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Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Die 16. Humboldt Informatik GONG SHOW (HIGS'19)

Die HIGS'19 gibt wissenschaftlichen Mitarbeiter_innen, Doktorand_innen und Studierenden in der Phase ihrer Abschlussarbeiten Gelegenheit, ihre Forschung in unterhaltsamer Form einem breiten Publikum vorzustellen. Jede(r) Teilnehmer_in hat genau 2 Minuten Zeit, auf wenigen Overhead-Folien sein bzw. ihr Thema und Forschungsergebnisse zu präsentieren. Das Konzept ist auch als "Flash-Session" auf internationalen Konferenzen bekannt.


Zum Zuhören sind natürlich alle herzlich eingeladen.

Wann und wo?

Am 02. Mai 2019 begeht das Institut für Informatik den Tag der Informatik. Die Humboldt Informatik GONG SHOW wird an diesem Tag ab 16:45 Uhr im Erwin Schrödinger-Zentrum, Konferenzraum 0'119 stattfinden.

Wie?

Die Vortragenden haben jeweils genau 2 Minuten Zeit, gegebenenfalls mittels Overhead-Folien, Interesse für Ihre Forschung zu wecken. Aus Zeitgründen sind Präsentationen per Beamer nicht zugelassen. Jeweils nach 2 Minuten erschallt der GONG.

Programm

 

  Vortragende/Vortragender Thema Lehrstuhl
  Prof. Dr. Timo Kehrer Kurze Einführung  
  Studierende-Session
  Oleksiy Ostapenko Learning to remember: Dynamic generative memory for continual learning Leser
  Peter Woltersdorf Pixel-wise Segmentation of Glasses in Face Images using Deep Neural Networks Eisert
  Laura Wartschinski Learning from our mistakes - Using Recurrent Neural Networks to Identify Security Vulnerabilities Grunske
  Andy Glockemann Hybride Lokalisierung mit WLAN Grass
  Narek Bojikian Finding a flower with maximum number of petals Kratsch
  Tilo Prütz Order matters after all: How to teach a model comparison tool to respect it Kehrer
  Malte Kruse Biometrics-based Authentication using WebAuthn Redlich
  Yifan Hou Analysis of geographical data from southern China: A case study on Aggradation Red Earth Köbler
  Duc Anh Vu Feature-based input generation Grunske
  Christian Hümmer Analyse des Bewegungsverhaltens von Fischen zur Anomaliedetektion Reulke
  Niklas Deckers Ableitung von 3D-Skelettpunkten zur Schmerzerkennung bei Pferden Reulke
  Martin Bauer Improving the Quality of privacy-preserving Process Discovery Weidlich
  Nikolai Tschacher Model based fuzzing of the WPA3 Dragonfly Handshake Redlich
       
  Mitarbeiter_innen-Session
  Leon Weber Text Mining for Pathway Curation Leser
  Holger Döbler Alea iacta est — Communication in Nano-Satellite Formation Flying Scheuermann
  Florian Nelles Using structures to gain faster algorithms Kratsch
  Oswald Berthold TBD Hafner