Ergebnisse

Prognose der Verkehrslage in der Region Hannover

Die primäre Anforderung der Verkehrsteilnehmer im Bereich des Straßenverkehrs ist die Kenntnis der aktuellen Verkehrslage. Diese basiert in der Regel auf der wirklich benötigten Reisezeit von sehr vielen Verkehrsteilnehmern, deren Daten häufig im Kontext von Routingdiensten abgegriffen werden.

Im Rahmen von Data4UrbanMobility wurden Werkzeuge entwickelt um eine ganglineinbasierte Prognose der Verkehrslage zu ermöglichen. Die folgende Abbildung zeigt eine Oberfläche auf der typische Ganglinienverläufe und Ausreißer visualisiert werden.

Die Prognose der Verkehrslage kann dann mittels einer Karte für den Endnutzer visualisert werden:

Erste Version der MIC-App bereitgestellt

Eine erste Version der MIC-App (Move in the City) konnte allen Partnerinnen und Partnern des Projekts und einer geschützten Nutzer*innengruppe der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. Die mobile App MiC ist ein Instrument zur Datenerhebung.

Dabei verknüpft MiC – eine Entwicklung des Institute for Sustainable Urbanism ISU der TU Braunschweig und Projektionisten GmbH Hannover – das wachsende Bewusstsein und die Notwendigkeit für digitale Bürger*innenrechte mit den Potentialen mittels der Auswertung großer Datenmengen neue Formen der menschzentrierten Entwicklung von Stadt und Mobilität zu ermöglichen stellt eine Möglichkeit dar, sich aktiv als Bürgerwissenschaftlerin und Bürgerwissenschaftler an der Forschung und Entwicklung der Mobilität für alle in der Stadt der Zukunft zu beteiligen.

MiC erhebt – durch die Nutzerinnen und Nutzer gesteuert – Daten zu Strecken und Art der Fortbewegung. Diese Daten werden pseudonymisiert, so dass ein Rückschluss auf die jeweilige Person nicht mehr möglich ist. Wichtig ist die Vielzahl der Nutzerinnen und Nutzer – nicht die einzelne Bewegung. Die Stadt der Zukunft zeichnet sich aus durch den barrierearmen Zugang zu Mobilität und Erreichbarkeit für alle. Der holistische Ansatz der Forscherinnen und Forscher des Institute for Sustainable Urbanism ISU (TU Braunschweig) sowie der Projektbeteiligten betrachtet Stadt dabei auf verschiedenen Maßstabsebenen und bringt intelligente Planungen – wie z.B. die 5-Minuten Stadt –, Städtebau und innovative Technologien zusammen. Für ein umfassendes Verständnis individueller Mobilität und darauf aufbauende neue Methoden und Werkzeuge für integrierte Verkehrs- und Stadtplanung werden mittels der MiC-App uns umfangreiche und detaillierte Daten darüber geliefert, wie und auf welchem Wege wir uns in der Stadt fortbewegen.

Entwicklungsstand:

In der ersten Version ermöglicht das Stadtforschungstool MiC den Nutzer*innen durch eine einfach Handhabung das Starten und Beenden der „Tracking-Time“ (Bild 1). Wichtig ist, die Nutzer*innen entscheidet selber über den Zeitraum. Als erstes Ergebnis für die Nutzer*innen steht eine Zusammenfassung ihrer bisher aufgezeichneten Routen (Bild2). In den Einstellung (Bild 3) kann der Nutzer sich aktiv an Feedback beteiligen (Bild 4) sowie seinen Account und somit seiner zur Verfügung gestellten Daten löschen (Bild 5).

von links nach recht: Bild1-5 MIC App Interface – Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International  (CC BY-NC-SA 4.0)

Die aktuelle Weiterentwicklung sieht eine Visualisierung der Routen für den jeweiligen Nutzer vor.

Um Teil der Testgruppe zu werden ist zur Zeit noch eine Anmeldung unter: www.mic-app.org notwendig. Die Anwendung ist nicht frei im App Store / GooglePlay Store zu erhalten.

Auf der Internetseite www.mic-app.org wird zusätzlich detailliert auf häufige Fragen (FAQ) zur Anwendung sowie über Entwicklungen und Neuheiten informiert

D4UM Plattform und Dashboard V2

Die neue Version der Plattform inklusive des Dashboards gibt noch detailliertere Auskünfte über die Verkehrssituation


Die farblich unterschiedlichen Label lassen eine schnelle Unterscheidung zwischen den verschiedenen Event typen zu. Durch das klicken auf eines der Events wird der typically affected subgraph angezeigt für diesen Eventtyp.

 

Beispiele: Visualisierungen eines Konzerts und eines Fußballspiels

Zusätzlich gibt der Graph in der oberen rechten Ecke Auskunft über die Verkehrssituation vor und nach dem Eventstart.

{API}
Es wurden die API Endpunkte mit zusätzlichen Information erweitert.
Diese werden mittels der als Teil der Forschung entwickelten Modellen erstellt.

Erste Version der D4UM-App bereitgestellt

Eine erste Version der D4UM-App konnte allen Partnern des Projekts zur Verfügung gestellt werden. Die App stellt eine Möglichkeit dar, sich Fahrtauskünfte mit dem öffentlichen Personennahverkehr in Niedersachsen und Bremen (Datengrundlage: EFA – elektronische Fahrplanauskunft für Niedersachsen und Bremen) ausgeben zu lassen. Im Fokus stand hierbei, dass der Nutzer schnell und einfach an die für ihn wichtigen Informationen gelangen kann, um so seine Reise möglichst simpel planen zu können.

Folgende Funktionen dienen dabei in der ersten Version der schnellen Auskunft:

Abfahrten und Verbindungen

Über die Funktion Abfahrten lassen sich Abfahrtszeiten an einer bestimmten oder an nahegelegenen Haltestellen ermitteln. Unter Verbindungen können hingegen Fahrtvorschläge von einem Startpunkt (Adresse oder Haltestelle) zu einem Zielpunkt gesucht werden. Zeiten stehen dabei auch in Echtzeit zur Verfügung, sodass auch Verspätungen direkt von dem Nutzer erkannt werden können.

 

Karte

Über die Karte sind alle Haltestellen zu finden, sodass sich der Nutzer einen Überblick über die nähere Umgebung oder auch den Weg zur Haltestelle oder einem Ziel verschaffen kann.

Wird auf der Karte auf ein Haltestellensymbol oder den zugehörigen Haltestellennamen geklickt, öffnet sich der Abfahrtsmonitor zu dieser Haltestelle. Die nächsten Abfahrten können somit auch über diesen Weg aufgerufen werden.

Darüber hinaus kann sich der Nutzer auch den Verlauf seiner Fahrt anzeigen lassen.

 

Menü/Einstellungen

Weitere Funktionen und Einstellungen finden sich ergänzend im Menü der App.

Der Nutzer bekommt hier zum einen die Möglichkeit, dass erweiterte Einstellungen zu den Suchanfragen bei Verbindungen oder Abfahrten vorgenommen werden können, und zum anderen, dass er weitere Features verwenden kann. Darunter befindet sich zum Beispiel das Feedbackformular. Hierüber kann unkompliziert Kontakt mit den Entwicklern der D4UM-App per Mail aufgenommen werden. Icons ermöglichen es, dass ein Eindruck zu der App übermittelt werden kann. Ein weiteres Feld für Freitext bietet zudem Platz für individuelle Kritik und einer Meinung zu der App. So kann in Zukunft kundennah an der App weiterentwickelt und einfach auf Wünsche und Meinungen reagiert werden.

 

Quantifizierungen und Vorhersage von Auswirkungen von Veranstaltungen

Neue Data4UrbanMobility-Forschungsergebnisse ermöglichen es, die räumlichen Auswirkungen von Veranstaltungen zu quantifizieren und vorherzusagen. Dazu werden zusammenhängende, betroffene Straßenabschnitte in der Nähe von Veranstaltungen identifiziert. Auf dieser Grundlage kann dann die räumliche Auswirkung quantifiziert werden. Das Verfahren ist in der folgenden Grafik dargestellt.

(Karte von https://www.openstreetmap.org)

Hier in Gelb markiert ist eine Veranstaltung, in Rot betroffene Straßenabschnitte und in Dunkelblau die gemessene Auswirkung. Weiterhin wurden Verfahren des Maschinellen Lernens angewandt, um diese Auswirkungen zu prognostizieren. Dabei konnte der Fehler gegenüber bestehenden state-of-the-art Ansätzen um bis zu 40% verringert werden.

 

D4UM – Plattform V1 fertiggestellt

Die erste Version der Data4UrbanMobility Plattform wurde fertiggestellt. Dazu wurde zunächst eine 3-Schichten Architektur der Plattform konzipiert und implementiert. Die Plattform bietet RESTfull Webservices für Mobilitätsapplikationen wie Dashboard-Anwendungen oder Apps an. Als erste Beispielanwendung wurde dazu eine interaktive Karte entwickelt, die die Auswirkungen von Veranstaltungen visualisiert. Ein Ausschnitt aus der Anwendung ist im folgenden Screenshot zu sehen.

Zu sehen sind 4 Veranstaltungen in Hannover. Die Farben entsprechen dabei unterschiedlichen Veranstaltungsarten (etwa Konzerte, Messen, Fußballspiele). Die Kreise visualisieren die räumlichen Auswirkungen, die diese Veranstaltungen auf den Verkehr hatten.

Umfangreicher Anforderungskatalog
Die Data4UrbanMobility Anforderungsanalyse umfasst die Erfassung der Anforderungen der Anwendungspartner Region Hannover (RH) und Wolfsburg AG (WAG), sowie der nicht-funktionalen Anforderungen. Aus den Anforderungen der AnwendungspartnerInnen (RH und WAG), die von MOMA erhoben wurden, sind von L3S Forschungsfragen für die Datenanalyse abgeleitet worden, die sich speziell auf die Informationsbedürfnisse der AnwenderInnen beziehen und im weiteren Projektverlauf adressiert werden.

Die aktuelle Forschungsfragen adressieren insbesondere:

  1.  Automatische Verifikation von Verkehrswarnmeldungen und Prognose von deren Auswirkungen.
  2.  Identifikation von Veranstaltungen und Prognose verkehrsrelevanter Auswirkungen.
  3. Korrelation von IV-Reiseflussdaten, EFA-Querylogs, Warnmeldungen und Twitterfeeds.
  4. Bestimmung von optimalen Reisezeitpunkte.


Wachsende Datensammlung

Das ISU hat einen umfassende Datenmatrix mit potentiellen Quellen für mobilitätsrelevante Daten  erstellt. Das von L3S entwickelte Data4UrbanMobility Datenmodell beschreibt alle projektrelevanten Daten und setzt diese in Verbindung um die Daten sowohl für die Analyse als auch für die Anwendungen und Apps einheitlich zur Verfügung zu stellen. Die ausgewählten Datenquellen sind von L3S in das Data4UrbanMobility Datenmodell überführt. Einige der Datenquellen wie EFA-logs, und IV-Daten sind dabei auf deren Qualität geprüft worden.

Um die Datenintegration zu ermöglichen sind Werkzeuge zur Extraktion der relevanten Daten aus Mobilitätsrelevanten Datenquellen entwickelt worden:

  • Straßen- und Graphextraktion aus OpenStreetMap
  • EFA-Anfragen Bulkloader für die Extraktion der ÖPNV Anfragen aus EFA Logs
  • Integration von Daten aus dem Zentralen Haltestellen Verzeichnis (ZHV) inklusive Verknüpfung der Daten mit den EFA-Anfragen

Die aktuelle Datensammlung (Stand: 12 Dezember 2017) umfasst:

EFA-Logs: 17 Mio. Suchanfragen
IV-Daten: 174 Tsd. Straßen, alle 15 Minuten
GTFS-Daten: 90 Tsd. Haltestellen, 2,6 Tsd. Routen
Wetter: Radolan Regenraster
Twitter: 2,5 Mio. Tweets ab Juni 2017

OSM: 440 Tsd. Straßen
Events: 21 Tsd. Veranstaltungen (14.08.2016-17.07.2018)

Warnmeldungen: 13 Tsd. Warnmeldungen (ab 06.2017)

Visualisierungen der ÖPNV Informationen

Zur intuitiven Analyse von mobilitätsrelevanten Informationen, insbesondere von ÖPNV Informationen, wurde von den PROJEKTIONISTEN (PROJ) eine Dashboard-Webapplikation konzipiert. Erste Prototypen visualisieren Anfragen an das regionale Fahrplanauskunftsystem EFA (www.efa.de) und dienen als Ausgangsbasis für explorative Analysen und die Implementierung der produktiven Version des Dashboards. Im Folgenden ist eine im Dashboard integrierte Visualisierung der häufigsten Start- und Ziel-punkte zu sehen.

Analysen der EFA-Logs
Als erste Forschungsfrage wird aktuell die Analyse der Auswirkungen der Veranstaltungen auf dem ÖPNV mit Methoden des Maschinellen Lernens analysiert.  Hierzu wurden in explorativen Datenanalysen der Einfluss von großen Veranstaltungen wie z.B. Fussballspielen und mittelgroßen Veranstaltungen, etwa Konzerte, auf Anfragen an den ÖPNV betrachtet.  Als Grundlage für umfassende Analysen wurden mit Hilfe visueller Methoden exemplarisch Korrelation zwischen ÖPNV-Nachfrage und Veranstaltungszeiträumen detektiert.

Dabei zeichnen sich z.B. für Hannovers Innenstadt klare, sternförmige Muster ab, die zentrale Mobilitätsknoten identifizieren.

Das Bild stellt die Luftlinie zwischen Start- und Ziel-Ort der Anfragen dar. Dabei entsprechen dunklere Farben häufigeren Strecken. Hier werden deutlich Hannover Hauptbahnhof und Hannover Kröpcke (die zentrale U-Bahn Station) als Mobilitätsknoten identifiziert.

Analysen der Nachfrage für einzelne Stationen lassen wochentagspezifische Muster erkennen.

Hier dargestellt sind die durchschnittliche Anzahl der Anfragen mit der Ziel-Haltestelle “Hannover Stadionbrücke”. Zu erkennen sind vor allem Unterschiede zwischen Werktagen und dem Wochenende.

Auch der Einfluss von Veranstaltungen kann mit Hilfe der Anfragen visualisiert werden:

 

Dargestellt sind die Anzahl der Anfragen mit Ziel “Hannover Stadionbrücke” für Mittwoch, den 26.04.2017 (Orange) sowie die durchschnittlichen Anzahl von Anfragen, die mittwochs mit gleichem Ziel gestellt wird (Blau).
An diesem Tag fand in einer nahe gelegenen Konzerthalle ein Konzert statt, das um 20 Uhr begann. Die signifikante Abweichung zwischen 17 und 19 Uhr wurde sehr wahrscheinlich von den anreisenden Gästen verursacht wurde. Dies illustriert, dass Anfragen an den ÖPNV eine wertvolle Informationsquelle sein können, um Prognosen über die Auswirkung von Veranstaltungen auf Mobilität zu erstellen.

 

  • Parameter Expanded Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo. Kim, Hyunsu; Nam, Giung; Yun, Chulhee; Yang, Hongseok; Lee, Juho (2025).
  • Rapidly increasing chance of record UK summer temperatures. Kay, Gillian; Dunstone, Nick; Smith, Doug M.; Brown, Simon J.; Kent, Chris; Lockwood, Julia F.; Scaife, Adam A. (2025). n/a(n/a)
  • The role of the University is to resist AI. McQuillan, Dan (2025, June 22).
  • HP_Prime_MATH: Manual Schrausser, D. G. (2025). (1st ed.)
  • Protection Against Poisoning Attacks on Federated Learning-Based Spectrum Sensing \($\$\) \($ \lg $\)\\($ $\). Wasilewska, Malgorzata; Bogucka, Hanna (2025).
  • HP_Prime_MATH: Manual Schrausser, D. G. (2025). (1st ed.)
  • Stem Cell–Derived, Fully Differentiated Islets for Type 1 Diabetes. Reichman, Trevor W.; Markmann, James F.; Odorico, Jon; Witkowski, Piotr; Fung, John J.; Wijkstrom, Martin; Kandeel, Fouad; de Koning, Eelco J.P.; Peters, Anne L.; Mathieu, Chantal; Kean, Leslie S.; Bruinsma, Bote G.; Wang, Chenkun; Mascia, Molly; Sanna, Bastiano; Marigowda, Gautham; Pagliuca, Felicia; Melton, Doug; Ricordi, Camillo; Rickels, Michael R. (2025).
  • AllTracker: Efficient Dense Point Tracking at High Resolution. Harley, Adam W.; You, Yang; Sun, Xinglong; Zheng, Yang; Raghuraman, Nikhil; Gu, Yunqi; Liang, Sheldon; Chu, Wen-Hsuan; Dave, Achal; Tokmakov, Pavel; You, Suya; Ambrus, Rares; Fragkiadaki, Katerina; Guibas, Leonidas J. (2025).
  • Investigation of data for decision-support in forest-related natural resources management -with a focus on spatial data on European and national level Kleemann, Janina; Dobelmann, Svenja; Aksoy, Hasan; Bayraktar, Selim; Blagojević, Boško; Bončina, Amdrej; Brodrechtová, Yvonne; Bulut, Sinan; Cengiz, Enes; Corrado, Simone; Corticeiro, Sofia; Dhimitri, Jostina; Đorđević, Ilija; Eichhorn, Markus; Eriksson, Ola; Gast, Madina; Günlü, Alkan; Gruschwitz, Daniel; Halalisan, Aureliu; Hapa, Mihai; Hiltner, Ulrike; Kašpar, Jan; Kędziora, Wojciech; Koç, Mehtap; Koller, Markus; Küçüker, Derya Mumcu; Marković, Miljana; Máslo, Jan; Martini, Francesco; Mozgeris, Gintautas; Nurrochmat, Nugraha Akbar; Parry, Jacob; Pérez-Rodríguez, Fernando; Poljanec, Aleš; Popa, Bogdan; Sedmák, Robert; Sinani, Albina; Sivrikaya, Fatih; Štěrbová, Martina; Stupar, Vladimir; Synek, Michal; Talarczyk, Andrzej; Talpa, Nicolae; Tarčak, Sonja; Thiel, Michael; Tuček, Jan; Uçar, Zennure; Vacik, Harald; Valbuena, Ruben; Vinogradovs, Ivo (2025).
  • Adaptation and Mitigation Strategies of the Populations of Abuja and Ouagadougou in West Africa to the Various Impacts of Extreme Climate Events in Urban Areas. Gadiaga, Aliou; Okhimamhe, Appollonia Aimiosino; Thiel, Michael; Neya, Oble (2025). 13(7) 26.
  • Determination of Jupiter’s primordial physical state. Batygin, Konstantin; Adams, Fred C. (2025). 9(6) 835–844.
  • Cataracts: A Review. Chen, Stephanie P.; Woreta, Fasika; Chang, David F. (2025). 333(23) 2093.
  • Using pharmacogenomics to personalise drug therapy: which drugs, when and how. Stocker, Sophie L; Polasek, Thomas M (2025). 48(3) 82–86.
  • CONSORT 2025 Statement: Updated Guideline for Reporting Randomized Trials. Hopewell, Sally; Chan, An-Wen; Collins, Gary S.; Hróbjartsson, Asbjørn; Moher, David; Schulz, Kenneth F.; Tunn, Ruth; Aggarwal, Rakesh; Berkwits, Michael; Berlin, Jesse A.; Bhandari, Nita; Butcher, Nancy J.; Campbell, Marion K.; Chidebe, Runcie C. W.; Elbourne, Diana; Farmer, Andrew; Fergusson, Dean A.; Golub, Robert M.; Goodman, Steven N.; Hoffmann, Tammy C.; Ioannidis, John P. A.; Kahan, Brennan C.; Knowles, Rachel L.; Lamb, Sarah E.; Lewis, Steff; Loder, Elizabeth; Offringa, Martin; Ravaud, Philippe; Richards, Dawn P.; Rockhold, Frank W.; Schriger, David L.; Siegfried, Nandi L.; Staniszewska, Sophie; Taylor, Rod S.; Thabane, Lehana; Torgerson, David; Vohra, Sunita; White, Ian R.; Boutron, Isabelle (2025). 333(22) 1998.
  • The changing spectrum of cardiovascular diseases. Conrad, Nathalie; Rahimi, Kazem; McMurray, John J V; Casadei, Barbara (2025).
  • New Benzodiazepine Tapering Guide—Slow and Patient Centered. Brunner, Emily A.; Boyle, Maureen P.; Maust, Donovan T. (2025).
  • Fingerprints of AMOC Decline Are Sensitive to External and Mechanistic Forcing. McMonigal, Kay; Larson, Sarah M.; Gervais, Melissa; Klavans, Jeremy M.; He, Chengfei; Cane, Mark A.; Corti, Susanna; Bellomo, Katinka (2025). 52(12) e2025GL116307.
  • Resting Ca2+ fluxes protect cells from fast mitochondrial fragmentation, cell stress responses, and immediate transcriptional reprogramming. Fecher, Caroline; Sodmann, Annemarie; Schlott, Felicitas; Jaepel, Juliane; Schmitt, Franziska; Lengfelder, Isabella; Bischler, Thorsten; Nieswandt, Bernhard; Winklhofer, Konstanze F.; Blum, Robert (2025). 82(1) 238.
  • Cataracts: A Review. Chen, Stephanie P.; Woreta, Fasika; Chang, David F. (2025). 333(23) 2093.
  • Antihypertensive Medication Timing and Cardiovascular Events and Death: The BedMed Randomized Clinical Trial. Garrison, Scott R.; Bakal, Jeffrey A.; Kolber, Michael R.; Korownyk, Christina S.; Green, Lee A.; Kirkwood, Jessica E. M.; McAlister, Finlay A.; Padwal, Raj S.; Lewanczuk, Richard; Hill, Michael D.; Singer, Alexander G.; Katz, Alan; Kelmer, Michael D.; Gayayan, Armine; Campbell, Farah N.; Vucenovic, Ana; Archibald, Nathan R.; Yeung, Jack M. S.; Youngson, Erik R. E.; McGrail, Kimberlyn; O’Neill, Braden G.; Greiver, Michelle; Manca, Donna P.; Kraut, Roni Y.; Wang, Ting; Manns, Braden J.; Mangin, Dee A.; MacLean, Cathy; McCormack, James; Wong, Sabrina T.; Norris, Colleen; Allan, G. Michael (2025). 333(23) 2061.
  • Cancer vaccines and the future of immunotherapy. Pail, Orrin; Lin, Matthew J; Anagnostou, Theodora; Brown, Brian D; Brody, Joshua D (2025).
  • Design and safety considerations of I/O modules. Mirzojan, Liana; Aderhold, Eric; Scheel, Jan-Philipp; Schumacher, Jonas; Sevecke, Florian; Ahlborg, Mandy; Graeser, Matthias (2025). 11(1)
  • Towards industrial production: An additive approach for magnetic particle spectrometers. Stagge, Pascal; Malhotra, Ankit; Ackers, Justin; Aderhold, Eric; Scheel, Jan-Philipp; Schumacher, Jonas; Sevecke, Florian; Ahlborg, Mandy; Buzug, Thorsten; Gräser, Matthias (2025). 11(1)
  • Measurement-based Synthesis of Field Free Line Trajectory Data. Schumacher, Jonas; Ackers, Justin; Ilbey, Serhat; Franke, Jochen; Buzug, Thorsten M.; Graeser, Matthias; Ahlborg, Mandy (2025). 11(1 Suppl 1)
  • A Survey of Researcher Perceptions of Replication in Geography. Kedron, Peter; Holler, Joseph; Bardin, Sarah (2025). 115(1) 184–204.
  • The Observed Availability of Data and Code in Earth Science and Artificial Intelligence. Jones, Erin A.; McClung, Brandon; Fawad, Hadi; McGovern, Amy (2025). 106(6) E1052 - E1062.
  • Shape-shifting in relative wing length of juvenile shorebirds: no evidence of developmental temperatures driving morphological changes. Ryding, Sara; McQueen, Alexandra; Symonds, Matthew R.E.; Tattersall, Glenn J.; Wader Study Group, Victorian; Wader Studies Group, Australasian; Rogers, Danny I.; Atkinson, Robyn; Jessop, Roz; Hassell, Chris J.; Christie, Maureen; Ross, Tobias A.; Klaassen, Marcel (2025). n/a(n/a) e07801.
  • Generative AI for medical education: Insights from a case study with medical students and an AI tutor for clinical reasoning. Wang, Amy; Ruparel, Roma; Iurchenko, Anna; Jhun, Paul; Séguin, Julie Anne; Strachan, Patricia; Wong, Renee; Karthikesalingam, Alan; Matias, Yossi; Hassidim, Avinatan; Webster, Dale R.; Semturs, Christopher; Krause, Jonathan; Schaekermann, Mike N. Yamashita, V. Evers, K. Yatani, S. X. Ding (eds.) (2025). 303:1–303:8.
  • MGDA Converges under Generalized Smoothness, Provably. Zhang, Qi; Xiao, Peiyao; Zou, Shaofeng; Ji, Kaiyi (2025).
  • Entropy-based Activation Function Optimization: A Method on Searching Better Activation Functions. Sun, Haoyuan; Wu, Zihao; Xia, Bo; Chang, Pu; Dong, Zibin; Yuan, Yifu; Chang, Yongzhe; Wang, Xueqian (2025).
  • Variational Bayesian Pseudo-Coreset. Lee, Hyungi; Lee, Seungyoo; Lee, Juho (2025).
  • Revisiting Large-Scale Non-convex Distributionally Robust Optimization. Zhang, Qi; Zhou, Yi; Khan, Simon; Prater-Bennette, Ashley; Shen, Lixin; Zou, Shaofeng (2025).
  • Quo Vadis CKKS: Comparison of the Realization of Basic Mathematical Functions for the Homomorphic Cryptosystem CKKS using De Bello and Polynomial Approximations. Prantl, Thomas; Horn, Lukas; Engel, Simon; Bauer, André; Kounev, Samuel (2025). 93
  • The First Early Evidence of the Use of Browser Fingerprinting for Online Tracking. Liu, Zengrui; Dani, Jimmy; Cao, Yinzhi; Wu, Shujiang; Saxena, Nitesh in WWW ’25 (2025). 4980–4995.
  • Can We Trust Machines? A Critical Look at Some Machine Translation Evaluation Metrics. Zayyanu, Muhammad; Abbas, Zaki Nazir Ibrahim L. B. S. Papadima-Sophocleous (ed.) (2025). 44–49.
  • One decade of institutional scientific output and impact in West Africa - The West African Science Service Centre on Climate Change and Adapted Land Use (WASCAL). Schönbrodt-Stitt, Sarah; Kleemann, Janina; Fürst, Christine; Vlek, Paul; Koné, Daouda; Ogunjobi, Kehinde; Thiel, Michael (2025). 56 13.
  • Transport Mode Choice for Disaggregated Mobility Demand Generation. Strobel, Leo; Pruckner, Marco (2025). 13 86848–86862.
  • The Condition Number as a Scale-Invariant Proxy for Information Encoding in Neural Units. Ludwig, Oswaldo (2025).
  • POLYLOGARITHM VALUES AT A GOLDEN RATIO-BASED ARGUMENT. Harr, Tristen (2025, June).
  • Harnessing AI for Data Privacy through a Multidimensional Framework. Mahendra, Prateik P. Mahendra (ed.) (2025). (Vol. 15) 1–20.
  • Cosmology using numerical relativity. Aurrekoetxea, Josu C.; Clough, Katy; Lim, Eugene A. (2025). 28(1) 5-.
  • Citizen science illuminates the nature of city lights. Nachtlichter, Team (2025). 2 496–505.
  • Ancestral sequence reconstruction of the Mic60 Mitofilin domain reveals residues supporting respiration in yeast. Benning, Friederike M. C.; Bell, Tristan A.; Nguyen, Tran H.; Syau, Della; Connell, Louise B.; Liao, Yi‐Ting; Keating, Matthew P.; Coughlin, Margaret; Nordstrom, Anja E. H.; Ericsson, Maria; daCosta, Corrie J. B.; Chao, Luke H. (2025). 34(7)
  • An Optimized Energy-Efficient Hello Routing Protocol for Underwater Wireless Sensor Network. S, Vinayprasad M; N, Jayaram M in Communications in Computer and Information Science, M. Helfert, D. Ferguson, V. M. Muñoz, J. S. Cardoso (eds.) (2025). (Vol. 17) 57–72.
  • SARM1 loss protects retinal ganglion cells in a mouse model of autosomal dominant optic atrophy. Ding, Chen; Ndiaye, Papa S.; Campbell, Sydney R.; Fry, Michelle Y.; Gong, Jincheng; Wienbar, Sophia R.; Gibbs, Whitney; Morquette, Philippe; Chao, Luke H.; Do, Michael Tri H.; Schwarz, Thomas L. (2025). 135(12)
  • TwinBreak: Jailbreaking LLM Security Alignments based on Twin Prompts. Krauß, Torsten; Dashtbani, Hamid; Dmitrienko, Alexandra (2025).
  • TwinBreak: Jailbreaking LLM Security Alignments based on Twin Prompts. Krauß, Torsten; Dashtbani, Hamid; Dmitrienko, Alexandra (2025).
  • Non-Hermitian topology of transport in the quantum Hall phases in graphene. Chaturvedi, Raghav; Könye, Viktor; Hankiewicz, Ewelina M.; van den Brink, Jeroen; Fulga, Ion Cosma (2025). 111(24) 245424.
  • Conceptual Mapping of Controversies. Draude, Claude; Dürrschnabel, Dominik; Hirth, Johannes; Horn, Viktoria; Kropf, Jonathan; Lamla, Jörn; Stumme, Gerd; Uhlmann, Markus (2024).
  • Research priorities for Autonomous Sensory Meridian Response: An interdisciplinary delphi study. Hostler, Thomas J.; Poerio, Giulia L.; Nader, Clau; Mank, Safiyya; Lin, Andrew C.; Villena-González, Mario; Asmr, Lemera; Asmr, Sharon Shares; Asmr, Yoloma; Asmr, Moongem; Plutzik, Nate; Ahuja, Nitin K.; Baker, Daniel H.; Bannister, Scott; Barratt, Emma L.; Bedwell, Stacey A.; Billot, Pierre-Edouard; Blakey, Emma; Cardini, Flavia; Cash, Daniella K.; Davis, Nick J.; Del Sette, Bleiz M.; Erfanian, Mercede; Flockton, Josephine R.; Fredborg, Beverley; Gillmeister, Helge; Gray, Emma; Haigh, Sarah M.; Heisick, Laura L.; McErlean, Agnieszka Janik; Breth Klausen, Helle; Kondo, Hirohito M.; Maas, Franzisca; Taylor Maurand, L.; McKay, Lawrie S.; Mozzoni, Marco; Navyte, Gabriele; Ortega-Balderas, Jessica A.; Palmer-Cooper, Emma C.; Richard, Craig A. H.; Roberts, Natalie; Romei, Vincenzo; Schoeller, Felix; Shaw, Steven D.; Simner, Julia; Smith, Stephen D.; Specker, Eva; Succi, Angelica; Valtakari, Niilo V.; Weinheimer, Jennie; Zehetgrube, Jasper (2024). 37(6–8) 499–528.
  • Educating for Open and Reproducible Research in the Geosciences: Lessons from an MSc program. Ostermann, F. O. (2024). 5 43.
  • First International Workshop on Worker-Robot Relationships: Exploring Transdisciplinarity for the Future of Work with Robots. Zaga, Cristina; Lupetti, Maria Luce; Forster, Deborah; Murray-Rust, Dave; Prendergast, Joseph Micah; Abbink, David A. D. Grollman, E. Broadbent, W. Ju, H. Soh, T. Williams (eds.) (2024). 1367–1369.
  • BDU-Net: A New Application of U-Net to the Segmentation of Bile Ducts from Cholangio-MRI Images. Essamlali, Abdelhadi; Becq, Aymeric; Camus, Dm.; Arrivé, L.; Chartier, M.; Salin, G.; Szewczyk, Jérôme; Claude, I. G. Ochoa-Ruiz, E. Grisan, S. Ali, R. Sicilia, L. P. Santamaría, B. Kane, C. Daul, G. Sánchez-Ante, A. R. González (eds.) (2024). 533–536.
  • Findings of the Quality Estimation Shared Task at WMT 2024: Are LLMs Closing the Gap in QE?. Zerva, Chrysoula; Blain, Frédéric; de Souza, José Guilherme Camargo; Kanojia, Diptesh; Deoghare, Sourabh Dattatray; Guerreiro, Nuno Miguel; Attanasio, Giuseppe; Rei, Ricardo; Orasan, Constantin; Negri, Matteo; Turchi, Marco; Chatterjee, Rajen; Bhattacharyya, Pushpak; Freitag, Markus; Martins, André F. T. B. Haddow, T. Kocmi, P. Koehn, C. Monz (eds.) (2024). 82–109.
  • Ptolemy’s table of chords: Implications considered and discussed. Schrausser, Dietmar (2024). 2024(05/27) 1–19.
  • Integer partitions detect the primes. Craig, William; van Ittersum, Jan-Willem; Ono, Ken (2024). 121(39) e2409417121-.
  • Understanding the Radial Acceleration Relation of Dwarf Galaxies with Emergent Gravity. Sanghyeon, Han; Seong, Hwang Ho; Youngsub, Yoon (2024). 57(2) 249–259.
  • How Meteor Showers Can Guide the Search for Long Period Comets. Hemmelgarn, Samantha; Moskovitz, Nicholas; Pilorz, Stuart; Jenniskens, Peter (2024).
  • Analyzing Context Contributions in LLM-based Machine Translation. Zaranis, Emmanouil; Guerreiro, Nuno Miguel; Martins, André F. T. Y. Al-Onaizan, M. Bansal, Y.-N. Chen (eds.) (2024). 14899–14924.
  • Calibrations of Ten-Meter Wind Speed Prediction over the Yunnan-Kweichow Plateau Based on the U-Net Neural Network. Li, Xiangyong; Xiang, Tao; Xie, Yigong; Lyu, Yang; He, Jinding; Chen, Guangdi (2023). 293–296.
  • How reproducible and reliable is geophysical research? A review of the availability and accessibility of data and software for research published in journals. Ireland, Mark; Algarabel, Guillermo; Steventon, Michael; Munafò, Marcus (2023). 2(1)
  • Data-Driven Quickest Change Detection in Hidden Markov Models. Zhang, Qi; Sun, Zhongchang; Herrera, Luis C.; Zou, Shaofeng (2023). 2643–2648.
  • The Devil Is in the Errors: Leveraging Large Language Models for Fine-grained Machine Translation Evaluation. Fernandes, Patrick; Deutsch, Daniel; Finkelstein, Mara; Riley, Parker; Martins, André F. T.; Neubig, Graham; Garg, Ankush; Clark, Jonathan H.; Freitag, Markus; Firat, Orhan P. Koehn, B. Haddon, T. Kocmi, C. Monz (eds.) (2023). 1066–1083.
  • “hubbel”: A Hybrid Letterbox That Stimulates Civic Participation Through Local Information Sharing in Neighbourhoods. Maas, Franzisca; Wolf, Sara; Weber, Michael; Fiedler, Marie Luisa; Zottmann, Nils; Lester, Marlene; Hohm, Jonathan; Sessler, Luise; Schmitt, Katja Patricia; Balser, Andreas; Heinisch, Melina Joline; Hofmann, Tabea Carolina; Maier, Simon; Ölschläger, Amanda; Popp, Alisa; Hurtienne, Jörn in DIS ’23 (2023). 1826–1841.
  • Motivations underlying self-infliction of pain during thinking for pleasure. Eder, Andreas B.; Maas, Franzisca; Schubmann, Alexander; Krishna, Anand; Erle, Thorsten M. (2022). 12(1) 11247.
  • Artificial intelligence for worker management: implications for occupational safety and health Reinhold, Karin; Järvis, Marina; Christenko, Aleksandr; Jankauskaitė, Vaida; Paliokaitė, Agnė; Riedmann, Arnold (E. Brun; M. Curtarell, eds.) (2022).
  • Citizen Needs – To Be Considered: Requirements for Local Civic Participation Tools. Maas, Franzisca; Wolf, Sara; Hohm, Anna; Hurtienne, Jörn (2021). 20(2) 141–159.
  • Alternative designs and analyses for destructive and non-replicable gauge R & R studies. Hamada, M. S. (2021). 33(4) 687–694.
  • Reproducibility and replicability: opportunities and challenges for geospatial research. Kedron, Peter; Li, Wenwen; Fotheringham, Stewart; Goodchild, Michael (2021). 35(3) 427–445.
  • Towards Conducting Reproducible Distributed Experiments in the Geosciences. Ledermann, F.; Gartner, G. (2021). 2 33.
  • Move&Find: The Value of Kinaesthetic Experience in a Casual Data Representation. Hurtienne, Jörn; Maas, Franzisca; Carolus, Astrid; Reinhardt, Daniel; Baur, Cordula; Wienrich, Carolin (2020). 40(6) 61–75.
  • Landauer Principle and General Relativity. Herrera, Luis (2020). 22(3)
  • Perspectives on Data Reproducibility and Replicability in Paleoclimate and Climate Science. Bush, Rosemary; Dutton, Andrea; Evans, Michael; Loft, Rich; Schmidt, Gavin A. (2020). 2(4)
  • Are Results in Geomorphology Reproducible?. Church, M.; Dudill, A.; Venditti, J. G.; Frey, P. (2020). 125(8) e2020JF005553.
  • Don’t be Afraid of Dystopias: Talking about Values in PD Processes. Maas, Franzisca; Klüber, Sara (2020). 181–184.
  • Toward Reproducible Environmental Modeling for Decision Support: A Worked Example. White, Jeremy T.; Foster, Linzy K.; Fienen, Michael N.; Knowling, Matthew J.; Hemmings, Brioch; Winterle, James R. (2020). Volume 8 - 2020
  • Degradation of polyethylene glycols and polypropylene glycols in microcosms simulating a spill of produced water in shallow groundwater. Rogers, Jessica D.; Thurman, E. Michael; Ferrer, Imma; Rosenblum, James S.; Evans, Morgan V.; Mouser, Paula J.; Ryan, Joseph N. (2019). 21(2) 256–268.
  • ICILS 2018 #Deutschland. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern im zweiten internationalen Vergleich und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking. Eickermann, Birgit; Bos, Wilfried; Gerick, Julia; Goldhammer, Frank; Schaumburg, Heike; Schwippert, Knut; Senkbeil, Martin; Vahrenhold, Jan (2019).
  • Computational reproducibility in geoscientific papers: Insights from a series of studies with geoscientists and a reproduction study. Konkol, Markus; Kray, Christian; Pfeiffer, Max (2019). 33(2) 408–429.
  • An Efficient System for Forward Collison Avoidance Using Low Cost Camera & Embedded Processor in Autonomous Vehicles. R, Manoj C (2018).
  • PISA 2012 Skalenhandbuch. Dokumentation der Erhebungsinstrumente Mang, Julia; Ustjanzew, Natalia; Schiepe-Tiska, Anja; Prenzel, Manfred; Sälzer, Christine; Müller, Katharina; González Rodríguez, Elisabeth (2018). Waxmann.
  • Dual Edge-Triggered D-Type Flip-Flop with Low Power Consumption. Yu, Chien-Cheng; Tsai1, Ching-Chith in Communications in Computer and Information Science, M. Helfert, D. Ferguson, V. M. Muñoz, J. S. Cardoso (eds.) (2018). (Vol. 740) 187–208.
  • Gravitational Starlight Deflection Measurements during the 21 August 2017 Total Solar Eclipse. Bruns, Donald G. (2018).
  • Identification of polypropylene glycols and polyethylene glycol carboxylates in flowback and produced water from hydraulic fracturing. Thurman, E. Michael; Ferrer, Imma; Rosenblum, James; Linden, Karl; Ryan, Joseph N. (2017). 323 11–17.
  • Monitor Digitale Bildung : Die Schulen im digitalen Zeitalter. Schmid, Ulrich; Goertz, Lutz; Behrens, Julia; Stiftung, Bertelsmann (2017).
  • IQB-Bildungstrend 2016. Kompetenzen in den Fächern Deutsch und Mathematik am Ende der 4. Jahrgangsstufe im zweiten Ländervergleich Stanat, Petra; Schipolowski, Stefan; Rjosk, Camilla; Weirich, Sebastian; Haag, Nicole (2017). Waxmann.
  • Most computational hydrology is not reproducible, so is it really science?. Hutton, Christopher; Wagener, Thorsten; Freer, Jim; Han, Dawei; Duffy, Chris; Arheimer, Berit (2016). 52(10) 7548–7555.
  • 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Baker, Monya (2016). 533(7604) 452–454.
  • Toward the Geoscience Paper of the Future: Best practices for documenting and sharing research from data to software to provenance. Gil, Yolanda; David, Cédric H.; Demir, Ibrahim; Essawy, Bakinam T.; Fulweiler, Robinson W.; Goodall, Jonathan L.; Karlstrom, Leif; Lee, Huikyo; Mills, Heath J.; Oh, Ji-Hyun; Pierce, Suzanne A.; Pope, Allen; Tzeng, Mimi W.; Villamizar, Sandra R.; Yu, Xuan (2016). 3(10) 388–415.
  • A note on the Landauer principle in quantum statistical mechanics. Jakšić, Vojkan; Pillet, Claude-Alain (2014). 55(7) 075210.
  • In Defence of Negative Mining for Annotating Weakly Labelled Data. Siva, Parthipan; Russell, Chris; Xiang, Tao in Lecture Notes in Computer Science, A. W. Fitzgibbon, S. Lazebnik, P. Perona, Y. Sato, C. Schmid (eds.) (2012). (Vol. 7574) 594–608.
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  • The Holevo bound and Landauer’s principle. Plenio, Martin B (1999).
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