Forschung

Die aktuellen Arbeitsgruppen des Instituts für Informatik decken zentrale Gebiete der Informatik in moderner und attraktiver Ausrichtung ab:

Sie sind national und international gut vernetzt. Arbeitsgruppen des Instituts sind aktiv beteiligt am Exzellenzcluster Cells in Motion, dem Sonderforschungsbereich Molekulare kardiovaskuläre Bildgebung(MoBil) sowie an der Gründung des European Institute for Molecular Imaging (EIMI) und des Center for Nonlinear Science (CENOS) der WWU.

Neben dem Institut für Informatik beherbergt die Westfälische Wilhelms-Universität viele weitere Institute und Arbeitsgruppen, an denen Forschung und Lehre mit starkem Bezug zur Informatik durchgeführt wird, insbesondere in Teilgebieten der Angewandten Informatik wie Wirtschaftsinformatik, Geoinformatik, Bioinformatik und medizinische Informatik.

Und wir arbeiten zusammen - viele Lehrangebote aus diesen Bereichen sind als fachübergreifende Studien auch im Master Informatik anrechenbar und erlauben so vertiefte Einblicke in Anwendungen von Informatiktechniken.

Eine Übersicht bietet die Seite Alle Informatiken und das Menü "Assoziierte Gruppen" auf der Informatik-Leitseite.

Wir planen u.a. auch ein gemeinsames Graduiertenkolleg.

 

 

 

  • Laufende Projekte

    • Safe ILIAS – Sichere Integration von Lernen in Autonomen cyber-physischen Systemen ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: HE 6733/5-1
    • Clavicle-ML – Retrospektive CT-Untersuchungen zur Schlüsselbeinossifikation - Entwicklung eines klinischen Entscheidungshilfesystems mit skalenbasierten Bewertungen und modernen Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Gültigkeit und Zuverlässigkeit forensischer Altersbegutachtungen ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: LI 1530/31-1; SCHM 1609/8-1
    • FOR 5393: Die digitale Mittelstadt der Zukunft ( – )
      DFG-Hauptprojekt koordiniert an der Universität Münster: DFG - Forschungsgruppe
    • FOR 5393: Die digitale Mittelstadt der Zukunft - Teilprojekt: Effizienter und identitätsfördernder Gesetzesvollzug in der Verwaltung einer Mittelstadt ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Forschungsgruppe | Förderkennzeichen: SCHO 1965/1-1
    • InFlame – Else Kröner Medical Scientist Kolleg Münster - Dynamik von Entzündungsreaktionen ( – )
      participations in other joint project: Else Kröner Medical Scientist Kolleg | Förderkennzeichen: 2021_EKMK.13
    • ReproTrackMS – Centre for Research and Development of Reproductive Scientists ( – )
      participations in bmbf-joint project: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 01GR2303
    • E-Mobilität für LKWs - Prädiktive KI Modelle ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: MAN Truck & Bus SE
    • Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit dem Arbeitskreis Glorius des organisch-chemischen Instituts im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse ( – )
      Eigenmittelprojekt
    • SPP 2363 - Teilprojekt: Neuronale Fingerabdrücke als struktur- und aktivitätssensitive molekulare Darstellungen ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Schwerpunktprogramm | Förderkennzeichen: KO 4689/7-1; RI 2938/3-1
    • InterKIWWU – Interdisziplinäres Lehrprogramm zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 16DHBKI049
    • maQinto – Maschinell trainierter Qualitätssensor, intelligente Prozessteuerung und ein ML-Framework zur ressourceneffizienten, maßgeschneiderten Kohlenstofffaserherstellung ( – )
      participations in bmbf-joint project: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 01I522020D
    • PPP-DL – Performance, Portabilität und Produktivität für Deep-Learning Anwendungen auf Multi- und Many-Core Architekturen ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: GO 756/8-1
    • SFB 1450 A05 - Longitudinale Ganzkörperbildgebung und mathematische Modellierung zur Untersuchung der Dynamik von Immunzellen ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, A05
    • GAIA – Standortübergreifendes Graduiertenkolleg: „Trustworthy AI for Seamless Problem solving: Next generation Intelligence Joins Robust Data Analysis“ (Data NInJA) - Promotionsthema: "Gaußprozesse für automatische und interpretierbare Anomalie-Erkennung" ( – )
      participations in other joint project: MKW - Förderlinie „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ - Standortübergreifendes Graduiertenkolleg | Förderkennzeichen: 005-2010-0003
    • SFB 1450 Z01 - Interaktive und rechnergestützte Analyse von großen multiskalen Bildgebungsdaten ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, Z01
    • SFB 1450 B04 - Multiskalige Darstellung und Analyse der Leukozytenwanderung in hypoxischen Entzündungsbereichen in vivo ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, B04
    • SFB 1459 C05 - Kohärente nanophotonische neuronale Netzwerke mit adaptiven molekularen Systemen ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1459/1, C05
    • HiRes – HiRes-Hemo: Hämodynamik in hoher räumlich-zeitlicher Auflösung durch vergleichende visuelle Analyse von 4D PC-MRI-Daten und CFD-Simulationsensembles ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: LI 1530/28-1; HO 5231/3-1
    • meditrain – Verbundprojekt: Intelligente Virtuelle Agenten für die Medizinische Ausbildung (medical tr.AI.ning) - Teilvorhaben: Entwicklung und Erforschung von intelligenten virtuellen Agenten für die klinisch-medizinische Ausbildung mit Schwerpunkt in KI ( – )
      participations in bmbf-joint project: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 16DHBKI077
    • InChangE – Individualisierung in sich ändernden Umwelten ( – )
      participations in other joint project: MKW - Förderlinie "Profilbildung" | Förderkennzeichen: PROFILNRW-2020-143-B
    • Friends with benefits? A holistic approach to diffuse mutualism in plant pollinator interactions ( – )
      participations in other joint project: HFSP - Research Grant - Program | Förderkennzeichen: RGP0057/2021
    • STATE – SystemC to Timed Automata Transformation Engine (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Applied IoT Data Analytics (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • IGS – Informatik in der Grundschule (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Query Processing (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Metric and Ptolemaic Access Methods (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Similarity Search (seit )
      Eigenmittelprojekt

  • Neueste Publikationen

    • Steinhorst, Phil; Duhme, Christof; Jiang, Xiaoyi; Vahrenhold, Jan. . ‘Recognizing Patterns in Productive Failure.’ In Proceedings of the 55th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1, edited by Battestilli, Lina; Rebelsky, Samuel; Shoop, Libby, 1293–1299. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3626252.3630915.
    • Delicaris, Joanna; Stübbe, Jonas; Schupp, Stefan; Remke, Anne. . ‘RealySt: A C++ Tool for Optimizing Reachability Probabilities in Stochastic Hybrid Systems.’ In Performance Evaluation Methodologies and Tools, edited by Kalyvianaki, Evangelia; Paolieri, Marco, 170–182. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-48885-6_11.
    • Beckmann, Daniel; Kockwelp, Jacqueline; Gromoll, Joerg; Kiefer, Friedemann;Risse, Benjamin. . ‘SAM meets Gaze: Passive Eye Tracking for Prompt-based Instance Segmentation.’ Proceedings of Machine Learning Research . [accepted / in Press (not yet published)]
    • Schick, Johannes; Wagner, Marc; Lippe, Wolfram-Manfred. . ‘Graphical and Textual Models Embedded in a Constructor-Driven Transformation.’ In Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Semantic Computing, edited by IEEE Computer Society, or the Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 226–230. Piscataway, NJ : Wiley-IEEE Computer Society Press. doi: 10.1109/ICSC59802.2024.00065.
    • Evers, Marina; Derstroff, Adrian; Leistikow, Simon; Schneider, Tom; Mallepree, Larissa; Stampke, Jan; Leisgang, Moritz; Sprafke, Sebastian; Schuhl, Melina; Krefft, Niklas; Droese, Felix; Linsen, Lars. . ‘Visual analytics of soccer player performance using objective ratings.’ Information Visualization 1–15. doi: 10.1177/14738716231220539.
    • Dornbusch, Maja; Vahrenhold, Jan. . ‘"In the Beginning, I Couldn't Necessarily Do Anything With It": Links Between Compiler Error Messages and Sense of Belonging.’ In Proceedings of the 2024 ACM Conference on International Computing Education Research (ICER 2024), edited by Denny, Paul; Porter, Leo; Hamilton, Margaret; Morrison, Briana. New York, NY: ACM Press. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Wortmann, Carolin; Vahrenhold, Jan. . ‘Regulation, Self-Efficacy, and Participation in CS1 Group Work.’ In Proceedings of the 2024 ACM Conference on International Computing Education Research (ICER 2024), edited by Denny, Paul; Porter, Leo; Hamilton, Margaret; Morrison, Briana. New York, NY: ACM Press. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Jarrous-Holtrup, S; Abdinghoff, J; Schamel, F; Gorlatch, S. . ‘Towards an Autoscaling Service for Real-Time Online Interactive Applications on Clouds.’ In Euromicro Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, edited by Chis, A; González-Vélez, H., 1–8. Dublin: Wiley-IEEE Press. doi: 10.1109/PDP62718.2024.00024.
    • Tomak, J.; Liermann, A.; Gorlatch, S. . ‘Performance Evaluation of a Legacy Real-Time System: An Improved RAST Approach.’ In Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, edited by Guisado-Lizar, JL.; Riscos-Núñez, A.; Morón-Fernández, MJ.; Wainer, G., 18–33. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-57523-5_2.
    • Garanina, N.; Gorlatch, S. . ‘KNOWLEDGE ACQUISITION IN MULTI-AGENT SYSTEMS: A FORMALIZATION OF THE ELEUSIS CARD GAME.’ Journal of Mathematical Sciences 281, Nr. 2. doi: 10.1007/s10958-024-07107-y.
    • Rasch, Ari. . ‘(De/Re)-Composition of Data-Parallel Computations via Multi-Dimensional Homomorphisms.’ ACM Transactions on Programming Languages and Systems Just Accepted. doi: 10.1145/3665643.
    • Xiao J, Zhong Y, Jia Y, Wang Y, Jiang X, Wang S. . ‘A novel deep ensemble model for imbalanced credit scoring in internet finance.’ International Journal of Forecasting 40, Nr. 1: 348–372.
    • Xiao J, Wen Z, Jiang X, Yu L, Wang S. . ‘Three-stage research framework to assess and predict the financial risk of SMEs based on hybrid method.’ Decision Support Systems 177: 114090.
    • Chen J, Pi D, Jiang X, Xu Y, Chen Y, Wang X. . ‘Denosieformer: A transformer based approach for single-channel EEG artifact removal.’ IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 73: 1–16.
    • Eminaga o, Saad F, Tian Z, Wolffgang U, Karakiewicz P, Ouellet V, Azzi F, Spieker T, Helmke B, Graefen M, Jiang X, Xing L, Witt J, Trudel D, Leyh-Bannurah SM. . ‘Artificial intelligence unravels interpretable malignancy grades of prostate cancer on histology images.’ npj Imaging 2: 6.
    • Zhang Q, Jiang X. . ‘Classification performance boosting for interpolation kernel machines by training set pruning using genetic algorithm.’ In Prof. of ICPRAM, edited by M. Castrillon-Santana, M. De Marsico, A. Fred, 428–435. Rome: SciTePress - Science and and Technology Publications.
    • Hegselmann S, Shen Z, Gierse F, Agrawal M, Sontag D, Jiang X. . ‘A data-centric approach to generate faithful and high quality patient summaries with large language models.’ In Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL). [accepted / in Press (not yet published)]
    • Vahrenhold, Jan. . „Das systematische Vorgehen im Fokus.“ In Wirksamer Informatikunterricht. Unterrichtsqualität: Perspektiven von Expertinnen und Experten, herausgegeben von Komm, Dennis, 198–206. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.
    • Niehage, Mathis; Remke, Anne. . ‘The Best of Both Worlds: Analytically-Guided Simulation of HPnGs for Optimal Reachability.’ In Performance Evaluation Methodologies and Tools - 16th EAI International Conference, VALUETOOLS 2023, Crete, Greece, September 6–7, 2023, Proceedings, edited by Kalyvianaki, Evangelia; Paolieri, Marco, 61–81. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-48885-6_5.
    • Bender, Magnus; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Unsupervised Estimation of Subjective Content Descriptions in an Information System.’ International Journal of Semantic Computing 1. doi: 10.1142/S1793351X24410034.
    • Bender, Magnus; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘ReFrESH – Relation-preserving Feedback-reliant Enhancement of Subjective Content Descriptions.’ In ICSC-24 Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Semantic Computing. New York: Wiley-IEEE Computer Society Press. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Luttermann, Malte; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Colour Passing Revisited: Lifted Model Construction with Commutative Factors.’ In AAAI-24 Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence.: AAAI Press. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Hartwig, Mattis; Möller, Ralf; Braun, Tanya. . ‘An Extended View on Lifting Gaussian Bayesian Networks.’ Artificial Intelligence . [accepted / in Press (not yet published)]
    • Luttermann, Malte; Hartwig, Mattis; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Lifted Causal Inference in Relational Domains.’ In CLeaR-24 Proceedings of the 3rd Conference on Causal Learning and Reasoning.: MLResearchPress. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Adelt J.; Bruch S.; Herber P.; Niehage M.; Remke A. . ‘Shielded Learning for Resilience and Performance Based on Statistical Model Checking in Simulink.’ In Bridging the Gap Between AI and Reality - First International Conference, AISoLA 2023, Crete, Greece, October 23–28, 2023, Proceedings, edited by Steffen, Bernhard, 94–118. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-46002-9_6.

    • Borrelli, Gabriel; Hagemann, Lars; Steinkühler, Jannik;Derstroff, Adrian;Evers, Marina;Huesmann, Karim;Leistikow, Simon;Rave, Hennes;Gol, Reyhaneh Sabbagh;Linsen, Lars. . ‘2022 IEEE Scientific Visualization Contest Winner: Multifield Analysis of Vorticity-Driven Lateral Spread in Wildfire Ensembles.’ IEEE Computer Graphics and Applications 44, Nr. 1: 40–49. doi: 10.1109/MCG.2023.3310298.
    • Delicaris, Joanna; Schupp, Stefan; Ábrahám, Erika; Remke, Anne. . ‘Maximizing Reachability Probabilities in Rectangular Automata with Random Clocks.’ In Theoretical Aspects of Software Engineering, edited by David, Cristina; Sun, Meng, 164–182. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-35257-7_10.
    • Schilling, M.; Cruse, H. . ‘neuroWalknet, a controller for hexapod walking allowing for context dependent behavior.’ PLoS Computational Biology 19, Nr. 1: e1010136. doi: 10.1371/journal.pcbi.1010136.
    • Schilling, M.; Hammer, B.; Ohl, F.W.; Ritter, H.; Wiskott, L. . ‘Modularity in Nervous Systems—a Key to Efficient Adaptivity for Deep Reinforcement Learning.’ Cognitive Computation in press. doi: 10.1007/s12559-022-10080-w.
    • Rasch, Ari; Schulze, Richard; Shabalin, Denys; Elster, Anne; Gorlatch, Sergei; Hall, Mary. . ‘(De/Re)-Compositions Expressed Systematically via MDH-Based Schedules.’ In CC 2023: Proceedings of the 32nd ACM SIGPLAN International Conference on Compiler Construction, edited by Verbrugge, Clark, 61–72. New York: ACM Press. doi: 10.1145/3578360.3580269.
    • Garanina, N; Gorlatch, S. . ‘Autotuning Parallel Programs by Model Checking.’ Automatic Control and Computer Sciences 56, Nr. 7: 634–648. doi: 10.3103/S0146411622070045.
    • Hagedorn, Bastian; Lenfers, Johannes; Koehler, Thomas; Qin, Xueying; Gorlatch, Sergei; Steuwer, Michel. . ‘Achieving High Performance the Functional Way: Expressing High-Performance Optimizations as Rewrite Strategies.’ Communications of the ACM 66, Nr. 3: 89–97. doi: 10.1145/3580371.
    • Dewi C, Chen RC, Yu H, Jiang X. . ‘Robust detection method for improving small traffic sign recognition based on spatial pyramid pooling.’ Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 14, Nr. 7: 8135–8152.
    • Nienkötter A, Jiang X. . ‘Kernel-based generalized median computation for consensus learning.’ IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 45, Nr. 5: 5872–5888.
    • Hegselmann S, Buendia A, Lang H, Agrawal M, Jiang X, Sontag D. . ‘TabLLM: Few-shot classification of tabular data with large language models.’ In Proceedings of the 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), edited by N.A., 5549–5581. 206. Aufl. 2023: MLResearchPress.
    • Tistarelli M, Dubey SR, Singh SK, Jiang X (Eds.): . Computer Vision and Machine Intelligence. Cham, Switzerland: Springer Nature.
    • Eilers F, Jiang X. . ‘Building blocks for a complex-valued transformer architecture.’ In Proc. of ICASSP, edited by N/A, 1–5. N/A: Wiley-IEEE Press.
    • Xiao J, Tian Y, Jia Y, Jiang X, Yu L, Wang S. . ‘Black-box attack-based security evaluation framework for credit card fraud detection models.’ INFORMS Journal on Computing 35, Nr. 5: 986–1001.
    • Sandmann S, Richter S, Jiang X, Varghese J. . ‘Reconstructing clonal evolution - a systematic evaluation of current bioinformatics approaches.’ International journal of environmental research and public health 20: 5128.
    • Dewi C, Chen RC, Zhuang YC, Jiang X, Yu H. . ‘Recognizing road surface traffic signs based on Yolo models considering image flips.’ Big Data and Cognitive Computing 7: 54.
    • Zhang J, Liu CL, Jiang X. . ‘Quadratic kernel learning for interpolation kernel machine based graph classification.’ In Proc. of Int. Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition (GbR), edited by M. Vento, P. Foggia, D. Conte, V. Carletti, 3–14. Cham, Switzerland: Springer.
    • Zhang J, Liu CL, Jiang X. . ‘Interpolation kernel machines: Reducing multiclass to binary.’ In Proc. of Int. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), edited by N. Tsapatsoulis, et al., 174–184. Cham, Switzerland: Springer.
    • Jiang X, Nienkötter A. . ‘Generalized median computation for consensus learning: A brief survey .’ In Proc. of Int. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), edited by N, Tsapatsoulis, et al., 120–130. Cham, Switzerland: Springer.
    • Kuhlmann F, Rothaus K, Jiang X, Faatz H, Pauleikhoff D, Gutfleisch M. . ‘3D retinal vessel segmentation in OCTA volumes: Annotated dataset MORE3D and hybrid U-net with flattening transformation.’ In Proc. of DAGM GCPR, edited by U. Köthe and C. Rother, 291–306. Heidelberg: Springer.
    • Dewi C, Chen RC, Yu H, Jiang X. . ‘XAI for image captioning using SHAP .’ Journal of Information Science and Engineering 39: 711–724.
    • Becker, Marlon; Drees, Dominik; Brückerhoff-Plückelmann, Frank; Schuck, Carsten; Pernice, Wolfram; Risse, Benjamin. „Activation Functions in Non-Negative Neural Networks.“ contributed to the Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS, New Orleans, .
    • Schaefer, J.; Strob, J. . „Wenn das Studieren außer Kontrolle gerät - Entwicklung und Validierung einer deutschsprachigen Adaption der Bergen Study Addiction Scale (BStAS).“ Zeitschrift fur Klinische Psychologie und Psychotherapie 2023. doi: 10.1026/1616-3443/a000684.
    • Steinhorst, Phil; Petersen, Andrew; Simion, Bogdan; Vahrenhold, Jan. . ‘Exploring Barriers in Productive Failure.’ In Proceedings of the 19th ACM Conference on International Computing Education Research (ICER 2023), Vol. I, edited by Fisler, Kathi; Denny, Paul; Franklin, Diana; Hamilton, Margaret, 284–297. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3568813.3600111.
    • Sanders, Kate; Vahrenhold, Jan; McCartney, Robert. . ‘How Do Computing Education Researchers Talk About Threats and Limitations?’ In Proceedings of the 19th ACM Conference on International Computing Education Research (ICER 2023), Vol. I, edited by Fisler, Kathi; Denny, Paul; Franklin, Diana; Hamilton, Margaret, 381. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3568813.3600114.
    • Parker, Miranda C.; Davidson, Matt J.; Kao, Yvonne S.; Margulieux, Lauren E.; Tidler, Zachary R.; Vahrenhold, Jan. . ‘Toward CS1 Content Subscales: A Mixed-Methods Analysis of an Introductory Computing Assessment.’ In Proceedings of the 23rd Koli Calling International Conference on Computing Education Research (Koli Calling 2023), edited by Mühling, Andreas; Jormanainen, Ilkka, 1–13. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3631802.3631828.
    • Cutts, Quintin; Kallia, Maria; Anderson, Ruth; Crick, Tom; Devlin, Marie; Farghally, Mohammed; Mirolo, Claudio; Runde, Ragnhild Kobro; Seppälä, Otto; Urquiza-Fuentes, Jaime; Vahrenhold, Jan. . ‘Arguments for and Approaches to Computing Education in Undergraduate Computer Science Programmes.’ In Proceedings of the 2023 Working Group Reports on Innovation and Technology in Computer Science Education (ITiCSE-WGR 2023), edited by Alshaigy, Bedour; Bouvier, Dennis, 160–195. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3623762.3633494.
    • da Silva, Carina; Schupp, Stefan; Remke, Anne. . ‘Optimizing Reachability Probabilities for a Restricted Class of Stochastic Hybrid Automata via Flowpipe-Construction.’ ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 33, Nr. 4: 1–27. doi: https://doi.org/10.1145/3607197.
    • Evers, Marina; Böttinger, Michael; Linsen, Lars. . ‘Interactive Visual Analysis of Regional Time Series Correlation in Multi-field Climate Ensembles.’ In Workshop on Visualisation in Environmental Sciences (EnvirVis), edited by Dutta, Soumya and Feige, Kathrin and Rink, Karsten and Zeckzer, Dirk, 69–76. -: Eurographics Association. doi: https://doi.org/10.2312/envirvis.20231108.
    • Evers, Marina; Wittkowski, Raphael. . ‘An active colloidal system showing parallels to a time crystal.’ Physica Scripta 98, Nr. 12: 125240. doi: 10.1088/1402-4896/ad05ab.
    • Mense, Sophie; Höveler, Karina; Blohm, Pauline Anne; Willemsen, Lisa Constanze. . ‘Designing a tool for authoring digital problem-solving tasks in an app – an integrative learning design study.’ In Proceedings of the 13th Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13), edited by Drijvers, P.; Csapodi, C.; Palmér, H.; Gosztonyi, K.; Kónya, E., 2993–3000. Budapest: Alfréd Rényi Institute of Mathematics and ERME.
    • Tasche Philip; Herber Paula. . ‘A Coverage-Driven Systematic Test Approach for Simultaneous Localization and Mapping.’ In IEEE Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), edited by Papadakis, Mike; Hao, Dan, 25–36. Dublin: Wiley-IEEE Press. doi: 10.1109/ICST57152.2023.00012.
    • Adelt J; Liebrenz T; Herber P. . ‘Formal Verification of Intelligent Hybrid Systems that are modeled with Simulink and the Reinforcement Learning Toolbox.’ In Software Engineering, edited by Gregor Engels; Regina Hebig; Matthias Tichy, 29–30. Paderborn: Gesellschaft für Informatik.
    • Bender, Magnus; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Unsupervised Estimation of Subjective Content Descriptions.’ In ICSC-23 Proceedings of the 17th IEEE International Conference on Semantic Computing, edited by Bulterman, Dick; Kitazawa, Atsushi; Ostrowski, David; Sheu, Phillip; D'Auria, Daniela; Li, Kyle, 266–273. Laguna Hills: Wiley-IEEE Press. doi: 10.1109/ICSC56153.2023.00052.
    • Bender, Magnus; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘LESS is More - LEan Computing for Selective Summaries.’ In Proceedings of the 46th German Conference on Artificial Intelligence, edited by Seipel, Dietmar; Steen , Alexander, 1–14. Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-42608-7_1.
    • Schütt, Yara; Liebenow, Johannes; Braun, Tanya; Gehrke, Marcel; Thaeter, Florian; Mohammadi, Esfandiar. . DPM: Clustering Sensitive Data through Separation arXiv.

Die  älteren Forschungsberichte des Instituts für Informatik sind Teil der Forschungsberichte der WWU. Suchen Sie also in den folgenden Dokumenten den Bericht "Fachbereich Mathematik und Informatik", und darin nach "Institut für Informatik", um den passenden Teil zu finden: