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.

 

  • Agent-based Modeling in the Edge Continuum using Swarm Intelligence. Schranz, Melanie; Harshina, Kseniia; Forgacs, Peter; Buining, Fred (2024). (Vol. 16)
  • Edge zeros and boundary spinons in topological Mott insulators. Wagner, Niklas; Guerci, Daniele; Millis, Andrew J.; Sangiovanni, Giorgio (2024). 133(12) 126504.
  • Dynamical correlations and order in magic-angle twisted bilayer graphene. Rai, Gautam; Crippa, Lorenzo; Cǎlugǎru, Dumitru; Hu, Haoyu; Paoletti, Francesca; de’ Medici, Luca; Georges, Antoine; Bernevig, B. Andrei; Valent’i, Roser; Sangiovanni, Giorgio; Wehling, Tim (2024). 14(3) 031045.
  • Im Gedenken an Wolfgang Engelmann: Leidenschaftlicher Forscher, Lehrer und Künstler (26. Februar 1934 - 1. Juli 2023). Helfrich-Förster, Charlotte (2024).
  • The New Costs of Physical Memory Fragmentation. Halbuer, Alexander; Ostapyshyn, Illia; Steiner, Lukas; Wrenger, Lars; Jung, Matthias; Dietrich, Christian; Lohmann, Daniel in DIMES ’24 (2024). 33–40.
  • The New Costs of Physical Memory Fragmentation. Halbuer, Alexander; Ostapyshyn, Illia; Steiner, Lukas; Wrenger, Lars; Jung, Matthias; Dietrich, Christian; Lohmann, Daniel in DIMES ’24 (2024). 33–40.
  • Divide and Conquer: A Performant Approximation for Two-Dimensional Markov Models. Technical Report (Master thesis), Baur, Carina PhD thesis, Universität Würzburg. (2024, September).
  • FIX Protocol: The Backbone of Financial Trading. Technical Report (PhD dissertation), Kognole, Swapnil (2024).
  • Modeling and Analyzing the Influence of Non-Item Pages on Sequential Next-Item Prediction. Fischer, Elisabeth; Schlör, Daniel; Zehe, Albin; Hotho, Andreas (2024).
  • Adapting Sequential Recommender Models to Content Recommendation in Chat Data using Non-Item Page-Models. Zehe, Albin; Fischer, Elisabeth; Kaiser, Jonas; Wagner, Toni; Hotho, Andreas (2024).
  • PreAdapter: Pre-training Language Models on Knowledge Graphs. Omeliyanenko, Janna; Hotho, Andreas; Schlör, Daniel (2024).
  • More conservativity for weak Kőnig’s lemma. Freund, Anton; Uftring, Patrick (2024). 17 pp.
  • Graph Harvester (Software Abstract). Deynet, Julius; Hegemann, Tim; Kempf, Sebastian; Wolff, Alexander (2024).
  • Curling for Beginners and Improvers Robertson, John (2024). Potato Publishing, Toronto.
  • Dedicated developmental programing for group-supporting behaviors in eusocial honeybees. Sommer, Vivien; Seiler, Jana; Sturm, Alina; Köhnen, Sven; Wagner, Anna; Blut, Christina; Rössler, Wolfgang; Goodwin, Stephen F.; Grünewald, Bernd; Beye, Martin (2024). 10(44) eadp3953.
  • LOLA -- An Open-Source Massively Multilingual Large Language Model. Srivastava, Nikit; Kuchelev, Denis; Ngoli, Tatiana Moteu; Shetty, Kshitij; Röder, Michael; Moussallem, Diego; Zahera, Hamada; Ngomo, Axel-Cyrille Ngonga (2024).
  • MAVS signaling shapes microglia responses to neurotropic virus infection. Gern, O L; Pavlou, A; Mulenge, F; Busker, L M; Ghita, L; Aringo, A; Costa, B; Spanier, J; Waltl, I; Stangel, M; Kalinke, U (2024). 21(1) 264.
  • Real-time identification of epistatic interactions in SARS-CoV-2 from large genome collections. Innocenti, G; Obara, M; Costa, B; Jacobsen, H; Katzmarzyk, M; Cicin-Sain, L; Kalinke, U; Galardini, M (2024). 25(1) 228.
  • Interconnected renormalization of Hubbard bands and Green’s function zeros in Mott insulators induced by strong magnetic fluctuations. Stepanov, Evgeny A.; Chatzieleftheriou, Maria; Wagner, Niklas; Sangiovanni, Giorgio (2024). 110(16) L161106.
  • Spin Berry curvature-enhanced orbital Zeeman effect in a kagome metal. Li, Hong; Cheng, Siyu; Pokharel, Ganesh; Eck, Philipp; Bigi, Chiara; Mazzola, Federico; Sangiovanni, Giorgio; Wilson, Stephen D.; Di Sante, Domenico; Wang, Ziqiang; Zeljkovic, Ilija (2024). 20(7) 1103–1109.
  • In older adults receiving high-risk medications, a deprescribing intervention did not reduce falls at 18 mo. Lebin, Jacob A.; Goldberg, Elizabeth (2024).
  • Absence of Fermi surface reconstruction in pressure-driven overdoped YBCO. Tozer, Stanley W.; Coniglio, William A.; Förster, Tobias; Bonn, Doug A.; Hardy, Walter N.; Liang, Ruixing; Kampert, Erik; Grockowiak, Audrey D. (2024). 110(14) 144508.
  • Bottom-Up Resource Orchestration in Edge Computing: An Agent-Based Modeling Approach. Ghasemi, Abdorasoul; Schranz, Melanie (2024). (Vol. 12)
  • Continued Treatment With Tirzepatide for Maintenance of Weight Reduction in Adults With Obesity: The SURMOUNT-4 Randomized Clinical Trial. Aronne, Louis J.; Sattar, Naveed; Horn, Deborah B.; Bays, Harold E.; Wharton, Sean; Lin, Wen-Yuan; Ahmad, Nadia N.; Zhang, Shuyu; Liao, Ran; Bunck, Mathijs C.; Jouravskaya, Irina; Murphy, Madhumita A.; Fretes, José O; Coronel, Maria J; Gutnisky, Lucas L; Frechtel, Gustavo D; Gelersztein, Elizabeth; Aizenberg, Diego; Maldonado, Natacha; Pereira, Márcio; Santos, Queulla G; Calil Salim, Camila; Canani, Luis H; Halpern, Bruno; Russo, Luis AT; Bodart, Joselita; Neto, Danilo V; Augusto, Gustavo; Leite, Silmara; Yang, Yi-Ching; Lin, Wen-Yuan; Huang, Chien-Ning; Huang, Kuo-Chin; Fitz-Patrick, David; Pau, Cindy HT; Toth, Phillip D; Freeman, George H; Gardner, Donald F; Wynne, Alan G; Loy, Juan; Horn, Deborah B; Mehra, Purvi K; Layle, Stacey; Bergthold, James H; de Souza, Jose; Nadar, Venkatesh K; Albizu Angulo, Gustavo R; Cohen, Kenneth R; Smith, Timothy R; Aronne, Louis J; Vaughn, Michael; Alcantara-Gonzalez, Altagracia A; Forman, Seth B; Agaiby, John M; Geller, Steven A; Fraser, Neil J; Jenders, Robert A; Barbel-Johnson, Kim M; Mayfield, Ronald K; Vance, Carl D; Prier, Kevin T; Murray, Alexander V; Lillestol, Michael J; Denham, Douglas S; Park, Jean Y; Klein, Eric J; Bays, Harold E; Philis-Tsimikas, Athena; Bressler, Peter E; Reed, John CH; Aslam, Shamaila; Rosenstock, Julio; Frias, Juan P; Klaff, Leslie J; Brazg, Ronald; Gomez-Cuellar, Martha; Connery, Lisa; Van, Joanna T; Selam, Jean-Louis; Kim, John; Blake, Dwight; Gabriel, John; Arora, Samir; McCartney, Michael J; Solano, Royce K; Brodie, Steven K; Nardandrea, John P (2024). 331(1) 38.
  • Platform work and traditional employee protection: The need for alternative legal approaches. Mangold, Sonja (2024). 1–14.
  • Constant Change or Constantly the Same? A Historical Literature Review of the Subject Librarian Position. Wilson, Duane (2024). 85(7)
  • A regional NEMO 4.0 configuration of the subpolar North Atlantic. Verezemskaya, Polina; Gulev, Sergey; Barnier, Bernard; Molines, Jean-Marc; Colombo, Pedro; Gavrikov, Alexander; Kalinin, Mikhail (2024). 102457.
  • Human-centered approaches to AI-assisted work: the future of work?. Nitsch, Verena; Rick, Vera; Kluge, Annette; Wilkens, Uta (2024). 78(3) 261–267.
  • Solingen, 30 Jahre nach dem Brandanschlag. Erinnern als rassismuskritische Praxis. Gür-Şeker, Derya; Demirtaş, Birgül; Kahveci, Çağrı; Schmitz, Adelheid (2024). 37(1) 39–56.
  • Establishing coherent momentum-space electronic states in locally ordered materials. Ciocys, Samuel T.; Marsal, Quentin; Corbae, Paul; Varjas, Daniel; Kennedy, Ellis; Scott, Mary; Hellman, Frances; Grushin, Adolfo G.; Lanzara, Alessandra (2024). 15(1) 8141.
  • GLP-1 Receptor Agonist Use and Risk of Suicide Death. Ueda, Peter; Söderling, Jonas; Wintzell, Viktor; Svanström, Henrik; Pazzagli, Laura; Eliasson, Björn; Melbye, Mads; Hviid, Anders; Pasternak, Björn (2024). 184(11) 1301.
  • Quasistatic magnetism in the breathing pyrochlore antiferromagnets LiGa\($_\mathbf1-x$\)In\($_\mathbfx$\)Cr\($_\mathbf4$\)O\($_\mathbf8$\) (x=0.2, 0.5). Lee, W.; Yoon, S.; Choi, Y.-S.; Do, S.-H.; Ponomaryov, A. N.; Zvyagin, S. A.; Gorbunov, D.; Wosnitza, J.; Koda, A.; Chen, W.-T.; Choi, K.-Y.; Lee, S. (2024). 110(14) 144435.
  • Disclosing magnetic clusters in the metallic half-Heusler ferromagnet Cr\($_\mathbf4$\)PtGa\($_\mathbf17$\) with a breathing pyrochlore lattice. Senyk, Y.; Abraham, J.J.; Kanak, A.; Horiacha, M.; Büchner, B.; Wurmehl, S.; Kataev, V.; Alfonsov, A. (2024). 1004 175826.
  • Impedance spectroscopy of chiral symmetric topoelectrical circuits. Franca, Selma; Seidemann, Torsten; Hassler, Fabian; van den Brink, Jeroen; Fulga, Ion Cosma (2024). 109(24) L241103.
  • Disentangling the unusual magnetic anisotropy of the near-room-temperature ferromagnet Fe\($_\mathbf4$\)GeTe\($_\mathbf2$\). Pal, Riju; Abraham, Joyal John; Mistonov, Alexander; Mishra, Swarnamayee; Stilkerich, Nina; Mondal, Suchanda; Mandal, Prabhat; Pal, Atindra Nath; Geck, Jochen; Büchner, Bernd; Kataev, Vladislav; Alfonsov, Alexey (2024). 34(38) 2402551-.
  • Alzheimer’s disease seeded tau forms paired helical filaments yet lacks seeding potential. Duan, Pu; Dregni, Aurelio J; Xu, Hong; Changolkar, Lakshmi; Lee, Virginia M-Y; Lee, Edward B; Hong, Mei (2024). 300(9)
  • 2.6-Å resolution cryo-EM structure of a class Ia ribonucleotide reductase trapped with mechanism-based inhibitor N3CDP. Westmoreland, Dana E.; Feliciano, Patricia R.; Kang, Gyunghoon; Cui, Chang; Kim, Albert; Stubbe, JoAnne; Nocera, Daniel G.; Drennan, Catherine L. (2024). 121(45)
  • Exploring Use and Perceptions of Generative AI Art Tools by Blind Artists. Raman, Gayatri; Brady, Erin (2024).
  • Transcriptomic analysis unveils bona fide molecular signatures of microglia under conditions of homeostasis and viral encephalitis. Mulenge, F; Gern, O L; Busker, L M; Aringo, A; Ghita, L; Waltl, I; Pavlou, A; Kalinke, U (2024). 21(1) 203.
  • Adaptive Hybrid Deep Learning Based Effective Channel Estimation in MIMO-Noma for Millimeter-Wave Systems with an Enhanced Optimization Algorithm. Technical Report (PhD dissertation), Mathews, Belcy D; Muthu, Tamilarasi (2024).
  • Birch pollen-induced signatures in dendritic cells are maintained upon additional cytomegalovirus exposure. Fneish, Z; Becker, J; Mulenge, F; Fneish, F; Costa, B; Traidl-Hoffmann, C; Gilles, S; Kalinke, U (2024). 927 148649.
  • The day after mowing: Time and type of mowing influence grassland arthropods. Berger, Johanna L.; Staab, Michael; Hartlieb, Margarita; Simons, Nadja K.; Wells, Konstans; Gossner, Martin M.; Vogt, Juliane; Achury, Rafael; Seibold, Sebastian; Hemp, Andreas; Weisser, Wolfgang W.; Blüthgen, Nico (2024). 34(6)
  • Blood DNA Quantity and Quality Test on Rock, Sand and Soil Media | Part 1. Dr. Niken Satuti N H, M.Sc. (H. D. Lomba, ed.) (2024). 1
  • DEMAC: A Platform for Education in High-performance Computing, Bridging the Gap Between Users and Hardware. Diego A. Roa Perdomo, Paige C. Kinsley (2024).
  • Building First-Order Energy Modeling Intuition in Computer Architecture Lectures. Torng, Christopher (2024).
  • open-source implementation of LSTM and GRU in the ptolemy simulation framework. Papaefstathiou (2024).
  • Integration of Robot-supported Tutoring in Higher Education - An Empirically Based Concept. Donnermann, Melissa; Lugrin, Birgit (2024). (Vol. in press)
  • Construction and Characterization of a High-Capacity Replication-Competent Murine Cytomegalovirus Vector for Gene Delivery. Riedl, A; Bojková, D; Tan, J; Jeney, Á; Larsen, P K; Jeney, C; Full, F; Kalinke, U; Ruzsics, Z (2024). 12(7)
  • Real-time GNSS multipath simulation tool for autonomous driving. Christian Skupin, Le Ren (2024).
  • libBICOS -- An Open Source GPU-Accelerated Library implementing BInary COrrespondence Search for 3D Reconstruction. Liebender, C.; Bleier, M.; Nüchter, A. in ISPRS Int. Archives Photogrammetry and Remote Sensing, Spatial Inf. Sci., XLII-2/W18 (2024).
  • Framework for evaluating communication protocols in distributed road traffic simulation. Potuzak (2024).
  • Topological Characterization of Consensus in Distributed Systems. Marpaung, Jack (2024).
  • Some theories from abroad for AI interaction literacy. Gozes (2024).
  • An algorithm for threading assignment in large-scale wireless network mobile simulations. Jefflah (2024).
  • RoI mining applications in edge computing environments. Ello (2024).
  • a cache coherency protocol for locked mixed criticality L1 data cache. Patil, Geeta (2024).
  • Blood DNA Quantity and Quality Test on Rock, Sand and Soil Media | Part 2. Dr. Niken Satuti N H, M.Sc. (H. D. Lomba, ed.) (2024). 2
  • Blood DNA Quantity and Quality Test on Rock, Sand and Soil Media | Part 3. Dr. Niken Satuti N H, M.Sc. (H. D. Lomba, ed.) (2024). 3
  • Visualization with Experiential Learning to Encourage Participation and Research in Computer Architecture. Thomas Y. Yeh, Maxwell Sterner (2024).
  • Emotional Hermeneutics. Exploring the Limits of Artificial Intelligence from a Diltheyan Perspective. Picca, Davide (2024).
  • Engineered HCMV-infected APCs enable the identification of new immunodominant HLA-restricted epitopes of anti-HCMV T-cell immunity. Santamorena, M M; Tischer‐Zimmermann, S; Bonifacius, A; Mireisz, C N; Costa, B; Khan, F; Kulkarni, U; Lauruschkat, C D; Sampaio, K L; Stripecke, R; Blasczyk, R; Maecker‐Kolhoff, B; Kraus, S; Schlosser, A; Cicin‐Sain, L; Kalinke, U; Eiz‐Vesper, B (2024). 103(6) e15541.
  • Multifaceted activation of STING axis upon Nipah and measles virus-induced syncytia formation. Amurri, L; Dumont, C; Pelissier, R; Reynard, O; Mathieu, C; Spanier, J; Pályi, B; Déri, D; Karkowski, L; Gonzalez, C; Skerra, J; Kis, Z; Kalinke, U; Horvat, B; Iampietro, M (2024). 20(9) 1–29.
  • Orchestration of antiviral responses within the infected central nervous system. Pavlou, A; Mulenge, F; Gern, O L; Busker, L M; Greimel, E; Waltl, I; Kalinke, U (2024). 21(9) 943–958.
  • Approximation Algorithms for the Freeze Tag Problem inside Polygons. Rajabi-Alni, Fatemeh; Bagheri, Alireza; Minaei-Bidgoli, Behrouz (2024).
  • Bridging the Analytics Gap: Optimizing Content Performance using Actionable Knowledge Discovery. Alby, Tom in HT ’24 (2024). 185–192.
  • HABITAT CHARACTERISTICS AND POPULATION OF THE LEAST CENDERAWASIH BIRD - 2. Dr. They. Satyawan P, M.Sc (H. Kawetan, ed.) (2024). 2
  • Bridging the Analytics Gap: Optimizing Content Performance using Actionable Knowledge Discovery. Alby, Tom in HT ’24 (2024). 185–192.
  • HABITAT CHARACTERISTICS AND POPULATION OF THE LEAST CENDERAWASIH BIRD - 1. Dr. They. Satyawan P, M.Sc (H. Kawetan, ed.) (2024). 1
  • Utilization of "clove flower stalk oil refining waste" For Particle Board - part 1. Ir. Imam Satyarno, ME (Yuliatriastuti, ed.) (2024). 1
  • PreAdapter: Pre-training Language Models on Knowledge Graphs. Omeliyanenko, Janna; Hotho, Andreas; Schlör, Daniel (2024).
  • Utilization of "clove flower stalk oil refining waste" For Particle Board - part 2. Ir. Imam Satyarno, ME (Yuliatriastuti, ed.) (2024). 2
  • Blood DNA Quantity and Quality Test on Rock, Sand and Soil Media | Part 4. Dr. Niken Satuti N H, M.Sc. (H. D. Lomba, ed.) (2024). 4
  • Adapting Sequential Recommender Models to Content Recommendation in Chat Data using Non-Item Page-Models. Zehe, Albin; Fischer, Elisabeth; Kaiser, Jonas; Wagner, Toni; Hotho, Andreas (2024).
  • update schemes to optimize asynchronous cellular automata with random or cyclic orders. Jeffpol (2024).
  • How AI is being abused to create child sexual abuse imagery Foundation, Internet Watch (2023).
  • Die Komplexität von KI-Systemen durch Steckbriefe bewältigen: Portrait über den Einsatz sogenannter AI-Cards bei der Siemens AG. Technical Report (029), Grasy, Jonas; Seibold, Bettina (2023).
  • Understanding the chemistry of 2D rhodium trihalide solid solutions: tuning of optical properties and nanocrystal deposition. Froeschke, Samuel; Schroth, Karl-Georg; Steiner, Udo; Popov, Alexey; Schiemenz, Sandra; Wolf, Daniel; Giebeler, Lars; Gräßler, Nico; Büchner, Bernd; Schmidt, Peer; Hampel, Silke (2023). 10(3) 035011.
  • Controlled nanoplatelet deposition of 2D chromium trihalide solid solutions. Froeschke, Samuel; Yasmen, Nadia; Popov, Alexey A.; Schiemenz, Sandra; Wolf, Daniel; Giebeler, Lars; Hantusch, Martin; Gräßler, Nico; Büchner, Bernd; Schmidt, Peer; Hampel, Silke (2023). 35(11) 4136–4148.
  • 400-Year-Old ‘Vampire Child’ Was Buried with Their Foot Padlocked so They Wouldn’t Rise from the Grave. Metcalfe, Tom (2023).
  • KI verstehen, bewerten und begrenzen: Portrait über den Einsatz von Systemen der künstlichen Intelligenz bei der IBM Central Holding GmbH. Technical Report (026), Seibold, Bettina; Grasy, Jonas (2022).
  • Cluster-Based Gateway Placement and Simulative Performance Study in LoRaWAN. Technical Report (Master thesis), Baur, Carina PhD thesis, Universität Würzburg. (2022, September).
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