing, Cham, 2019. ISBN 978-3-030-33607-3. (DOI: 10.1007/978-3-030-33607-3_9).
  • Tim Voigt, Martin Kohlhase, and Oliver Nelles. Inkrementelle Modellbildung von statischen Prozessen auf Basis von Latin Hypercube Designs. In Proceedings – 29. Workshop Computational Intelligence, pages 267–288. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2019.
  • Kevin Grünberg and Wolfram Schenck. A Case Study on Benchmarking IoT Cloud Services. In Min Luo and Liang-Jie Zhang, editors, Cloud Computing — CLOUD 2018, number 10967 in Lecture Notes in Computer Science, pages 398–406. Springer International Publishing, Cham, 2018. ISBN 978-3-319-94295-7. (DOI: 10.1007/978-3-319-94295-7_28).
  • Benjamin Korth, Christian Schwede, and Markus Zajac. Simulation-ready digital twin for realtime management of logistics systems. In 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pages 4194–4201, Seattle, WA, USA, 2018. IEEE.
  • Tim Voigt and Martin Kohlhase. Schätzung von datenbasierten lokal-linearen Modellen auf der Grundlage von LOLIMOT für den systematischen Entwurf von lokal-linearen Zustandsreglern. In Proceedings – 28. Workshop Computational Intelligence, pages 93–111. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2018.

Projektberichte

  • Stephan Godt and Wolfram Schenck. Studie für Aufbau und Betrieb eines Anwendungszentrums als zukunftsfähige Einrichtung für den Wissens- und Technologietransfer an Unternehmen. Project report, CfADS, Bielefeld University of Applied Sciences, Bielefeld, 2018. URL https://www.fh-bielefeld.de/ium/cfads.