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.

 

  • S4ConvD: Adaptive Scaling and Frequency Adjustment for Energy-Efficient Sensor Networks in Smart Buildings. Schaller, Melanie; Rosenhahn, Bodo (2025).
  • Tunable superconductivity coexisting with the anomalous Hall effect in a transition metal dichalcogenide. Hossain, Md Shafayat; Zhang, Qi; Graf, David; Iraola, Mikel; Müller, Tobias; Mardanya, Sougata; Tu, Yi-Hsin; Lai, Zhuangchai; Soldini, Martina O.; Li, Siyuan; Yao, Yao; Jiang, Yu-Xiao; Cheng, Zi-Jia; Litskevich, Maksim; Casas, Brian; Cochran, Tyler A.; Yang, Xian P.; Kim, Byunghoon; Watanabe, Kenji; Taniguchi, Takashi; Chowdhury, Sugata; Bansil, Arun; Zhang, Hua; Chang, Tay-Rong; Fischer, Mark H.; Neupert, Titus; Balicas, Luis; Hasan, M. Zahid (2025). 16(1) 2399.
  • Exploring Design Choices for Autoregressive Deep Learning Climate Models. Gallusser, Florian; Hentschel, Simon; Krause, Anna; Hotho, Andreas (2025).
  • A DEM differencing method for detecting geomorphic changes on topographically complex areas based on UAV remote sensing techniques. Li, Dou; Li, Pengfei; Hu, Jinfei; Yao, Wanqiang; Yan, Lu; Latifi, Hooman; Tang, Bingzhe; Liu, Lifeng (2025). 1–1.
  • Expression of Elongase- and Desaturase-Encoding Genes Shapes the Cuticular Hydrocarbon Profiles of Honey Bees. Rodríguez-León, Daniel Sebastián; Schmitt, Thomas; Pinto, María Alice; Thamm, Markus; Scheiner, Ricarda (2025). e17716.
  • Finding all solutions of qKZ equations in characteristic \($p$\). Mukhin, Evgeny; Varchenko, Alexander (2025).
  • The Installation Design of Solar Panels for Village Houses HK with Optimization-based Efficiency for Sustainable Environmental. Tsang, Tony; Chuen, Fong Lun; Mok, Gary; Poon, Steven; Lip, Samuel (2025).
  • Anomalous Quasielastic Scattering Contribution in the Centrosymmetric Multi-q Helimagnet SrFeO\($_\mathbf3$\). Andriushin, Nikita D.; Grumbach, Justus; Kulbakov, Anton A.; Tymoshenko, Yuliia V.; Onykiienko, Yevhen A.; Firouzmandi, Reza; Cheng, Erjian; Granovsky, Sergey; Skourski, Yurii; Ollivier, Jacques; Walker, Helen C.; Kocsis, Vilmos; Büchner, Bernd; Keimer, Bernhard; Doerr, Mathias; Inosov, Dmytro S.; Peets, Darren C. (2025). 15(1) 011038.
  • Giant quantum oscillations in thermal transport in low-density metals via electron absorption of phonons. Bermond, Baptiste; Wawrzyńczak, Rafał; Zherlitsyn, Sergei; Kotte, Tommy; Helm, Toni; Gorbunov, Denis; Gu, Genda; Li, Qiang; Janasz, Filip; Meng, Tobias; Menges, Fabian; Felser, Claudia; Wosnitza, Joachim; Grushin, Adolfo; Carpentier, David; Gooth, Johannes; Gałeski, Stanisław (2025). 122(10) e2408546122-.
  • Modeling and Analyzing the Influence of Non-Item Pages on Sequential Next-Item Prediction. Fischer, Elisabeth; Zehe, Albin; Hotho, Andreas; Schlör, Daniel (2025).
  • Australasian Hydroclimate Response to the Collapse of the Atlantic Meridional Overturning Circulation Under Pre-Industrial and Last Interglacial Climates. Saini, Himadri; Pontes, Gabriel; Brown, Josephine R.; Drysdale, Russell N.; Du, Yanxuan; Menviel, Laurie (2025). 40(3) e2024PA004967.
  • Netzwerkmodellierung mit NER und NEL. Schulbuchforschung an der Schnittstelle zur Infrastruktur. Dombrowski, Fabian; Klaes, Sebastian; Keupp, Corinna; Leitgeb, Johannes; Reul, Christian (2025).
  • An atlas of RNA-dependent proteins in cell division reveals the riboregulation of mitotic protein-protein interactions. Rajagopal, Varshni; Seiler, Jeanette; Nasa, Isha; Cantarella, Simona; Theiss, Jana; Herget, Franziska; Kaifer, Bianca; Klostermann, Melina; Will, Rainer; Schneider, Martin; Helm, Dominic; König, Julian; Zarnack, Kathi; Diederichs, Sven; Kettenbach, Arminja N; Caudron-Herger, Maïwen (2025). 16(1) 2325–2325.
  • Introducing a computationally light approach to estimate forest height and fractional canopy cover from Sentinel-2 data. Fakhra, Arvin; Latifi, Hooman; Samani, Kyumars Mohammadi; Fassnacht, Fabian Ewald (2025). 228
  • Psychosocial Work Factors, Job Stress, and Self-Rated Health Among Hotel Housekeepers. García-Buades, M Esther; Montañez-Juan, Maribel; Blahopoulou, Joanna; Ortiz-Bonnin, Silvia; Chela-Alvarez, Xènia; Bulilete, Oana; Llobera, Joan (2025). 73(3) 116–130.
  • Usefulness of body and visceral fat determined by bioimpedancemetry versus body mass index and waist circumference in the identification of elevated values of different atherogenesis risk scales. Gordito Soler, María; Ramírez-Manent, José Ignacio; Tárraga López, Pedro Juan; Martínez-Almoyna Rifá, Emilio; Paublini, Hernán; López González, Ángel Arturo (2025). 500772–500772.
  • Why Students Are Disruptive and Disengaged in Learning. Matteson, Harlen (2025, March).
  • Trial by FIRE: Probing the dark matter density profile of dwarf galaxies with GraphNPE. Nguyen, Tri; Read, Justin; Necib, Lina; Mishra-Sharma, Siddharth; Faucher-Giguère, Claude-André; Wetzel, Andrew (2025).
  • S4D-Bio Audio Monitoring of Bone Cement Disintegration in Pulsating Fluid Jet Surgery under Laboratory Conditions. Schaller, Melanie; Hloch, Sergej; Nag, Akash; Klichova, Dagmar; Janssen, Nick; Pude, Frank; Zelenak, Michal; Rosenhahn, Bodo (2025).
  • Pulsating Waterjet Cutting Dataset. Schaller, Melanie (2025).
  • Load Balanced Attack Defense System with Lightweight Authentication and Modified Blockchain in SDN for B5G. Abdulqadder, Ihsan H.; Aziz, Israa T. N. Meghanathan (ed.) (2025). (Vol. 17) 81–99.
  • Homological mirror symmetry for projective K3 surfaces. Hacking, Paul; Keating, Ailsa (2025).
  • Lipid Profiles After Changes in Alcohol Consumption Among Adults Undergoing Annual Checkups. Suzuki, Takahiro; Fukui, Sho; Shinozaki, Tomohiro; Asano, Taku; Yoshida, Toshiko; Aoki, Jiro; Mizuno, Atsushi (2025). 8(3) e250583.
  • kdotpy: k·p theory on a lattice for simulating semiconductor band structures. Beugeling, Wouter; Bayer, Florian; Berger, Christian; Böttcher, Jan; Bovkun, Leonid; Fuchs, Christopher; Hofer, Maximilian; Shamim, Saquib; Siebert, Moritz; Wang, Li-Xian; Hankiewicz, Ewelina; Kießling, Tobias; Buhmann, Hartmut; Molenkamp, Laurens (2025).
  • Probabilistic weather forecasting with machine learning. Price, Ilan; Sanchez-Gonzalez, Alvaro; Alet, Ferran; Andersson, Tom R.; El-Kadi, Andrew; Masters, Dominic; Ewalds, Timo; Stott, Jacklynn; Mohamed, Shakir; Battaglia, Peter; Lam, Remi; Willson, Matthew (2025). 637(8044) 84–90.
  • Zum Aufbau digitaler Dramenkorpora. OCR4alltoDraCorTEI als Baustein für die Edition von maschinenlesbaren Versionen historischer Dramendrucke. Dennerlein, Katrin; Rupnig, Martin; Reul, Christian (2025).
  • Automatische intratextuelle Analyse von sprachlichen Wiederholungsstrukturen am Beispiel des ‚Marienlebens‘ Philipps von Seitz. Tomasek, Stefan; Hart, Kiara; Schulte, Franziska; Reul, Christian (2025).
  • Von der Handschrift zur überlieferungsgeschichtlichen Synopse. HTR zur Erschließung der Überlieferung von Bruder Philipps ‚Marienleben’. Tomasek, Stefan; Reul, Christian; Schulte, Franziska; Hart, Kiara (2025).
  • Expression of elongase- and desaturase-encoding genes shapes the cuticular hydrocarbon profiles of honey bees. Rodriguez-León, Daniel Sebastián; Schmitt, Thomas; Pinto, Maria Alice; Thammn, Markus; Scheiner, Ricarda (2025). 6 e17716.
  • Regularized origin ensemble with a beam prior for range verification in particle therapy with Compton-camera data. Kasprzak, Jona; Roser, Jorge; Werner, Julius; Kohlhase, Nadja; Bolke, Andreas; Kaufmann, Lisa-Marie; Rafecas, Magdalena (2025).
  • Cacao grafting increases crop yield without compromising biodiversity. Ocampo‐Ariza, Carolina; Müller, Sophie; Yovera, Fredy; Thomas, Evert; Vansynghel, Justine; Maas, Bea; Steffan‐Dewenter, Ingolf; Tscharntke, Teja (2025). 62(3) 579–592.
  • Publizieren im Feedback-Loop. Konzeptionelle Überlegungen zur Analyse des Nutzungsverhaltens bei digitalen Editionen. Esch, Claudia; Hofman, Pia; Klinger, Jana; Herbst, Yannik; Roeder, Torsten; Reul, Christian (2025).
  • Coreference in Long Documents using Hierarchical Entity Merging. Gupta, Talika; Hatzel, Hans Ole; Biemann, Chris Y. Bizzoni, S. Degaetano-Ortlieb, A. Kazantseva, S. Szpakowicz (eds.) (2024). 11–17.
  • Bone Cement Removal with Audio-Monitoring and Erosion Depth (Dataset). Schaller, Melanie; Hloch, Sergej; Nag, Akash; Klichova, Dagmar; Janssen, Nick; Pude, Frank; Zelenak, Michal; Rosenhahn, Bodo (2024).
  • Fault Detection for Agents in Power Grid Topology Optimization: A Comprehensive Analysis. Lehna, Malte; Hassouna, Mohamed; Degtyar, Dmitry; Tomforde, Sven; Scholz, Christoph (2024).
  • Literarische Mündlichkeit und ihre Übersetzung: Bairisch auf Spanisch in Thomas Manns Buddenbrooks. Christl, Joachim (2024). 5 147–206.
  • Graph Reinforcement Learning in Power Grids: A Survey. Hassouna, Mohamed; Holzhüter, Clara; Lytaev, Pawel; Thomas, Josephine M.; Sick, Bernhard; Scholz, Christoph (2024). abs/2407.04522
  • FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere. Ling, Fenghua; Chen, Kang; Wu, Jiye; Han, Tao; Luo, Jing-Jia; Ouyang, Wanli; Bai, Lei (2024).
  • (In)visible by Design: An Analysis of a Domestic Labor Platform. Gruszka, Katarzyna; Pillinger, Anna; Gerold, Stefanie; Theine, Hendrik (2024).
  • Molecular Beam Epitaxy of Homogeneous Topological HgTe on Doped InAs Substrate. Biswas, Mahitosh; Fürst, Lena; Kamp, Martin; Schreyeck, Steffen; Buhmann, Hartmut; Molenkamp, Laurens W. (2024). 35(3)
  • Overlapping top gate electrodes based on low temperature atomic layer deposition for nanoscale ambipolar lateral junctions. Fuchs, Christopher; Fürst, Lena; Buhmann, Hartmut; Kleinlein, Johannes; Molenkamp, Laurens W (2024). 8(2) 025001.
  • ModeConv: A Novel Convolution for Distinguishing Anomalous and Normal Structural Behavior. Schaller, Melanie; Schlör, Daniel; Hotho, Andreas (2024).
  • A study of the Behavior of Floating-Point Errors. Damouche, Nasrine (2024).
  • Global Vegetation Modeling With Pre-Trained Weather Transformers. Janetzky, Pascal; Gallusser, Florian; Hentschel, Simon; Hotho, Andreas; Krause, Anna (2024).
  • A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models. Chen, Lei; Zhong, Xiaohui; Li, Hao; Wu, Jie; Lu, Bo; Chen, Deliang; Xie, Shang-Ping; Wu, Libo; Chao, Qingchen; Lin, Chensen; Hu, Zixin; Qi, Yuan (2024). 15(1) 6425.
  • Kinetic Cities: Viability of Adaptable PNP Container Modules for Smart Living. Spencer, Constance (2024). 11(2) 1–14.
  • Advances and prospects of deep learning for medium-range extreme weather forecasting. Olivetti, L.; Messori, G. (2024). 17(6) 2347–2358.
  • Graphite/h-BN van der Waals heterostructure as a gate stack for HgTe quantum wells. Liang, Xianhu; Shamim, Saquib; Chen, Dongyun; Fürst, Lena; Taniguchi, Takashi; Watanabe, Kenji; Buhmann, Hartmut; Kleinlein, Johannes; Molenkamp, Laurens W (2024). 35(34) 345001.
  • Targeted Adversarial Attacks on Wind Power Forecasts. Heinrich, René; Scholz, Christoph; Vogt, Stephan; Lehna, Malte (2023). 113(2) 863–889.
  • Managing power grids through topology actions: A comparative study between advanced rule-based and reinforcement learning agents. Lehna, Malte; Viebahn, Jan; Marot, Antoine; Tomforde, Sven; Scholz, Christoph (2023). 14 100276.
  • A comprehensive review and recent advances in dry mineral classification. Pukkella, Arjun Kumar; Cilliers, Jan J.; Hadler, Kathryn (2023). 201 108208.
  • Koreni multikulturalnosti Bosne u franjevačkom redu za vreme bosanskih banova. Technical Report (PhD dissertation), Vujković Šakanović, Ana PhD thesis, Novi Sad. (2023).
  • Liquor-HGNN: A heterogeneous graph neural network for leakage detection in water distribution networks. Schaller, Melanie; Steininger, Michael; Dulny, Andrzej; Schlör, Daniel; Hotho, Andreas (2023).
  • Vlasi Vilićani (Vlasi Usorci). Agić, Admir (2022, November).
  • Prilozi prosopografiji Radivojevića – Jurjevića – Pavlovića – Petrovića. Kurtović, Esad (2021). 97–121.
  • Bosanska država u odjecima događaja iz 1373. godine. Đulović, Amar (2021). 93–123.
  • Bosanska vlastela u XV veku : prospografska studija Rudić Srdjan; Rastović Aleksandar (2021). Istorijski Institut Beograd ; Univerzitet u Banjoj Luci, Beograd, Banja Luka.
  • Neka razmatranja o Vlatkovićima, Krajini i Zaostrogu. Isailović, Neven; Jakovljević, Aleksandar (2021). 139–177.
  • Matične knjige krštenih katoličkih župa Uskoplja odnosno Skopja od 1745. do 1883. godine Škegro, Ante (2021). Hrvatski institut za povijest, Zagreb.
  • Handbuch Sozialwissenschaftliche Gedächtnisforschung Berek, Mathias; Chmelar, Kristina; Dimbath, Oliver; Haag, Hanna; Heinlein, Michael; Leonhard, Nina; Rauer, Valentin; Sebald, Gerd (2020). Springer VS, Wiesbaden.
  • Mythos. Corsten, Michael; Jafke, Larissa M. Berek, K. Chmelar, O. Dimbath, H. Haag, M. Heinlein, N. Leonhard, V. Rauer, G. Sebald (eds.) (2020). 97–108.
  • Colluding with the Infidel: The Alliance between Ladislaus of Naples and the Turks. Filipović, Emir O. (2019). 8(2) 361–389.
  • A Xgboost Risk Model Via Feature Selection and Bayesian Hyper-Parameter Optimization. Wang, Yan; Ni, Xuelei Sherry (D. Hérin; D. A. Zighed, eds.) (2019). 11(1) 1–17.
  • Migracijski tokovi, društveno-političke prilike u Bosanskom ejaletu (1683.-1718.). Technical Report (PhD dissertation), Smajić, Ramiza PhD thesis, Zagreb. (2019). 262.
  • RANDOMIZED STEGANOGRAPHY IN SKIN TONE IMAGES. K, Ashita; P, Smitha Vas (A. K; S. V. P, eds.) (2018). 8(3) 1–8.
  • Poljica u srednjem vijeku. Technical Report (Master thesis), Bulić, Ana PhD thesis, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli ; Filozofski fakultet. (2018).
  • Edge Detection Algorithm for Yoruba Character Recognition. S.A, Yekeen; T.S, Ibiyemi (2018). 5(1)
  • Bračne veze bosanske vlastele. Rudić, Srđan (2018). 18 173–188.
  • Coir Cake. Coir, We (W. Coir, ed.) (2012).
  • Matične knjige umrlih uskopaljskih župa (od 1755. do 1883. godine) Škegro, Ante (2012). 505. Hrvatski institut za povijest, Zagreb.
  • ACTIVE CONTROLLER DESIGN FOR THE GENERALIZED PROJECTIVE SYNCHRONIZATION OF DOUBLE-SCROLL CHAOTIC SYSTEMS. Vaidyanathan1, Sundarapandian; Pakiriswamy, and Sarasu (2012).
  • Prilog poznavanju nekih islamizovanih bosanskih porodica. Rudić, Srđan S. Rudić (ed.) (2011). 425–439.
  • Stanford’s Multi-Pass Sieve Coreference Resolution System at the CoNLL-2011 Shared Task. Lee, Heeyoung; Peirsman, Yves; Chang, Angel; Chambers, Nathanael; Surdeanu, M.; Jurafsky, Dan (2011).
  • A High-Performance Syntactic and Semantic Dependency Parser. Björkelund, Anders; Bohnet, Bernd; Hafdell, Love; Nugues, Pierre Y. Liu, T. Liu (eds.) (2010). 33–36.
  • Top Accuracy and Fast Dependency Parsing is not a Contradiction. Bohnet, Bernd C.-R. Huang, D. Jurafsky (eds.) (2010). 89–97.
  • Introduction to air classification. DeCenso, A. J. (2009).
  • Air Classifying. Furchner, Bodo; Zampini, Stefano (2009).
  • Uniqueness of enhancement for triangulated categories. Lunts, Valery A.; Orlov, Dmitri O. (2009).
  • Razmišljanje o ranim banovima Bosne i neke pretpostavke o njihovom poreklu i pokušaj uspostavljanja rodoslova. Andrejić, Živojin (2007). 5 105–132.
  • Povelja kralja Stefana Dabiše braći Semković:1395, 17. maj. Rudić, Srđan (2006). 5 157–171.
  • Na klizištu povijesti : sveta kruna ugarska i sveta kruna bosanska 1387-1463 Lovrenović Dubravko (2006). Synopsis, Zagreb.
  • Granica između Splita i Poljica i splitsko-poljički sukobi u XIV. i XV. stoljeću (Dio prvi: Teritorijalna rasprostranjenost Poljica i politički okvir splitsko poljičkih odnosa u XIV. i XV. stoljeću). Nazor, Ante (2002). 20 29–57.
  • Dramatični brak (Porodične i političke afere, pa i otvoreno neprijateljstvo između porodica Hrvatinića i Hranića-Kosača). Kurtović, Esad (2001). 26(134 (45) 73–76.
  • Stanovništvo duvanjskog kraja u XVII. i XVIII. stoljeću. Soldo, Josip Ante J. Krišto (ed.) (2000). 159–187.
  • Antologija starih bosanskih tekstova Dizdar, Mak in Antologije (Alef (Firm))) (1997). Alef, Sarajevo.
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