Data|H - Institute for Applied Data Science Hannover
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A significant risk following a kidney transplantation is graft loss. The Screen Reject Project has developed a Clinical Data Warehouse (CDWH) as a foundation for a clinical decision support system designed to improve the diagnosis of graft rejections. The CDWH integrates patient data and event records of n = 141 kidney transplant patients. These data are not directly comparable within the cohort as they consist of irregular time series, particularly of laboratory values. Therefore, a pre-processing routine was developed which divides a relative time window before the last biopsy (the relevant end event of the reference period for subsequent machine learning procedures) into equal time intervals for each patient. For each of these intervals a representative value is calculated from the contained laboratory values. These representative values are used to train models for predicting kidney rejection. The comparison with an existing study from the project, in which a classification model was developed without considering the temporal dependencies, shows an improved sensitivity and specificity in predicting kidney rejection for the harmonised data using the same random forest model.
Der Begriff Neuromythen kennzeichnet falsche bzw. durch Vereinfachung verfälschte Darstellungen neurowissenschaftlicher Forschungsergebnisse im wissenschaftlichen Diskurs, in der öffentlichen Wahrnehmung und in pädagogischen Praxisfeldern. Bislang vorliegende Befunde belegen das Vorherrschen von Neuromythen in pädagogischen Kontexten. Düvel et al. (2017) haben erstmals die Prävalenz und Prädiktoren von musikbezogenen Neuromythen vergleichend bei Musiklehrenden und Musik-Lehramtsstudierenden im Paradigma der Signalentdeckungstheorie ermittelt. Daran anschließend fragt unsere Replikation (N = 439) nach etwaigen Veränderungen der Diskriminationsleistung von Musik-Lehramtsstudierenden in Bezug auf musikbezogene und allgemeine Thesen zu neurowissenschaftlichen Befunden (Neuromythen und Neurofakten) und auch im Vergleich mit Studierenden anderer Studienfächer sowie im Vergleich mit der studentischen Stichprobe der Referenzstudie. Die Ergebnisse der Replikation zeigen, dass Musik-Lehramtsstudierende, Studierende anderer Lehramtsfächer und Studierende anderer Studiengänge keine signifikanten Unterschiede dahingehend aufweisen, wie gut sie musikbezogene oder allgemeine Neuromythen und Neurofakten als wissenschaftlich belegt oder wissenschaftlich nicht belegt beurteilen können. Im Vergleich mit der Referenzstudie ist die Diskriminationsleistung der Musik-Lehramtsstudierenden in der Replikation signifikant geringer; auch konnten die in der Referenzstudie ermittelten Prädiktoren (Anzahl gelesener Medien, bisherige Studiendauer) nicht repliziert werden. Um die Ausformung und Akzeptanz von Neuromythen im Studium weiterführend zu ergründen, sollten neben individuellen Hintergründen und Interessen auch Lehr- und Studieninhalte sowie die Vermittlung von Bedeutungen und Funktionsweisen des Gehirns und kognitiver Prozesse in der Beschäftigung mit Musik (Hören, Machen, Lernen) untersucht werden.
Das Managen und Publizieren von Forschungsdaten ist in den letzten Jahren in Niedersachsen in den Fokus gerückt. Seit 2023 unterstützen mehrere Projekte den Aufbau des Forschungsdatenmanagements (FDM). Das Joint Lab Future Libraries & Research Data legt dabei den Fokus auf die Entwicklungen an der Hochschule Hannover (HsH).
Im Rahmen einer Bestandsaufnahme des FDMs an der HsH wurden die Publikationen auf dem Server für Wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover (SerWisS) untersucht: In 22 Fällen wurde mehr als eine Datei publiziert, die ergänzenden Dateien beinhalteten in 21 Fällen Forschungsdaten. Die erste dieser Publikationen erfolgte bereits 2010, die meisten erschienen jedoch vor wenigen Jahren. Die Qualität der Forschungsdaten wurde nach Krassnig (2024) beurteilt: In den meisten Fällen illustrierten die zusätzlichen Dateien zwar das Forschungsergebnis, lieferten jedoch keine Rohdaten und machten es damit nicht vollständig reproduzierbar.
Insgesamt liefert dieser Artikel eine Bestandsaufnahme des FDMs an der HsH und in Niedersachsen und ergänzt diese durch die Untersuchung der bisherigen Publikationspraxis auf SerWisS. Es wurden bereits gute Grundlagen dafür geschaffen, dass das FDM in Zukunft FAIRer wird. Damit auch dieser Artikel dazu beiträgt, wurden die Forschungsdaten der beschriebenen Untersuchung unter einer offenen Lizenz publiziert und sind im Artikel verlinkt.
Advanced Persistent Threat Attack Detection Systems: A Review of Approaches, Challenges, and Trends
(2024)
Advanced persistent threat (APT) attacks present a significant challenge for any organization, as they are difficult to detect due to their elusive nature and characteristics. In this article, we conduct a comprehensive literature review to investigate the various APT attack detection systems and approaches and classify them based on their threat model and detection method. Our findings reveal common obstacles in APT attack detection, such as correctly attributing anomalous behavior to APT attack activities, limited availability of public datasets and inadequate evaluation methods, challenges with detection procedures, and misinterpretation of requirements. Based on our findings, we propose a reference architecture to enhance the comparability of existing systems and provide a framework for classifying detection systems. In addition, we look in detail at the problems encountered in current evaluations and other scientific gaps, such as a neglected consideration of integrating the systems into existing security architectures and their adaptability and durability. While no one-size-fits-all solution exists for APT attack detection, this review shows that graph-based approaches hold promising potential. However, further research is required for real-world usability, considering the systems’ adaptability and explainability.
This article looks at a proposed list of generalized requirements for a unified modelling of event processing networks (EPNs) and its application to Microsoft Azure Stream Analytics. It enhances our previous work in this area, in which we recently analyzed Apache Storm, Amazon Kinesis Data Analytics and earlier also the EPiA model, the BEMN model, and the RuleCore model. Our proposed EPN requirements look at both: The logical model of EPNs and the concrete technical implementation of them. Therefore, our article provides requirements for EPN models based on attributes derived from event processing in general as well as existing models. Moreover, as its core contribution our article applies those requirements by an in depth analysis of Microsoft Azure Stream Analytics as a concrete implementation foundation of an EPN model.
We present a novel approach for simulating eclipses, incorporating effects of light scattering and refraction in the occluder's atmosphere. Our approach not only simulates the eclipse shadow, but also allows for watching the Sun being eclipsed by the occluder. The latter is a spectacular sight which has never been seen by human eyes: For an observer on the lunar surface, the atmosphere around Earth turns into a glowing red ring as sunlight is refracted around the planet. To simulate this, we add three key contributions: First, we extend the Bruneton atmosphere model to simulate refraction. This allows light rays to be bent into the shadow cone. Refraction also adds realism to the atmosphere as it deforms and displaces the Sun during sunrise and sunset. Second, we show how to precompute the eclipse shadow using this extended atmosphere model. Third, we show how to efficiently visualize the glowing atmosphere ring around the occluder. Our approach produces visually accurate results suited for scientific visualizations, science communication, and video games. It is not limited to the Earth‐Moon system, but can also be used to simulate the shadow of Mars and potentially other bodies. We demonstrate the physical soundness of our approach by comparing the results to reference data. Because no data is available for eclipses beyond the Earth‐Moon system, we predict how an eclipse on a Martian moon will look like. Our implementation is available under the terms of the MIT license.
This paper presents a novel multi-stereo camera system for robust indoor localization, leveraging point cloud data and temporal fusion techniques. The system integrates three synchronized stereo cameras to capture point clouds from multiple angles, enhancing coverage and improving point cloud density in complex indoor environments. By combining data from different perspectives and accumulating point clouds over time, the method mitigates the limitations in the short range of point clouds derived from stereo cameras, ensuring broader coverage for effective localization. To manage the computational complexity of large-scale point clouds and reduce noise in accumulated data, voxelization is applied to downsample the point clouds while preserving key geometric features. The localization process is driven by a predictive point cloud odometry method, refined through the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. Experimental results demonstrate the system’s ability to achieve accurate localization within a pre-built LiDAR map. This study highlights the feasibility of using low-cost stereo camera systems as an alternative to LiDAR-based solutions for indoor localization.
Wie sollen wir KI lehren?
(2024)
Auf die Frage, wie KI gelehrt werden soll, gibt es keine allgemeingültige Antwort. In dieser Keynote werden stattdessen einige Denkanstöße und Anregungen zur Diskussion gegeben. Zentrales Ziel sollte sein, den Studierenden die Funktionsweise von KI-Verfahren zu vermitteln, damit sie diese sinnvoll einsetzen und deren Grenzen einschätzen können.
Wie lässt sich die Logistik in Städten zukunftssicher und klimaschonend gestalten? Dazu bedarf es innovativer Konzepte für leise, emissionsfreie sowie sichere und zuverlässige Transportlösungen. Im Forschungsprojekt USEfUL haben sich Akteure aus Kommunen, Wissenschaft und Wirtschaft der Regionen Hannover und Braunschweig zusammengeschlossen. Das Projektteam entwickelt eine App, die verschiedene Logistikkonzepte und ihre Auswirkungen vergleicht. Sie kann Politik, Kommunen und Unternehmen bei der Entscheidung unterstützen.
Several tools to support autograding of student provided SQL statements have already been introduced. The full potential of such tools can only be leveraged, if they extend beyond grading efficiency by also providing tutoring capabilities to the students. With that, tools become really useful by offering self-paced and individually timed learning experiences. In this paper we present an extension for an SQL autograder which improves the hints generated for students in cases where their solution is not entirely correct. Our approach is to compare the student’s solution with the model solution structurally to identify differences between the syntax trees describing the statements. This complements comparing the student’s query with a model solution based on query results. In addition to improving the quality of hints generated for the students, this concept can also be used easily for data manipulation language (DML) or data definition language (DDL) statements, thus extending the applicability of the autograder. Along with details about the concept we present some example hints generated to illustrate the usefulness of the approach. We also report anecdotally on experiences with the system in two different level database courses. Results from different instances of one of them show improvements of student learning as well as student involvement by using the newly generated hints.