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Wilke Dononelli spricht im Interview über den Stellenwert von Daten in seiner Forschung und den Einsatz von Machine Learning in der Quantenchemie.

In dem Vorhaben werden Techniken des Maschinellen Lernens eingesetzt, um Texte für Menschen mit Behinderung und Nicht-Muttersprachler*innen mit Hilfe einer App verständlicher zu machen.

Die Bestimmung des Stromverbrauchs ist für Systemingenieure wichtig. Mit einem neuen Verfahren können sie den Verbrauch von Internet of Things Geräte nun frühzeitig bestimmen.

Die DSC Mitglieder Lars Hornuf und Sonja Mangold erhalten eine Drittmittelförderung von der Hans-Böckler-Stiftung zur Erforschung von Datenschutzfragen am Crowdworking- und Gig-Working-Markt.

Hochdimensionale Daten können für maschinelle Lernverfahren zum Problem werden, sie führen zu overfitting und großen Modellen. In einer Bachelorarbeit am DSC wurde ein praktischer Lösungsansatz mit Autoencoder entwickelt.

Mithilfe von Komplexitätstheorie soll erforscht werden, welchen Einfluss Konversationen über Kryptowährungen auf unterschiedlichen sozialen Medien auf Währungsschwankungen hat.

Das DSC hilft bei der Digitalisierung von Forschung und Lehre durch die Bereitstellung geeigneter Dienste.

Mithilfe von Data Science Methoden wird erforscht, wie junge Klimaaktivist*innen soziale Medien nutzen.

Der DSC Seed Grant geht an Dr. Alice Lefebvre für die Entwicklung einer Bedform Analysis Toolbox.

Mit Hilfe eines neuen Datensatzes soll die Rolle von marinen Pilzen innerhalb der mikrobiellen Pumpe entschlüsselt werden, um so die Auswirkungen des Klimawandels auf die Ozeane besser zu verstehen.