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Anzahl der Einträge: 15.

2019

Heuschkel, Jens ; Kauschke, Sebastian ; Mühlhäuser, Max (2019)
Towards Automatic Classification of Common Therapy Errors for Diabetes Therapy Support.
2019 IEEE Global Communications Conference: Selected Areas in Communications: E-Health (Globecom2019 SAC EH). Waikoloa, USA (09.12.2019-13.12.2019)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Meurisch, Christian ; Kauschke, Sebastian ; Grube, Tim ; Bayrak, Bekir ; Mühlhäuser, Max (2019)
{P}Net: Privacy-preserving Personalization of AI-based Models by Anonymous Inter-person Similarity Networks.
Houston, USA (12.11.2019-14.11.2019)
doi: 10.1145/3360774.3360819
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kauschke, Sebastian (2019)
Patching - A Framework for Adapting Immutable Classifiers to Evolving Domains.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Esbel, O. ; Kauschke, Sebastian ; Rinderknecht, Stephan (2019)
Predicting and Forecasting the Lifetime of Automotive Vehicle Componenets.
29. VDI-Fachtagung Technische Zuverlässigkeit 2019.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

2018

Kauschke, Sebastian ; Mühlhäuser, Max ; Fürnkranz, Johannes (2018)
Towards Semi-Supervised Classification of Event Streams via Denoising Autoencoders.
IEEE ICMLA 2018 : 17th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications. Orlando, Florida (17.12.2018-20.12.2018)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kauschke, Sebastian ; Mühlhäuser, Max ; Fürnkranz, Johannes (2018)
Leveraging Reproduction-Error Representations for Multi-Instance Classification.
21st International Conference on Discovery Science. Limassol, Cyprus (29.10.2018-31.10.2018)
doi: 10.1007/978-3-030-01771-2_6
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Meurisch, Christian ; Scholl, Philipp M. ; Naeem, Usman ; Pejovic, Veljko ; Müller, Florian ; Di Lascio, Elena ; Kuo, Pei-Yi (Patricia) ; Kauschke, Sebastian ; Azam, Muhammad Awais ; Mühlhäuser, Max (2018)
UPA’18: 3rd International Workshop on Ubiquitous Personal Assistance.
2018 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp'18). Singapore (08.10.2018-12.10.2018)
doi: 10.1145/3267305.3274133
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Heuschkel, Jens ; Kauschke, Sebastian (2018)
More Data Matters: Improving CGM Prediction via Ubiquitous Data and Deep Learning.
UbiComp '18. Singapur (08.10.2018-12.10.2018)
doi: 10.1145/3267305.3274132
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kauschke, Sebastian ; Fürnkranz, Johannes (2018)
Batchwise Patching of Classifiers.
Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence. New Orleans, LA, USA (02.02.2018-07.02.2018)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

2016

Kauschke, Sebastian ; Fürnkranz, Johannes ; Janssen, Frederik (2016)
Predicting Cargo Train Failures: A Machine Learning Approach for a Lightweight Prototype.
Bari, Italy (19.10.2016-21.10.2016)
doi: 10.1007/978-3-319-46307-0_10
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kauschke, Sebastian (2016)
Improving Cargo Train Availability with Predictive Maintenance: An Overview and Prototype Implementation.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

2015

Kauschke, Sebastian ; Janssen, Frederik ; Schweizer, Immanuel (2015)
On the Challenges of Real World Data in Predictive Maintenance Scenarios: A Railway Application.
KDML: Workshop on Knowledge Discovery, Data Mining and Machine Learning. Trier
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kauschke, Sebastian ; Janssen, Frederik ; Schweizer, Immanuel (2015)
Advances in Predictive Maintenance for a Railway Scenario - Project Techlok.
Report, Bibliographie

Kauschke, Sebastian ; Janssen, Frederik ; Schweizer, Immanuel
Hrsg.: Bergmann, Ralph ; Görg, Sebastian ; Müller, Gilbert (2015)
On the Challenges of Real World Data in Predictive Maintenance Scenarios: A Railway Application.
LWA 2015 conference. Trier, Germany (07.10.2015-09.10.2015)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

2014

Kauschke, Sebastian ; Schweizer, Immanuel ; Fiebrig, Michael ; Janssen, Frederik
Hrsg.: Seidl, Thomas ; Hassani, Marwan ; Beecks, Christian (2014)
Learning to Predict Component Failures in Trains.
16th LWA Workshops : KDML, IR and FGWM. Aachen, Germany (08.09.2014-10.09.2014)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

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