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

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Anzahl der Einträge auf dieser Ebene: 82.

Adam, Markus Roland und Marquardt, Max und Müller, Marlin und Dietenberger, Steffen und Leiber, Julian und Dubois, Clemence und Thiel, Christian (2024) Enhancing Coastal Resilience: UAV-based Deep Learning for Advanced Dike and Vegetation Monitoring. UAV-based Remote Sensing Methods for Monitoring Vegetation, 2024-09-30 - 2024-10-01, Köln, Deutschland. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht frei.

Arslanova, Linara und Dubois, Clemence und Salepci, Nesrin und Pathe, Carsten und Scheibler, Friedemann und Fölsch, Marcel und Urban, Marcel und Schmullius, C. (2023) Impact of Plant Row Orientation on Sentinel-1 Backscatter Time-Series of Agricultural Fields. In: 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2023, Seiten 3422-3425. IGARSS 2023, 2023-07-17 - 2023-07-21, Pasadena, California, USA. doi: 10.1109/IGARSS52108.2023.10283078. ISBN 979-835032010-7. ISSN 2153-6996. Volltext nicht frei.

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.

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.

Chamarthi, Sireesha und Fogelberg, Katharina und Gawlikowski, Jakob und Brinker, Titus J (2024) Few-shot learning for skin lesion classification: A prototypical networks approach. Informatics in Medicine Unlocked, 48. Elsevier. doi: 10.1016/j.imu.2024.101520. ISSN 2352-9148.

Debeire, Kevin und Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob und Eyring, Veronika (2024) Bootstrap aggregation and confidence measures to improve time series causal discovery. In: 3rd Conference on Causal Learning and Reasoning, CLeaR 2024, 236, Seiten 979-1007. 3rd Conference on Causal Learning and Reasoning, CLeaR 2024 (Scopus; ISSN: 2640-3498), 2024-04-01, Los Angeles, USA. ISSN 2640-3498.

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.

Dubois, Clemence und Ziemer, Jonas und Jänichen, Jannik und Stumpf, Natascha und Liedel, Christoph und Sabrowski, Michael und Schmullius, Christiane (2024) Dam Monitoring with Ground Motion Services – A Case Study of a Gravity Dam with the German Ground Motion Service. In: 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2024, Seiten 4670-4673. IGARSS 2024, 2024-07-07 - 2024-07-12, Athen, Griechenland. doi: 10.1109/IGARSS53475.2024.10641662. ISBN 979-8-3503-6032-5. ISSN 2153-7003. Volltext nicht frei.

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

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

Fitri, Auliya Unnisa (2024) Towards Trustworthy AI: Interpretable and Uncertainty Aware Object Recognition. WissensAustauschWorkshop Machine Learning 10, 2024-09-23 - 2024-09-25, Dresden, Germany. Volltext nicht frei.

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.

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.

Gawlikowski, Jakob und Gottschling, Nina Maria (2024) ON THE RELEVANCE OF SAR AND OPTICAL MODALITIES IN DEEP LEARNING-BASED DATA FUSION. ICLR 2024 Machine Learning for Remote Sensing (ML4RS) Workshop, 2024-05-07 - 2024-05-11, Wien, Österreich. Volltext nicht online.

Gawlikowski, Jakob und Gottschling, Nina Maria (2024) Efficient Data Source Relevance Quantification for Multi-Source Neural Networks. British Machine Vision Conference (BMVC), 2024-11-25 - 2024-11-28, Glasgow, Schottland. Volltext nicht online.

Gerhardus, Andreas (2022) Learning cause-and-effect relationships from time series data. 1st Causal Methods in Environmental Science Workshop, 2022-12-06 - 2022-12-07, 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, 2023-11-06, Garching bei München. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Gerhardus, Andreas (2022) Kausale Inferenz: Datengetriebene Analyse von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen. Herbsttagung 2022 der German Data Science Society e.V., 2022-11-16, Bonn, Deutschland. Volltext nicht frei.

Gerhardus, Andreas (2022) Reliable causal discovery in time series. Workshop on Artificial Intelligence, Causality and Personalised Medicine (AICPM 2022), 2022-09-08 - 2022-09-09, Hybrid (Hannover, Deutschland, und online).

Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2022) Causal Discovery in Ensembles of Climate Time Series. EGU General Assembly 2022, 2022-05-23 - 2022-05-27, Hybrid (Wien, Östereich, und virtuell). doi: 10.5194/egusphere-egu22-6958. 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, 2022-06-26 - 2022-07-01, Hybrid (Kelowna, Kanada, 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.

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.

Jänichen, Jannik und Stumpf, Natascha und Liedel, Christoph und Sabrowski, Michael und Schmullius, Christiane und Dubois, Clemence (2024) Vergleich von Bodenbewegungen mit In-situ Messungen zur Überwachung von Deformationen an Staubauwerken in Thüringen. In: Messtechnische Überwachung von Stauanlagen: XIII. Mittweidaer Talsperrentag. XIII. Mittweidaer Talsperrentag, 2024-04-09 - 2024-04-10, Mittweida, Deutschland.

Jänichen, Jannik und Ziemer, Jonas und Wicker, Carolin und Klöpper, Daniel und Last, Katja und Wolsza, Marco und Schmullius, Christiane und Dubois, Clemence (2024) Enhancing Dam Monitoring: Utilizing the CR-Index for Electronic Corner Reflector (ECR) Site Selection and PSI Analysis. In: 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2024. IGARSS 2024, 2024-07-07 - 2024-07-12, Athen, Griechenland. ISBN 979-8-3503-6032-5. ISSN 2153-7003.

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 Meehl, Gerald A. und Runge, Jakob und Weigel, Katja und Eyring, Veronika (2024) Changing effects of external forcing on Atlantic-Pacific interactions. Earth System Dynamics, 15 (3), Seiten 689-715. Copernicus Publications. doi: 10.5194/esd-15-689-2024. ISSN 2190-4979.

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.

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.

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), 2022-11-28 - 2022-12-09, New Orleans. ISBN 978-1-7281-8671-9. ISSN 2161-4393. Volltext nicht frei.

Philpot, Claudia und Vrakking, Vincent und Schubert, Daniel und Aksteiner, Niklas und Strowik, Christian und Ksenik, Eugen und Sasaki, Kaname und Toth, Norbert und Franke, Michel Fabien und Bunchek, Jess Marie und Bornemann, Gerhild und Holbeck, Ilse Marie und Fonseca Prince, Andre und Rewicki, Ferdinand (2024) DLR-ESA LUNA Greenhouse: from Antarctica to Europe's Lunar Analog Facility. International Space Station Research & Development Conference, 2024-07-30 - 2024-08-01, Boston, USA.

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", 2023-05, Jena, Germany. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

Rewicki, Ferdinand (2024) Unraveling Anomalies in Time (Version 1.0.0). [sonstige Veröffentlichung] 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 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) 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 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.

Rewicki, Ferdinand und Gawlikowski, Jakob und Niebling, Julia und Denzler, Joachim (2024) Unraveling Anomalies in Time: Unsupervised Discovery and Isolation of Anomalous Behavior in Bio-regenerative Life Support System Telemetry. In: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2024, 9 (14949), Seiten 207-222. Springer Cham. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2024, 2024-09-09 - 2024-09-13, Vilnius, Lithuania. doi: 10.1007/978-3-031-70378-2_13. ISBN 978-303170377-5. ISSN 0302-9743.

Rewicki, Ferdinand und Norman, Tom und Vrakking, Vincent (2024) edeniss2020 Telemetry Dataset (Version 1.0.0). [sonstige Veröffentlichung] 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 (2022) Combining Causal Inference and Extreme Value Theory in the Study of Climate Extremes and their Causes. BANFF Workshop in Extremes and causality, 2022-07, Banff, Kanada (Virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. CMU/STAMPS webinar, 2022-04-22, Pittsburgh, USA (virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Columbia University Seminar, 2022-12-08, New York, USA. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Helmholtz Center Munich Seminar Series, 2022-09, Munich, Deutschland (virtuell). 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, 2022-06-05 - 2022-06-10, Aspen, USA (virtuell). Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery. causality conference at Madrid, 2022-05, Madrid, Spanien. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Causal Inference and discovery. Simulation-based Science Community Series, 2022-04, Amsterdam, 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, 2022-09-12 - 2022-09-21, Dresden, Deutschland. Volltext nicht online.

Runge, Jakob (2022) Explainable AI in climate science and its limitations. Lorentz Center Workshop on subseasonal prediction, 2022-09-05 - 2022-09-09, Leiden, Niederlande. Volltext nicht online.

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) Causal Inference and discovery with perspectives in Earth sciences. Seminar, 2022-06, Nairobi, Kenia. Volltext nicht online.

Runge, Jakob und Ebert-Uphoff, Imme (2022) Causal inference for Earth system sciences. AI4Good, 2022-01, Genf, Schweiz (Virtuell). Volltext nicht online.

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.

Stein, Gideon und Ziemer, Jonas und Wicker, Carolin und Jänichen, Jannik und Demisch, Gabriele und Klöpper, Daniel und Last, Katja und Denzler, Joachim und Schmullius, Christiane und Shadaydeh, Maha und Dubois, Clemence (2024) DATA-DRIVEN PREDICTION OF LARGE INFRASTRUCTURE MOVEMENTS THROUGH PERSISTENT SCATTERER TIME SERIES MODELING. In: 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2024, Seiten 8669-8673. IGARSS 2024, 2024-07-07 - 2024-07-12, Athen, Griechenland. doi: 10.1109/IGARSS53475. ISBN 979-8-3503-6032-5. ISSN 2153-7003.

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, 2023-01-08 - 2023-01-12, Denver, CO, USA und Online. Volltext nicht online.

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.

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

Vrakking, Vincent und Philpot, Claudia und Schubert, Daniel und Aksteiner, Niklas und Strowik, Christian und Ksenik, Eugen und Sasaki, Kaname und Toth, Norbert und Franke, Michel Fabien und Bunchek, Jess Marie und Bornemann, Gerhild und Holbeck, Ilse Marie und Fonseca Prince, Andre und Rewicki, Ferdinand (2024) System Design of the EDEN LUNA Greenhouse: Upgrading EDEN ISS for future Moon mission simulations. In: 53rd International Conference on Environmental Systems. 53rd International Conference on Environmental Systems, 2024-07-21 - 2024-07-25, Louisville, Kentucky, USA.

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, 2023-02-07 - 2023-02-14, 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, 2022-12-12 - 2022-12-16, 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, 2023-12-11 - 2023-12-15, San Francisco, CA, USA und Online. (nicht veröffentlicht) Volltext nicht online.

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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.

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