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.

 

  • DESI dark secrets. Abreu, Matilde Lopes; Turner, Michael S. (2025).
  • MirrorCBO: A consensus-based optimization method in the spirit of mirror descent Bungert, Leon; Hoffmann, Franca; Kim, Doh Yeon; Roith, Tim (2025).
  • On a symplectic quantum Howe duality. Bodish, Elijah; Tubbenhauer, Daniel (2025).
  • Resting calcium ion 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).
  • Master your practice! A quantitative analysis of Device and system handling training to enable competent interactions with intelligent voice assistants. Maximilian, B.; Markus, A.; Pfister, J.; Carolus, A.; Hotho, A.; Wienrich, C. (2025). 17 100610.
  • Photofunctional cyclophane host–guest systems. Garain, Swadhin; Würthner, Frank (2025). 61(15) 3081–3092.
  • GEE‐PICX: generating cloud‐free Sentinel‐2 and Landsat image composites and spectral indices for custom areas and time frames – a Google Earth Engine web application. Pflumm, Luisa; Kang, Hyeonmin; Wilting, Andreas; Niedballa, Jürgen (2025).
  • Safer interaction with IVAs: The impact of privacy literacy training on competent use of intelligent voice assistants. Markus, A.; Baumann, M.; Pfister, J.; Carolus, A.; Hotho, A.; Wienrich, C. (2025). 8(100372)
  • Risk and Reward: Portfolio-based Dynamic Electricity Tariffs for Leveraging Demand-side Flexibility. Ameling, Justus; Gust, Gunther (2025).
  • DESI dark secrets. Abreu, Matilde Lopes; Turner, Michael S. (2025).
  • Origin of the non-Fermi-liquid behavior in CeRh\($_\mathbf2$\)⁢As\($_\mathbf2$\)⁢. Khanenko, P.; Hafner, D.; Semeniuk, K.; Banda, J.; Lühmann, T.; Bärtl, F.; Kotte, T.; Wosnitza, J.; Zwicknagl, G.; Geibel, C.; Landaeta, J. F.; Khim, S.; Hassinger, E.; Brando, M. (2025). 111(4)
  • Conserving saproxylic flagship species by complementing 150 years of natural history with citizen science data---the case of the stag beetles (Lucanidae, Coleoptera) of Portugal. Soutinho, Jo~ao Gonçalo; Carvalho, Jo~ao; Matos, Milene; Grosso-Silva, José Manuel; Moreira-Pinhal, Tatiana C.; Rego, Carla; Ferreira, Sónia; Abreu, Jo~ao Gonçalo; Gonçalves, Ana Rita; Ceia, Helena; Fonseca, Carlos; Rufino, Cristina; Müller, Jörg; Vierling, Kerri T.; Vierling, Lee A.; Gonçalves, Jo~ao (2025).
  • Neonatal antipredator tactics shape female movement patterns in large herbivores. Atmeh, Kamal; Bonenfant, Christophe; Gaillard, Jean-Michel; Garel, Mathieu; Hewison, A. J. Mark; Marchand, Pascal; Morellet, Nicolas; Anderwald, Pia; Buuveibaatar, Bayarbaatar; Beck, Jeffrey L.; Becker, Matthew S.; van Beest, Floris M.; Berg, Jodi; Bergvall, Ulrika A.; Boone, Randall B.; Boyce, Mark S.; Chamaillé-Jammes, Simon; Chaval, Yannick; Buyanaa, Chimeddorj; Christianson, David; Ciuti, Simone; Côté, Steeve D.; Diefenbach, Duane R.; Droge, Egil; du Toit, Johan T.; Dwinnell, Samantha; Fennessy, Julian; Filli, Flurin; Fortin, Daniel; Hart, Emma E.; Hayes, Matthew; Hebblewhite, Mark; Heim, Morten; Herfindal, Ivar; Heurich, Marco; von Hoermann, Christian; Huggler, Katey; Jackson, Craig; Jakes, Andrew F.; Jones, Paul F.; Kaczensky, Petra; Kauffman, Matthew; Kjellander, Petter; LaSharr, Tayler; Loe, Leif Egil; May, Roel; McLoughlin, Philip; Meisingset, Erling L.; Merrill, Evelyn; Monteith, Kevin L.; Mueller, Thomas; Mysterud, Atle; Nandintsetseg, Dejid; Olson, Kirk; Payne, John; Pearson, Scott; Pedersen, AAshild Onvik; Ranglack, Dustin; Reinking, Adele K.; Rempfler, Thomas; Rice, Clifford G.; Roskaft, Eivin; Saether, Bernt-Erik; Saïd, Sonia; Santacreu, Hugo; Schmidt, Niels Martin; Smit, Daan; Stabach, Jared A.; St-Laurent, Martin-Hugues; Taillon, Joëlle; Walter, W. David; White, Kevin; Péron, Guillaume; Loison, Anne (2025). 9(1) 142–152.
  • Malaria vaccine introduction in Africa: progress and challenges. Impouma, Benido; Adidja, Amani; Mboussou, Franck; Cabore, Joseph; Moeti, Matshidiso (2025). 405(10478) 521–524.
  • Efficacy and Safety of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists for Weight Loss Among Adults Without Diabetes: A Systematic Review of Randomized Controlled Trials. Moiz, Areesha; Filion, Kristian B.; Toutounchi, Helia; Tsoukas, Michael A.; Yu, Oriana H.Y.; Peters, Tricia M.; Eisenberg, Mark J. (2025).
  • Sample coverage affects diversity measures of bird communities along a natural recovery gradient of abandoned agriculture in tropical lowland forests. Kortmann, Mareike; Chao, Anne; Schaefer, H. Martin; Blüthgen, Nico; Gelis, Rudy; Tremlett, Constance J.; Busse, Annika; Püls, Marcel; Seibold, Sebastian; Kriegel, Peter; Rabl, Dominik; de la Hoz, Maria; Şekercioğlu, Çağan H.; Schleuning, Matthias; Feldhaar, Heike; Newell, Felicity L.; Kümmet, Sonja; Mitesser, Oliver; Peters, Marcel K.; Müller, Jörg (2025).
  • Risk response towards roads is consistent across multiple species in a temperate forest ecosystem. Luca Bastianelli, Matteo; von Hoermann, Christian; Kirchner, Katrin; Signer, Johannes; Dupke, Claudia; Henrich, Maik; Wielgus, Elodie; Fiderer, Christian; Belotti, Elisa; Bufka, Luděk; Ciuti, Simone; Dormann, Carsten F.; Kuemmerle, Tobias; Storch, Ilse; Grilo, Clara; Heurich, Marco (2024). 2024(7)
  • Estimating electrical distribution network length and capital investment needs from real-world topologies and land cover data. Rüde, Lenard; Wussow, Moritz; Heleno, Miguel; Gust, Gunther; Neumann, Dirk (2024). 195 114368.
  • Red fox cannibalism in a temperate forest ecosystem. Muther, Sandrina; Premier, Joe; Gahbauer, Martin; von Hoermann, Christian; Müller, Jörg; Heurich, Marco (2024). 77 8–15.
  • Spatio-temporal Pricing and Fleet Management under Mixed Autonomy. Ubeda, Ignacio; Gust, Gunther (2024).
  • Designing electricity distribution networks: The impact of demand coincidence. Gust, Gunther; Schlüter, Alexander; Feuerriegel, Stefan; Úbeda, Ignacio; Lee, Jonathan T; Neumann, Dirk (2024). 315(1) 271–288.
  • Effects of AI understanding-training on AI literacy, usage, self-determined interactions, and anthropomorphization with voice assistants. Markus, A.; Pfister, J.; Carolus, C.; Hotho, A.; Wienrich, C. (2024). 6(1) 100176.
  • Automated feeder routing for underground electricity distribution networks based on aerial images. Ameling, Justus; Gust, Gunther (2024).
  • Multi-period electricity distribution network investment planning under demand coincidence in the smart grid. Rüde, Lenard; Gust, Gunther; Neumann, Dirk (2024). 1–24.
  • Assessing the suitability of a one-time sampling event for close-kin mark-recapture: A caribou case study. Merriell, Brandon D.; Manseau, Micheline; Wilson, Paul J. (2024). 14(9) e70230.
  • Deep Learning: Foundations and Concepts Bishop, Christopher M.; Bishop, Hugh (2024). Springer International Publishing.
  • Empower the user - The impact of functional understanding training on usage, social perception, and self-determined interactions with intelligent voice assistants. Markus, A.; Pfister, J.; Carolus, A.; Hotho, A.; Wienrich, C. (2024). 6 100229.
  • Upscaling biodiversity monitoring: Metabarcoding estimates 31,846 insect species from Malaise traps across Germany. Buchner, Dominik; Sinclair, James S.; Ayasse, Manfred; Beermann, Arne J.; Buse, Jörn; Dziock, Frank; Enss, Julian; Frenzel, Mark; Hörren, Thomas; Li, Yuanheng; Monaghan, Michael T.; Morkel, Carsten; Müller, Jörg; Pauls, Steffen U.; Richter, Ronny; Scharnweber, Tobias; Sorg, Martin; Stoll, Stefan; Twietmeyer, Sönke; Weisser, Wolfgang W.; Wiggering, Benedikt; Wilmking, Martin; Zotz, Gerhard; Gessner, Mark O.; Haase, Peter; Leese, Florian (2024). 25(1)
  • The neuropeptide pigment-dispersing factor signals independently of Bruchpilot-labelled active zones in daily remodelled terminals of Drosophila clock neurons. Hofbauer, Benedikt; Zandawala, Meet; Reinhard, Nils; Rieger, Dirk; Werner, Christian; Evers, Jan Felix; Wegener, Christian (2024). 59(10) 2665–2685.
  • Messung, Modellierung und Vorhersage der Netzwerkqualität mit Fokus auf das Internet der Dinge (IoT). Technical Report (PhD dissertation), Herrnleben, Stefan (2024).
  • Messung, Modellierung und Vorhersage der Netzwerkqualität mit Fokus auf das Internet der Dinge (IoT). Technical Report (PhD dissertation), Herrnleben, Stefan (2024).
  • Messung, Modellierung und Vorhersage der Netzwerkqualität mit Fokus auf das Internet der Dinge (IoT). Technical Report (PhD dissertation), Herrnleben, Stefan (2024).
  • Effects of species traits on the catchability of butterflies with different types of Malaise traps and implications for total catch biomass. Hoffmann, Lara; Palt, Martin; Mignien, Lucas; Uhler, Johannes; Haase, Peter; Müller, Jörg; Stoll, Stefan (2024). 29(1) 8.
  • Development of Peptide-Based Probes for Molecular Imaging of the Postsynaptic Density in the Brain. Fernandes, Eduardo F. A.; Palner, Mikael; Raval, Nakul Ravi; Jeppesen, Troels E.; Danková, Daniela; Bærentzen, Simone L.; Werner, Christian; Eilts, Janna; Maric, Hans M.; Doose, Sören; Aripaka, Sanjay Sagar; Kaalund, Sanne Simone; Aznar, Susana; Kjaer, Andreas; Schlosser, Andreas; Haugaard-Kedström, Linda M.; Knudsen, Gitte M.; Herth, Matthias M.; Stro̷mgaard Kristian (2024). 67(14) 11975–11988.
  • Ground‐dwelling mammal and bird diversity in the southern Annamites: Exploring complex habitat associations and the ghost of past hunting pressure. Nguyen, An; Tilker, Andrew; Le, Duy; Niedballa, Jürgen; Pflumm, Luisa; Pham, Xuan Hoan; Le, Van Son; Luu, Hong Truong; Tran, Van Bang; Kramer‐Schadt, Stephanie; Sollmann, Rahel; Wilting, Andreas (2024). 6(4)
  • 3D Analytics: Opportunities and Guidelines for Information Systems Research. Gust, Gunther; Brandt, Tobias; Koppius, Otto; Rosenfelder, Markus; Neumann, Dirk (2023).
  • Provectories: Embedding-Based Analysis of Interaction Provenance Data. Walchshofer, Conny; Hinterreiter, Andreas; Xu, Kai; Stitz, Holger; Streit, Marc (2023). 29(12) 4816–4831.
  • Long-Term Effects of Perceived Friendship with Intelligent Voice Assistants on Usage Behavior, User Experience, and Social Perceptions. Wienrich, C.; Carolus, A.; Markus, A.; Augustin, Y.; Pfister, J.; Hotho, A. (2023). 12(4) 77.
  • Neural Model-Applying Network (Neuman): A New Basis for Computational Cognition. Roth, Frederick T. Ray, R. A. Sarker, X. Li (eds.) (2023).
  • Reliable route planning and time savings in real-world urban intermodal transportation networks: Evidence from Hamburg, Germany. Ruß, Matthias; Gust, Gunther (2023). 227 120196.
  • Subproject B2: Configuration and Evaluation. Hanselle, Jonas Manuel; Hüllermeier, Eyke; Mohr, Felix; Ngonga Ngomo, Axel-Cyrille; Sherif, Mohamed Ahmed; Tornede, Alexander; Wever, Marcel Dominik C.-J. Haake, F. Meyer auf der Heide, M. Platzner, H. Wachsmuth, H. Wehrheim (eds.) (2023). (Vol. 412) 85–104.
  • Extremely sparse models of linkage disequilibrium in ancestrally diverse association studies. Salehi Nowbandegani, Pouria; Wohns, Anthony Wilder; Ballard, Jenna L.; Lander, Eric S.; Bloemendal, Alex; Neale, Benjamin M.; O’Connor, Luke J. (2023). 55(9) 1494–1502.
  • AI Literacy: Kompetenzdimensionen und Einflussfaktoren im Kontext von Arbeit Wienrich, C.; Carolus, A.; Markus, A.; Augustin, Y. (2022). (Vol. 1) 1–24.
  • Digital interaction literacy model. Conceptualizing competencies for literate interactions with voice-based AI systems. Carolus, A.; Augustin, Y.; Markus, A.; Wienrich, C. (2022). 100114.
  • 3D-PV-Locator: Large-scale detection of rooftop-mounted photovoltaic systems in 3D. Mayer, Kevin; Rausch, Benjamin; Arlt, Marie-Louise; Gust, Gunther; Wang, Zhecheng; Neumann, Dirk; Rajagopal, Ram (2022). 310 118469.
  • Welcome message from the organizers. Weidlich, Anke; Neumann, Dirk; Staudt, Philipp; Gust, Gunther; Schäfer, Mirko (2021). 1–2.
  • The constrained reliable shortest path problem in stochastic time-dependent networks. Ruß, Matthias; Gust, Gunther; Neumann, Dirk (2021). 69(3) 709–726.
  • Predicting residential electricity consumption using aerial and street view images. Rosenfelder, Markus; Wussow, Moritz; Gust, Gunther; Cremades, Roger; Neumann, Dirk (2021). 301 117407.
  • Strategies for microgrid operation under real-world conditions. Gust, Gunther; Brandt, Tobias; Mashayekh, Salman; Heleno, Miguel; DeForest, Nicholas; Stadler, Michael; Neumann, Dirk (2021). 292(1) 339–352.
  • Anti–contactin-1 Antibodies Affect Surface Expression and Sodium Currents in Dorsal Root Ganglia. Grüner, Julia; Stengel, Helena; Werner, Christian; Appeltshauser, Luise; Sommer, Claudia; Villmann, Carmen; Doppler, Kathrin (2021). 8(5) e1056-.
  • An enriched automated PV registry: Combining image recognition and 3D building data. Rausch, Benjamin; Mayer, Kevin; Arlt, Marie-Louise; Gust, Gunther; Staudt, Philipp; Weinhardt, Christof; Neumann, Dirk; Rajagopal, Ram (2020).
  • AN ANALYSIS OF SURFACE AND GROWTH DIFFERENCES IN PLANTS OF DIFFERENT STAGES USING IMAGE PROCESSING . Rashid, Faizur; Delesa, Tamirat (F. Rashid; T. Delesa, eds.) (2019). 9(4) 7.
  • Robust Route Planning in Intermodal Urban Traffic. Ruß, Matthias; Gust, Gunther; Neumann, Dirk (2019).
  • Anti-CNTN1 IgG3 induces acute conduction block and motor deficits in a passive transfer rat model. Doppler, Kathrin; Schuster, Yasmin; Appeltshauser, Luise; Biko, Lydia; Villmann, Carmen; Weishaupt, Andreas; Werner, Christian; Sommer, Claudia (2019). 16(1) 73-.
  • Triangulated categories of mixed motives. Cisinski, Denis-Charles; Déglise, Frédéric (2019).
  • Competence, Fashion and the Case of Blockchain. Albrecht, Simon; Gust, Gunther; Strüker, Jens; Neumann, Dirk (2019).
  • Fast Model-Fitting of Bayesian Variable Selection Regression Using the Iterative Complex Factorization Algorithm. Zhou, Quan; Guan, Yongtao (2019). 14(2) 573–594.
  • Management’s IT Competence in turbulent Market Environments. Albrecht, Simon; Gust, Gunther; Strüker, Jens; Neumann, Dirk (2019).
  • Decision Support for Real Estate Investors: Improving Real Estate Valuation with 3D City Models and Points of Interest. Rosenfelder, Markus; Gust, Gunther; Neumann, Dirk (2019). 482.
  • The Announcement Effect: The Dependency of Demand Response on Timely Information and the Impact on Efficient System Operation. Arlt, Marie-Louise; Gust, Gunther; Neumann, Dirk (2018).
  • Multi-period planning of distribution grid reinforcements under uncertainty about future penetration of photovoltaic systems. Dimitrov, Ivan; Gust, Gunther; Brandt, Tobias; Biener, Wolfgang; Neumann, Dirk (2018). 1–6.
  • Essential formulae for restricted maximum likelihood and its derivatives associated with the linear mixed models. Zhu, Shengxin; Wathen, Andrew J (2018).
  • Quantification of sweat gland innervation in patients with Fabry disease: A case-control study. Kokotis, Panagiotis; Üçeyler, Nurcan; Werner, Christian; Tsivgoulis, Georgios; Papanikola, Nektaria; Katsanos, Aristeidis H.; Karandreas, Nikos; Sommer, Claudia (2018). 390 135–138.
  • Analytical Information Systems for the Planning and Operation of Decentralized Electricity Networks. Technical Report (PhD dissertation), Gust, Gunther (2018).
  • How a traditional company seeded new analytics capabilities. Gust, Gunther; Neumann, Dirk; Flath, Christoph M; Brandt, Tobias; Ströhle, Philipp (2017). 16(3) 215–230.
  • Defective synaptic transmission causes disease signs in a mouse model of juvenile neuronal ceroid lipofuscinosis. Grünewald, Benedikt; Lange, Maren D; Werner, Christian; O’Leary, Aet; Weishaupt, Andreas; Popp, Sandy; Pearce, David A; Wiendl, Heinz; Reif, Andreas; Pape, Hans C; Toyka, Klaus V; Sommer, Claudia; Geis, Christian (C. Rosenmund, ed.) (2017). 6 e28685-.
  • Impact of the nominal and real peak power of PV systems on grid reinforcement. Killinger, Sven; Biener, Wolfgang; Gust, Gunther; Wille-Haussmann, Bernhard (2016). 1–6.
  • Evaluation of methods for estimating distribution grid stress due to future installations of photovoltaic units. Biener, Wolfgang; Gunther, Gunther; Killinger, Sven; Wille-Haussmann, Bernhard (2016). 1780–1783.
  • Visual Analytics: Data, Analytical and Reasoning Provenance. Varga, Margaret; Varga, Caroline V. L. Lemieux (ed.) (2016). 141–150.
  • Bringing analytics into practice: evidence from the power sector. Gust, Gunther; Flath, Christoph; Brandt, Tobias; Ströhle, Philipp; Neumann, Dirk (2016).
  • WEB SERVICE COMPOSITION PROCESSES: A COMPARATIVE STUDY. AlSedrani, Aram; Touir, Ameur (2016). 7(1) 01–21.
  • Enhancing municipal analytics capabilities to enable sustainable urban transportation. Willing, Christoph; Gust, Gunther; Brandt, Tobias; Schmidt, Stefanie; Neumann, Dirk (2016).
  • A NOVEL APPROACH FOR PERFORMANCE ENHANCEMENT OF E-COMMERCE SOLUTIONS BY FRIENDS RECOMMENDATION SYSTEM AND NEO4J DATABASE. Li, Hongzhou; Zhang, Ji; Luo, Yonglong; Chen, Fulong; Chang, Liang in Lecture Notes in Computer Science, T. Ray, R. A. Sarker, X. Li (eds.) (2016). (Vol. 9592) 125–133.
  • Decision support for distribution grid planning. Gust, Gunther; Biener, Wolfgang; Brandt, Tobias; Dallmer-Zerbe, Kilian; Neumann, Dirk; Wille-Haussmann, Bernhard (2016). 1–7.
  • Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost. Chen, Tianqi; Xu, Bing; Zhang, Chiyuan; Guestrin, Carlos (2016).
  • Stiff person-syndrome IgG affects presynaptic GABAergic release mechanisms. Werner, Christian; Haselmann, Holger; Weishaupt, Andreas; Toyka, Klaus V.; Sommer, Claudia; Geis, Christian (2015). 122(3) 357–362.
  • Exploiting analysis history to support collaborative data analysis. Sarvghad, Ali; Tory, Melanie in GI ’15 (2015). 123–130.
  • Automated distribution grid planning considering Smart Grid and conventional grid reinforcement technologies. Biener, Wolfgang; Dallmer-Zerbe, Kilian; Krug, Benjamin; Gust, Gunther; Wille-Haussmann, Bernhard (2015). 1–6.
  • Interactions of Human Autoantibodies with Hippocampal GABAergic Synaptic Transmission – Analyzing Antibody-Induced Effects ex vivo. Haselmann, Holger; Röpke, Luise; Werner, Christian; Kunze, Albrecht; Geis, Christian (2015). 6
  • Analyse von Niederspannungsnetzen und Entwicklung von Referenznetzen. Technical Report (PhD dissertation), Gust, Gunther (2014).
  • Genome-wide efficient mixed-model analysis for association studies. Zhou, Xiang; Stephens, Matthew (2012). 44(7) 821–824.
  • Improved linear mixed models for genome-wide association studies. Listgarten, Jennifer; Lippert, Christoph; Kadie, Carl M; Davidson, Robert I; Eskin, Eleazar; Heckerman, David (2012). 9(6) 525–526.
  • Top Manufacturer of Orthocoir Sheets, Coir Cake & China Coir. Coir, We (W. Coir, ed.) (2012).
  • GCTA: A Tool for Genome-wide Complex Trait Analysis. Yang, Jian; Lee, S. Hong; Goddard, Michael E.; Visscher, Peter M. (2011). 88(1) 76–82.
  • FaST linear mixed models for genome-wide association studies. Lippert, Christoph; Listgarten, Jennifer; Liu, Ying; Kadie, Carl M; Davidson, Robert I; Heckerman, David (2011). 8(10) 833–835.
  • Variance component model to account for sample structure in genome-wide association studies. Kang, Hyun Min; Sul, Jae Hoon; Service, Susan K; Zaitlen, Noah A; Kong, Sit-yee; Freimer, Nelson B; Sabatti, Chiara; Eskin, Eleazar (2010). 42(4) 348–354.
  • Mixed linear model approach adapted for genome-wide association studies. Zhang, Zhiwu; Ersoz, Elhan; Lai, Chao-Qiang; Todhunter, Rory J; Tiwari, Hemant K; Gore, Michael A; Bradbury, Peter J; Yu, Jianming; Arnett, Donna K; Ordovas, Jose M; Buckler, Edward S (2010). 42(4) 355–360.
  • Efficient Control of Population Structure in Model Organism Association Mapping. Kang, Hyun Min; Zaitlen, Noah A; Wade, Claire M; Kirby, Andrew; Heckerman, David; Daly, Mark J; Eskin, Eleazar (2008). 178(3) 1709–1723.
  • Probe-It! Visualization Support for Provenance. Del Rio, Nicholas; da Silva, Paulo Pinheiro G. Bebis, R. Boyle, B. Parvin, D. Koracin, N. Paragios, S.-M. Tanveer, T. Ju, Z. Liu, S. Coquillart, C. Cruz-Neira, T. Müller, T. Malzbender (eds.) (2007). 732–741.
  • Philosophy, the ’unknown knowns’, and the public use of reason. Žižek, Slavoj (2006). 25(1) 137–142.
  • A unified mixed-model method for association mapping that accounts for multiple levels of relatedness. Yu, Jianming; Pressoir, Gael; Briggs, William H; Vroh Bi, Irie; Yamasaki, Masanori; Doebley, John F; McMullen, Michael D; Gaut, Brandon S; Nielsen, Dahlia M; Holland, James B; Kresovich, Stephen; Buckler, Edward S (2006). 38(2) 203–208.
  • Provenance and Annotation for Visual Exploration Systems. Groth, D.P.; Streefkerk, K. (2006). 12(6) 1500–1510.
  • QMPE: Estimating Lognormal, Wald, and Weibull RT distributions with a parameter-dependent lower bound. Heathcote, Andrew; Brown, Scott; Cousineau, Denis (2004). 36(2) 277–290.
  • Earth System Science Workbench: a data management infrastructure for earth science products. Frew, J.; Bose, R. (2001). 180–189.
  • Defacement : public secrecy and the labor of the negative Taussig, Michael T. (1999). Stanford University Press, Stanford, California.
  • A Simple Method for Computing the Inverse of a Numerator Relationship Matrix Used in Prediction of Breeding Values. Henderson, C. R. (1976). 32(1) 69–83.
  • Rapid Method for Computing the Inverse of a Relationship Matrix. Henderson, C.R. (1975). 58(11) 1727–1730.
  • Uloga džamije Mehmed-bega Stočanina u formiranju Gornjeg Vakufa: povodom nove izgradnje džamije Hadžijahić, Muhamed; Mujezinović, Mehmed; Hadžiabdić, Fahrija (1971). 48. Odbor islamske zajednice Gornji Vakuf, Gornji Vakuf.
  • Estimation of Variance and Covariance Components. Henderson, C. R. (1953). 9(2) 226–252.
  • Glasnik Zemaljskog muzeja u Bosni i Hercegovini Vol.1, no.1, p. 1-96 Hörmann, Kosta (1889). Zemaljski muzej u Bosni i Hercegovini, Sarajevo.

By continuing to use the site, you agree to the use of cookies. more information

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close