Einträge mit Themengebiet "Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz"

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  - Datenanalyse und -intelligenz (64)

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B

Balasis, Georgios und Balikhin, Michael A und Chapman, Sandra C und Consolini, Giuseppe und Daglis, Ioannis A und Donner, Reik V und Kurths, Jürgen und Palu\v, Milan und Runge, Jakob und Tsurutani, Bruce T und Vassiliadis, Dimitris und Wing, Simon und Gjerloev, Jesper W. und Johnson, Jay und Materassi, Massimo und Alberti, Tommaso und Papadimitriou, Constantinos und Manshour, Pouya und Boutsi, Adamantia Zoe und Stumpo, Mirko (2023) Complex systems methods characterizing nonlinear processes in the near-earth electromagnetic environment: Recent advances and open challenges. Space Science Reviews, 219 (5), Seite 38. Springer. doi: 10.1007/s11214-023-00979-7. ISSN 0038-6308.

Bodesheim, Paul und Blunk, Jan und Körschens, Matthias und Brust, Clemens-Alexander und Käding, Christoph und Denzler, Joachim (2022) Pre-trained models are not enough: active and lifelong learning is important for long-term visual monitoring of mammals in biodiversity research—Individual identification and attribute prediction with image features from deep neural networks and decoupled decision models applied to elephants and great apes. Mammalian Biology. Springer. doi: 10.1007/s42991-022-00224-8. ISSN 1616-5047.

Bouhlal, Badr-Eddine und Gruner, Bernd und Sonnekalb, Tim und Brust, Clemens-Alexander (2022) Machine Learning Applications in Secure Software Engineering. WissensAustauschWorkshop Machine Learning, 2022-11-07 - 2022-11-09, Jena, Deutschland.

Boyé, Pascal (2022) Betrachtung der Gradientenbestimmung für den Adam Algorithmus. Bachelorarbeit, Technische Universität Ilmenau. Volltext nicht frei.

Brust, Clemens-Alexander und Barz, Björn und Denzler, Joachim (2022) Self-Supervised Learning from Semantically Imprecise Data. In: 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, VISIGRAPP 2022, 5, Seiten 27-35. SCITEPRESS. Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), 2022-02-06 - 2022-02-08, Online. doi: 10.5220/0010766700003124. ISBN 978-989-758-555-5. ISSN 2184-4321.

C

Camps-Valls, Gustau und Gerhardus, Andreas und Ninad, Urmi und Varando, Gherardo und Martius, Georg und Balaguer-Ballester, Emili und Vinuesa, Ricardo und Diaz, Emiliano und Zanna, Laure und Runge, Jakob (2023) Discovering causal relations and equations from data. Physics Reports, 1044, Seiten 1-68. Elsevier. doi: 10.1016/j.physrep.2023.10.005. ISSN 0370-1573.

Chamarthi, Sireesha und Fogelberg, Katharina und Brinker, Titus J. und Niebling, Julia (2023) Mitigating the influence of domain shift in skin lesion classification: A benchmark study of unsupervised domain adaptation methods. Informatics in Medicine Unlocked, 44, Seite 101430. Elsevier. doi: 10.1016/j.imu.2023.101430. ISSN 2352-9148.

D

Dietenberger, Steffen und Mueller, Marlin M. und Bachmann, Felix und Nestler, Maximilian und Ziemer, Jonas und Metz, Friederike und Heidenreich, Marius G. und Koebsch, Frankziska und Hese, Sören und Dubois, Clémence und Thiel, Christian (2023) Tree Stem Detection and Crown Delineation in a Structurally Diverse Deciduous Forest Combining Leaf-On and Leaf-Off UAV-SfM Data. Remote Sensing, 15 (18). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs15184366. ISSN 2072-4292.

Dietenberger, Steffen und Müller, Marlin und Adam, Markus und Bachmann, Felix und Metz, Friederike und Nestler, Maximilian und Hese, Sören und Thiel, Christian (2023) Digital forest inventory based on UAV imagery. European Geosciences Union General Assembly 2023, 2023-04-23 - 2023-04-28, Wien, Österreich. Volltext nicht online.

de Castro, Luciano und Cundy, Lance D. und Galvao, Antonio F. und Westenberger, Rafael (2023) A dynamic quantile model for distinguishing intertemporal substitution from risk aversion. European Economic Review, 159 (104587). Elsevier. doi: 10.1016/j.euroecorev.2023.104587. ISSN 0014-2921. Volltext nicht online.

E

Ertmer, Markus Till (2023) Domain Shifts and Interpretability in AI-based Skin Cancer Diagnosis. Masterarbeit, Ernst-Abbe-Hochschule Jena.

F

Fauerbach, Tim (2023) Web-basiertes Tool zur Visualisierung und Analyse von Punktwolken aus unterschiedlichen Datenquellen. Masterarbeit, Goethe-Universität Frankfurt am Main. Volltext nicht online.

Fogelberg, Katharina und Chamarthi, Sireesha und Maron, Roman C. und Niebling, Julia und Brinker, Titus J. (2023) Domain shifts in dermoscopic skin cancer datasets: Evaluation of essential limitations for clinical translation. New Biotechnology, 76, Seiten 106-117. Elsevier. doi: 10.1016/j.nbt.2023.04.006.. ISSN 1871-6784.

Fons, Emilie und Runge, Jakob und Neubauer, David und Lohmann, Ulrike (2023) Stratocumulus adjustments to aerosol perturbations disentangled with a causal approach. npj Climate and Atmospheric Science, 6 (1), Seite 130. Springer. doi: 10.1038/s41612-023-00452-w. ISSN 2397-3722.

G

Galytska, Evgenia und Weigel, Katja und Handorf, Dörthe und Jaiser, Ralf und Köhler, Raphael und Runge, Jakob und Eyring, Veronika (2023) Evaluating Causal Arctic‐Midlatitude Teleconnections in CMIP6. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 128 (17). Wiley. doi: 10.1029/2022JD037978. ISSN 2169-897X.

Gerhardus, Andreas (2022) Reliable causal discovery in time series. Workshop on Artificial Intelligence, Causality and Personalised Medicine (AICPM 2022), Hybrid (Hannover, Deutschland, und online).

Gerhardus, Andreas (2022) Kausale Inferenz: Datengetriebene Analyse von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen. Herbsttagung 2022 der German Data Science Society e.V., Bonn, Deutschland. Volltext nicht frei.

Gerhardus, Andreas (2022) Learning cause-and-effect relationships from time series data. 1st Causal Methods in Environmental Science Workshop, Hybrid (Cambridge, UK, und online). Volltext nicht frei.

Gerhardus, Andreas (2023) Novel developments in causal graphical models for time series. Seminarvortrag am Lehrstuhl für Mathematische Statistik der Technischen Universität München, Garching bei München. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2022) Numerical study of constraint-based time series causal discovery algorithms on synthetic data with heavy-tailed noise distributions. Workshop on Combining Causal Inference and Extreme Value Theory in the Study of Climate Extremes and their Causes, Hybrid (Kelowna, Kanada, und virtuell). Volltext nicht online.

Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2022) Causal Discovery in Ensembles of Climate Time Series. EGU General Assembly 2022, Hybrid (Wien, Östereich, und virtuell). Volltext nicht online.

Günther, Wiebke (2023) Causal Discovery for time series from multiple datasets with latent contexts. In: 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2023. Causal inference for time series data Workshop at UAI 2023, 2023-08-04, Pittsburgh, USA. ISSN 2640-3498. Volltext nicht online.

Günther, Wiebke und Miersch, Peter und Ninad, Urmi und Runge, Jakob (2023) Clustering of causal graphs to explore drivers of river discharge. In: Environmental Data Science, 2, Seiten 1-9. Cambridge University Press. 12th International Conference on Climate Informatics, 2023-04-19 - 2023-04-21, Cambridge, England. doi: 10.1017/eds.2023.17.

Günther, Wiebke und Ninad, Urmi und Runge, Jakob (2023) Causal Discovery for time series from multiple datasets with latent contexts. In: 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2023 (216), Seiten 766-776. Thirty-Ninth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 2023-08-01 - 2023-08-03, Pittsburgh, USA. ISSN 2640-3498.

Günther, Wiebke und Ninad, Urmi und Wah, Jonas und Runge, Jakob (2022) Conditional Independence Testing with Heteroskedastic Data and Applications to Causal Discovery. In: 36th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2022, Seiten 16191-16202. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems, 2022-11-28 - 2022-12-04, New Orleans, Vereinigte Staaten von Amerika. ISBN 978-171387108-8. ISSN 1049-5258.

H

Hochsprung, Tom und Wahl, Jonas und Gerhardus, Andreas und Ninad, Urmi und Runge, Jakob (2023) Increasing Effect Sizes of Pairwise Conditional Independence Tests between Random Vectors. In: 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2023 (216), Seiten 879-889. 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 2023-08-01 - 2023-08-03, Pittsburgh, PA, USA. ISSN 2640-3498. Volltext nicht online.

K

Kaeding, Christoph und Runge, Jakob (2023) Distinguishing Cause and Effect in Bivariate Structural Causal Models: A Systematic Investigation. Journal of Machine Learning Research, 24 (278), Seiten 1-144. Microtome Publishing. ISSN 1532-4435.

Karmouche, Soufiane und Galytska, Evgenia und Runge, Jakob und Meehl, Gerald A. und Phillips, Adam S. und Weigel, Katja und Eyring, Veronika (2023) Regime-oriented causal model evaluation of Atlantic-Pacific teleconnections in CMIP6. Earth System Dynamics, 14 (2), Seiten 309-344. Copernicus Publications. doi: 10.5194/esd-14-309-2023. ISSN 2190-4979.

Koebsch, Frankziska und Mund, Martina und Klosterhalfen, Anne und Dietenberger, Steffen und Donfack, Laura und Heidenreich, Marius und Markwitz, Christian und Montero, David und Thiel, Christian und Tiedemann, Frank und Knohl, Alexander (2023) Stress response and transformation processes initiated by the summer drought 2018 - a multi-scale study from the Hainich forest. European Geosciences Union General Assembly 2023, 2023-04-23 - 2023-04-28, Wien, Österreich. doi: 10.5194/egusphere-egu23-14520. Volltext nicht online.

Krich, Christopher und Mahecha, Miguel und Migliavacca, Mirco und De Kauwe, Martin G und Griebel, Anne und Runge, Jakob und Miralles, Diego G (2022) Decoupling between ecosystem photosynthesis and transpiration: a last resort against overheating. Environmental Research Letters. Institute of Physics (IOP) Publishing. doi: 10.1088/1748-9326/ac583e. ISSN 1748-9326.

M

Mueller, Marlin M. und Thiel, Christian und Klan, Friederike und Lenz, Josefine und Kaiser, Soraya und Langer, Moritz und Lantuit, Hugues und Marx, Sabrina und Fritz, Oliver und Zipf, Alexader (2023) UNDERCOVEREISAGENTEN - ERSTE EXPEDITION UND AKTUELLER STAND DES ARKTISCHEN PERMAFROSTPROJEKTS. Österreichische Citizen Science Konferenz 2023, 2023-04-19 - 2023-04-21, Linz, Österreich.

N

Niebling, Julia (2022) A multiobjective view on creating counterfactual explanations for explaining uncertainty in machine learning. [sonstige Veröffentlichung]

Nussbaum, Frank / FN und Gawlikowski, Jakob / JG und Niebling, Julia (2022) Structuring Uncertainty for Fine-Grained Sampling in Stochastic Segmentation Networks. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2022. Conference on Neural Information Processing Systems (NeuRIPS), New Orleans. ISBN 978-1-7281-8671-9. ISSN 2161-4393. Volltext nicht frei.

R

Rabel, Martin und Popescu, Oana und Runge, Jakob (2023) Hands-On Session on Causal Mediation Analysis & Corresponding Poster. XAIDA General Assembly 2023, 2023-10-16 - 2023-10-18, Valencia, Spain. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht frei.

Reimers, Christian und Bodesheim, Paul und Runge, Jakob und Denzler, Joachim (2022) Conditional Adversarial Debiasing: Towards Learning Unbiased Classifiers from Biased Data. In: 43rd DAGM German Conference on Pattern Recognition, DAGM GCPR 2021, 13024. Springer, Cham. 43rd DAGM German Conference for Pattern Recognition, 2021-09-28 - 2021-10-01, Bonn, Deutschland. doi: 10.1007/978-3-030-92659-5_4. ISBN 978-3-030-92658-8. ISSN 0302-9743. Volltext nicht online.

Rewicki, Ferdinand (2023) Machine Learning for Space Gardening. Seminar "Maschinelles Lernen", Jena, Germany. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Rewicki, Ferdinand und Denzler, Joachim und Niebling, Julia (2023) Is It Worth It? Comparing Six Deep and Classical Methods for Unsupervised Anomaly Detection in Time Series. Applied Sciences. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/app13031778. ISSN 2076-3417.

Rewicki, Ferdinand und Denzler, Joachim und Niebling, Julia (2023) Unsupervised Anomaly Detection for Space Gardening. Advances in Artificial Intelligence for Aerospace Engineering, 2023-05-30, Paris. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Rewicki, Ferdinand und Denzler, Joachim und Niebling, Julia (2023) Unsupervised Anomaly Detection for Space Gardening. Data Science Day Jena 2023, 2023-05-10, Jena, Germany.

Rewicki, Ferdinand und Gawlikowski, Jakob (2022) Estimating Uncertainty of Deep Learning Multi-Label Classifications Using Laplace Approximation. In: 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022, Seiten 1560-1563. IEEE. IGARSS 2022 - IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2022-07-17 - 2022-07-22, Kuala Lumpur, Malaysia. doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9884167. ISBN 978-166542792-0. ISSN 2153-7003. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2023) Modern causal inference approaches to investigate biodiversity-ecosystem functioning relationships. Nature Communications, 14 (1), Seite 1917. Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41467-023-37546-1. ISSN 2041-1723.

Runge, Jakob (2021) Necessary and sufficient graphical conditions for optimal adjustment sets in causal graphical models with hidden variables. In: 35th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2021. Curran Associates, Inc.. Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), 2021-12-06 - 2021-12-14, Virtuell. ISBN 978-171384539-3. ISSN 1049-5258.

Runge, Jakob (2022) Combining Causal Inference and Extreme Value Theory in the Study of Climate Extremes and their Causes. BANFF Workshop in Extremes and causality, Banff, Kanada (Virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. CMU/STAMPS webinar, Pittsburgh, USA (virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery. Simulation-based Science Community Series, Amsterdam, Niederlande. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Aspen workshop Exploring the frontiers in Earth system modeling with machine learning and big data, Aspen, USA (virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Seminar, Nairobi, Kenia. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Explainable AI in climate science and its limitations. Lorentz Center Workshop on subseasonal prediction, Leiden, Niederlande. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Inverse Network Dynamics - Network structure and function from nonlinear dynamics and time series data, Dresden, Deutschland. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery. causality conference at Madrid, Madrid, Spanien. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Helmholtz Center Munich Seminar Series, Munich, Deutschland (virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Columbia University Seminar, New York, USA. Volltext nicht online.

Runge, Jakob und Ebert-Uphoff, Imme (2022) Causal inference for Earth system sciences. AI4Good, Genf, Schweiz (Virtuell). Volltext nicht online.

S

Schulte-Kroll, Anne (2022) Unsupervised Learning of Reusable Text Sequence Representations for IT-Infrastructure Health Monitoring using Anomaly Detection. Masterarbeit, FSU Jena. Volltext nicht frei.

Sonnekalb, Tim und Gruner, Bernd und Brust, Clemens-Alexander und Mäder, Patrick (2022) Generalizability of Code Clone Detection on CodeBERT. In: 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, ASE 2022. ACM. ASE 2022, 2022-10-10 - 2022-10-14, Michigan, USA. ISBN 978-145039475-8.

Sudheesh, Saranya Ganesh und Beucler, Tom und Tam, Frederick Iat-Hin und Gomez, Milton S. und Runge, Jakob und Gerhardus, Andreas (2023) Selecting robust features for machine-learning applications using multidata causal discovery. Environmental data science, 2. Cambridge University Press. doi: 10.1017/eds.2023.21. ISSN 2634-4602.

Sudheesh, Saranya Ganesh und Beucler, Tom Georges und Tam, Frederick Iat-Hin und Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2023) Causal Discovery to Improve Machine Learning-Based Tropical Cyclone Intensity Predictions. 103rd AMS annual meeting, Denver, CO, USA und Online. Volltext nicht online.

U

Ulman, Hannah und Gütter, Jonas Aaron und Niebling, Julia (2023) Uncertainty is not sufficient for identifying noisy labels in training data for binary segmentation of building footprints. Frontiers in Remote Sensing (3), Seite 1100012. Frontiers Media S.A.. doi: 10.3389/frsen.2022.1100012. ISSN 2673-6187.

V

Veselova, Inna (2022) Evaluation von verteilten Algorithmen zur Diabeteserkennung unter Beachtung des Datenschutzes. Bachelorarbeit. Volltext nicht frei.

von Gönner, Julia und Herrmann, Thora M. und Bruckermann, Till und Eichinger, Michael und Hecker, Susanne und Klan, Friederike und Lorke, Julia und Richter, Anett und Sturm, Ulrike und Voigt-Heucke, Silke und Brink, Wiebke und Liedtke, Christin und Premke-Kraus, Matthias und Altmann, Carolin und Bauhus, Wilhelm und Bengtsson, Luiza und Büermann, Andrea und Dietrich, Peter und Dörler, Daniel und Eich-Brod, Regina und Ferschinger, Laura und Freyberg, Linda und Grützner, Agnes und Hammel, Gertrud und Heigl, Florian und Heyen, Nils B. und Hölker, Franz und Johannsen, Carolin und Kluß, Thorsten und Kluttig, Thekla und Knobloch, Jörn und Munke, Martin und Mortega, Kim und Pathe, Carsten und Soßdorf, Anna und Stämpfli, Tiina und Thiel, Christian und Tönsmann, Susanne und Valentin, Anke und Wagenknecht, Katherin und Wegener, Robert und Woll, Silvia und Bonn, Aletta (2023) Citizen science’s transformative impact on science, citizen empowerment and socio-political processes. Socio-Ecological Practice Research, 5 (1), Seiten 11-33. Springer Nature. doi: 10.1007/s42532-022-00136-4. ISSN 2524-5279.

W

Wahl, Jonas und Ninad, Urmi und Runge, Jakob (2023) Vector causal inference between two groups of variables. In: 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2023, 37 (10), Seiten 12305-12312. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Washington DC. doi: 10.1609/aaai.v37i10.26450. ISBN 978-157735880-0.

Wen, Jiaming und Runge, Jakob und Gerhardus, Andreas und Sun, Ying (2022) Understanding and Predicting the Interannual Variability (IAV) of the Global Terrestrial Carbon Cycle. AGU Fall Meeting, Chicago, IL, USA und Online. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Wen, Jiaming und Runge, Jakob und Gerhardus, Andreas und Sun, Ying (2023) Differential Interannual Sensitivities to Water Availability Between Amazon and Congo Rainforests. AGU Annual Meeting 2023, San Francisco, CA, USA und Online. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Z

Ziemer, Jonas und Dubois, Clémence und Thiel, Christian und Bueso Bello, Jose Luis und Rizzoli, Paola und Schmullius, C. (2023) Relationship between Lidar-Derived Canopy Densities and the Scattering Phase Center of High-Resolution TanDEM-X Data. Remote Sensing. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs15143589. ISSN 2072-4292.

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