Forschung

Die aktuellen Arbeitsgruppen des Instituts für Informatik decken zentrale Gebiete der Informatik in moderner und attraktiver Ausrichtung ab:

Sie sind national und international gut vernetzt. Arbeitsgruppen des Instituts sind aktiv beteiligt am Exzellenzcluster Cells in Motion, dem Sonderforschungsbereich Molekulare kardiovaskuläre Bildgebung(MoBil) sowie an der Gründung des European Institute for Molecular Imaging (EIMI) und des Center for Nonlinear Science (CENOS) der WWU.

Neben dem Institut für Informatik beherbergt die Westfälische Wilhelms-Universität viele weitere Institute und Arbeitsgruppen, an denen Forschung und Lehre mit starkem Bezug zur Informatik durchgeführt wird, insbesondere in Teilgebieten der Angewandten Informatik wie Wirtschaftsinformatik, Geoinformatik, Bioinformatik und medizinische Informatik.

Und wir arbeiten zusammen - viele Lehrangebote aus diesen Bereichen sind als fachübergreifende Studien auch im Master Informatik anrechenbar und erlauben so vertiefte Einblicke in Anwendungen von Informatiktechniken.

Eine Übersicht bietet die Seite Alle Informatiken und das Menü "Assoziierte Gruppen" auf der Informatik-Leitseite.

Wir planen u.a. auch ein gemeinsames Graduiertenkolleg.

 

 

 

  • Laufende Projekte

    • Safe ILIAS – Sichere Integration von Lernen in Autonomen cyber-physischen Systemen ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: HE 6733/5-1
    • Clavicle-ML – Retrospektive CT-Untersuchungen zur Schlüsselbeinossifikation - Entwicklung eines klinischen Entscheidungshilfesystems mit skalenbasierten Bewertungen und modernen Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Gültigkeit und Zuverlässigkeit forensischer Altersbegutachtungen ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: LI 1530/31-1; SCHM 1609/8-1
    • FOR 5393: Die digitale Mittelstadt der Zukunft ( – )
      DFG-Hauptprojekt koordiniert an der Universität Münster: DFG - Forschungsgruppe
    • FOR 5393: Die digitale Mittelstadt der Zukunft - Teilprojekt: Effizienter und identitätsfördernder Gesetzesvollzug in der Verwaltung einer Mittelstadt ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Forschungsgruppe | Förderkennzeichen: SCHO 1965/1-1
    • InFlame – Else Kröner Medical Scientist Kolleg Münster - Dynamik von Entzündungsreaktionen ( – )
      participations in other joint project: Else Kröner Medical Scientist Kolleg | Förderkennzeichen: 2021_EKMK.13
    • E-Mobilität für LKWs - Prädiktive KI Modelle ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: MAN Truck & Bus SE
    • Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit dem Arbeitskreis Glorius des organisch-chemischen Instituts im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse ( – )
      Eigenmittelprojekt
    • SPP 2363 - Teilprojekt: Neuronale Fingerabdrücke als struktur- und aktivitätssensitive molekulare Darstellungen ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Schwerpunktprogramm | Förderkennzeichen: KO 4689/7-1; RI 2938/3-1
    • InterKIWWU – Interdisziplinäres Lehrprogramm zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 16DHBKI049
    • maQinto – Maschinell trainierter Qualitätssensor, intelligente Prozessteuerung und ein ML-Framework zur ressourceneffizienten, maßgeschneiderten Kohlenstofffaserherstellung ( – )
      participations in bmbf-joint project: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 01I522020D
    • PPP-DL – Performance, Portabilität und Produktivität für Deep-Learning Anwendungen auf Multi- und Many-Core Architekturen ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: GO 756/8-1
    • SFB 1450 A05 - Longitudinale Ganzkörperbildgebung und mathematische Modellierung zur Untersuchung der Dynamik von Immunzellen ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, A05
    • GAIA – Standortübergreifendes Graduiertenkolleg: „Trustworthy AI for Seamless Problem solving: Next generation Intelligence Joins Robust Data Analysis“ (Data NInJA) - Promotionsthema: "Gaußprozesse für automatische und interpretierbare Anomalie-Erkennung" ( – )
      participations in other joint project: MKW - Förderlinie „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ - Standortübergreifendes Graduiertenkolleg | Förderkennzeichen: 005-2010-0003
    • SFB 1450 Z01 - Interaktive und rechnergestützte Analyse von großen multiskalen Bildgebungsdaten ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, Z01
    • SFB 1450 B04 - Multiskalige Darstellung und Analyse der Leukozytenwanderung in hypoxischen Entzündungsbereichen in vivo ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, B04
    • SFB 1459 C05 - Kohärente nanophotonische neuronale Netzwerke mit adaptiven molekularen Systemen ( – )
      Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1459/1, C05
    • HiRes – HiRes-Hemo: Hämodynamik in hoher räumlich-zeitlicher Auflösung durch vergleichende visuelle Analyse von 4D PC-MRI-Daten und CFD-Simulationsensembles ( – )
      Gefördertes Einzelprojekt: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung | Förderkennzeichen: LI 1530/28-1; HO 5231/3-1
    • meditrain – Verbundprojekt: Intelligente Virtuelle Agenten für die Medizinische Ausbildung (medical tr.AI.ning) - Teilvorhaben: Entwicklung und Erforschung von intelligenten virtuellen Agenten für die klinisch-medizinische Ausbildung mit Schwerpunkt in KI ( – )
      participations in bmbf-joint project: Bundesministerium für Bildung und Forschung | Förderkennzeichen: 16DHBKI077
    • InChangE – Individualisierung in sich ändernden Umwelten ( – )
      participations in other joint project: MKW - Förderlinie "Profilbildung" | Förderkennzeichen: PROFILNRW-2020-143-B
    • Friends with benefits? A holistic approach to diffuse mutualism in plant pollinator interactions ( – )
      participations in other joint project: HFSP - Research Grant - Program | Förderkennzeichen: RGP0057/2021
    • STATE – SystemC to Timed Automata Transformation Engine (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Applied IoT Data Analytics (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • IGS – Informatik in der Grundschule (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Query Processing (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Metric and Ptolemaic Access Methods (seit )
      Eigenmittelprojekt
    • Similarity Search (seit )
      Eigenmittelprojekt

  • Neueste Publikationen

    • Schulte L; Butz M; Becker M; Risse B; Schuck C. . ‘Accelerating Finite-Difference Frequency-Domain Simulations for Inverse Design Problems in Nanophotonics using Deep Learning .’ Journal of the Optical Society of America B 41, Nr. 4: 1039–1046. doi: 10.1364/JOSAB.506159.
    • Steinhorst, Phil; Duhme, Christof; Jiang, Xiaoyi; Vahrenhold, Jan. . ‘Recognizing Patterns in Productive Failure.’ In Proceedings of the 55th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1, edited by Battestilli, Lina; Rebelsky, Samuel; Shoop, Libby, 1293–1299. New York, NY: ACM Press. doi: 10.1145/3626252.3630915.
    • Krause, Maurice; Greefrath, Gilbert; Forthmann, Boris; Kremer, Fabienne E.; Reer, Felix; Laumann, Daniel; Masemann, Dörthe; Denz, Cornelia; Heinicke, Susanne; Leibrock, Barbara; Marohn, Annette; Quandt, Thorsten; Souvignier, Elmar; Ubben, Malte; Heusler, Stefan. . ‘Effects of student-owned and provided mobile devices on mathematical modeling competence: investigating interaction effects with problematic smartphone use and fear of missing out.’ Frontiers in Education 9: 1167114. doi: 10.3389/feduc.2024.1167114.
    • Kockwelp, Jacqueline; Thiele, Sebastian; Bartsch, Jannis; Haalck, Lars; Gromoll, Jörg; Schlatt, Stefan; Exeler, Rita; Bleckmann, Annalen; Lenz, Georg; Wolf, Sebastian; Steffen, Björn; Berdel, Wolfgang Eduard; Schliemann, Christoph; Risse, Benjamin; Angenendt, Linus. . ‘Deep learning predicts therapy-relevant genetics in acute myeloid leukemia from Pappenheim-stained bone marrow smears.’ Blood Advances 8, Nr. 1: 70–79. doi: 10.1182/bloodadvances.2023011076.
    • Delicaris, Joanna; Stübbe, Jonas; Schupp, Stefan; Remke, Anne. . ‘RealySt: A C++ Tool for Optimizing Reachability Probabilities in Stochastic Hybrid Systems.’ In Performance Evaluation Methodologies and Tools, edited by Kalyvianaki, Evangelia; Paolieri, Marco, 170–182. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-48885-6_11.
    • Schick, Johannes; Wagner, Marc; Lippe, Wolfram-Manfred. . ‘Graphical and Textual Models Embedded in a Constructor-Driven Transformation.’ In Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Semantic Computing, edited by IEEE Computer Society, or the Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 226–230. Piscataway, NJ : Wiley-IEEE Computer Society Press. doi: 10.1109/ICSC59802.2024.00065.
    • Beckmann, Daniel; Kockwelp, Jacqueline; Gromoll, Joerg; Kiefer, Friedemann;Risse, Benjamin. . ‘SAM meets Gaze: Passive Eye Tracking for Prompt-based Instance Segmentation.’ Proceedings of Machine Learning Research . [accepted / in Press (not yet published)]
    • Gebauer, Eike; Thiele, Sebastian; Ouvrard, Pierre; Sicard, Adrien; Risse, Benjamin. . ‘Towards a Dynamic Vision Sensor-based Insect Camera Trap.’ Contributed to the Winter Conference on Applications of Computer Vision 2024, Waikoloa, Hawaii. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Haalck, Lars; Risse, Benjamin. . ‘Solving the Plane-Sphere Ambiguity in Top-Down Structure-from-Motion.’ Contributed to the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Waikoloa, Hawaii. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Young S; Schiffer C; Wagner A; Patz J; Potapenko A; Herrmann L; Nordhoff V; Pock T; Krallmann C; Stallmeyer B; Röpke A; Kierzek M; Biagioni C; Wang T; Haalck L; Deuster D; Hansen JN; Wachten D; Risse B; Behre HM; Schlatt S; Kliesch S; Tüttelmann F; Brenker C; Strünker T. . ‘Human fertilization in vivo and in vitro requires the CatSper channel to initiate sperm hyperactivation.’ Journal of Clinical Investigation 134, Nr. 1. doi: 10.1172/JCI173564.
    • Evers, Marina; Derstroff, Adrian; Leistikow, Simon; Schneider, Tom; Mallepree, Larissa; Stampke, Jan; Leisgang, Moritz; Sprafke, Sebastian; Schuhl, Melina; Krefft, Niklas; Droese, Felix; Linsen, Lars. . ‘Visual analytics of soccer player performance using objective ratings.’ Information Visualization 1–15. doi: 10.1177/14738716231220539.
    • Jarrous-Holtrup, S; Abdinghoff, J; Schamel, F; Gorlatch, S. . ‘Towards an Autoscaling Service for Real-Time Online Interactive Applications on Clouds.’ In Euromicro Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, edited by Chis, A; González-Vélez, H., 1–8. Dublin: Wiley-IEEE Press. doi: 10.1109/PDP62718.2024.00024.
    • Xiao J, Zhong Y, Jia Y, Wang Y, Jiang X, Wang S. . ‘A novel deep ensemble model for imbalanced credit scoring in internet finance.’ International Journal of Forecasting 40, Nr. 1: 348–372.
    • Xiao J, Wen Z, Jiang X, Yu L, Wang S. . ‘Three-stage research framework to assess and predict the financial risk of SMEs based on hybrid method.’ Decision Support Systems 177: 114090.
    • Chen J, Pi D, Jiang X, Xu Y, Chen Y, Wang X. . ‘Denosieformer: A transformer based approach for single-channel EEG artifact removal.’ IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 73: 1–16.
    • Eminaga o, Saad F, Tian Z, Wolffgang U, Karakiewicz P, Ouellet V, Azzi F, Spieker T, Helmke B, Graefen M, Jiang X, Xing L, Witt J, Trudel D, Leyh-Bannurah SM. . ‘Artificial intelligence unravels interpretable malignancy grades of prostate cancer on histology images.’ npj Imaging 2: 6.
    • Zhang Q, Jiang X. . ‘Classification performance boosting for interpolation kernel machines by training set pruning using genetic algorithm.’ In Prof. of ICPRAM, edited by M. Castrillon-Santana, M. De Marsico, A. Fred, 428–435. Rome: SciTePress - Science and and Technology Publications.
    • Hegselmann S, Shen Z, Gierse F, Agrawal M, Sontag D, Jiang X. . ‘A data-centric approach to generate faithful and high quality patient summaries with large language models.’ In Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL). [accepted / in Press (not yet published)]
    • Winter NR; Blanke J; Leenings R; Ernsting J; Fisch L; Sarink K; Barkhau C; Emden D; Thiel K; Flinkenflügel K; Winter A; Goltermann J; Meinert S; Dohm K; Repple J; Gruber M; Leehr EJ; Opel N; Grotegerd D; Redlich R; Nitsch R; Bauer J; Heindel W; Gross J; Risse B; Andlauer TFM; Forstner AJ; Nöthen MM; Rietschel M; Hofmann SG; Pfarr JK; Teutenberg L; Usemann P; Thomas-Odenthal F; Wroblewski A; Brosch K; Stein F; Jansen A; Jamalabadi H; Alexander N; Straube B; Nenadic I; Kircher T; Dannlowski U; Hahn T. . ‘A Systematic Evaluation of Machine Learning--Based Biomarkers for Major Depressive Disorder.’ JAMA Psychiatry . doi: 10.1001/jamapsychiatry.2023.5083. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Niehage, Mathis; Remke, Anne. . ‘The Best of Both Worlds: Analytically-Guided Simulation of HPnGs for Optimal Reachability.’ In Performance Evaluation Methodologies and Tools - 16th EAI International Conference, VALUETOOLS 2023, Crete, Greece, September 6–7, 2023, Proceedings, edited by Kalyvianaki, Evangelia; Paolieri, Marco, 61–81. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-48885-6_5.
    • Bender, Magnus; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Unsupervised Estimation of Subjective Content Descriptions in an Information System.’ International Journal of Semantic Computing 1. doi: 10.1142/S1793351X24410034.
    • Bender, Magnus; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘ReFrESH – Relation-preserving Feedback-reliant Enhancement of Subjective Content Descriptions.’ In ICSC-24 Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Semantic Computing. New York: Wiley-IEEE Computer Society Press. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Luttermann, Malte; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Colour Passing Revisited: Lifted Model Construction with Commutative Factors.’ In AAAI-24 Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence.: AAAI Press. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Hartwig, Mattis; Möller, Ralf; Braun, Tanya. . ‘An Extended View on Lifting Gaussian Bayesian Networks.’ Artificial Intelligence . [accepted / in Press (not yet published)]
    • Luttermann, Malte; Hartwig, Mattis; Braun, Tanya; Möller, Ralf; Gehrke, Marcel. . ‘Lifted Causal Inference in Relational Domains.’ In CLeaR-24 Proceedings of the 3rd Conference on Causal Learning and Reasoning.: MLResearchPress. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Adelt J.; Bruch S.; Herber P.; Niehage M.; Remke A. . ‘Shielded Learning for Resilience and Performance Based on Statistical Model Checking in Simulink.’ In Bridging the Gap Between AI and Reality - First International Conference, AISoLA 2023, Crete, Greece, October 23–28, 2023, Proceedings, edited by Steffen, Bernhard, 94–118. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-46002-9_6.

    • Barrie, Robert; Haalck, Lars; Risse, Benjamin; Nowotny, Thomas; Graham, Paul; Buehlman, Cornelia. . ‘Trail using ants follow idiosyncratic routes in complex landscapes.’ Learning and Behavior s13420-023-00615. doi: https://doi.org/10.3758/s13420-023-00615-y.
    • Hätscher Ole , Junga Anna , Schulze Henriette , Kockwelp Pascal , Risse Benjamin , Back D. Mitja , Marschall Bernhard. „Zusammenhang von Persönlichkeitsvariablen und Leistung in der virtuellen medizinischen Ausbildung.“ contributed to the Jahrestagung der Gesellschaft für medizinische Ausbildung (GMA) 2023, Osnabrück, . doi: 10.3205/23GMA273.
    • Engelbertz, Christiane; Feld, Jannik; Makowski, Lena; Lange, Stefan A.; Guenster, Christian; Droege, Patrik; Ruhnke, Thomas; Gerss, Joachim; Reinecke, Holger; Koeppe, Jeanette. . ‘Contemporary secondary prevention in survivors of ST-elevation myocardial infarction with and without chronic kidney disease: a retrospective analysis.’ CKJ: Clinical Kidney Journal 16, Nr. 11. doi: 10.1093/ckj/sfad219.
    • Borrelli, Gabriel; Hagemann, Lars; Steinkühler, Jannik;Derstroff, Adrian;Evers, Marina;Huesmann, Karim;Leistikow, Simon;Rave, Hennes;Gol, Reyhaneh Sabbagh;Linsen, Lars. . ‘2022 IEEE Scientific Visualization Contest Winner: Multifield Analysis of Vorticity-Driven Lateral Spread in Wildfire Ensembles.’ IEEE Computer Graphics and Applications 44, Nr. 1: 40–49. doi: 10.1109/MCG.2023.3310298.
    • Angenent, Holger; Müller, Daniel; Vogl, Raimund. . ‘Bringing HPC clusters into Science Mesh.’ In Proceedings of European University Information Systems Congress 2023, edited by Desnos, Jean-François; López Nores, Martín, 249–256. online: EasyChair. doi: 10.29007/gfjd.
    • Delicaris, Joanna; Schupp, Stefan; Ábrahám, Erika; Remke, Anne. . ‘Maximizing Reachability Probabilities in Rectangular Automata with Random Clocks.’ In Theoretical Aspects of Software Engineering, edited by David, Cristina; Sun, Meng, 164–182. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-35257-7_10.
    • Makowski, L; Engelbertz, C; Köppe, J; Dröge, P; Ruhnke, T; Günster, C; Gerß, J; Freisinger, E; Malyar, N; Reinecke, H; Feld, J. . ‘Contemporary Treatment and Outcome of Patients with Ischaemic Lower Limb Amputation: A Focus on Sex Differences.’ European Journal of Vascular and Endovascular Surgery 66, Nr. 4: 550–559. doi: 10.1016/j.ejvs.2023.06.018.
    • Schüftan, Erik;. „Chromatoid body architect TDRD6 - impact on spermatogenesis and male infertility.“ contributed to the European Testis Workshop, Montreux, .
    • Plagwitz L; Vogelsang T; Doldi F; Bickmann L; Fujarski M; Eckardt L; Varghese J. . ‘The Necessity of Multiple Data Sources for ECG-Based Machine Learning Models.’ Studies in Health Technology and Informatics 302: 33–37. doi: 10.3233/SHTI230059.
    • Fujarski M; Porschen C; Plagwitz L; Stroth D; Van Alen CM; Sadjadi M; Weiss R; Zarbock A; Von Groote T; Varghese J. . ‘DeepTSE: A Time-Sensitive Deep Embedding of ICU Data for Patient Modeling and Missing Data Imputation.’ Studies in Health Technology and Informatics 302: 237–241. doi: 10.3233/SHTI230110.
    • Kuehnemund, L; Lange, SA; Feld, J; Padberg, JS; Fischer, AJ; Makowski, L; Engelbertz, C; Dröge, P; Ruhnke, T; Guenster, C; Gerß, J; Freisinger, E; Reinecke, H; Koeppe, J. . ‘Sex disparities in guideline-recommended therapies and outcomes after ST-elevation myocardial infarction in a contemporary nationwide cohort of patients over an eight-year period.’ Atherosclerosis 375: 30–37. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2023.05.007.
    • Mergen, M; Junga, Anna, Risse, Benjamin; Valkov, Dimitar; Graf, Norbert; Marschall, Bernhard; Medical Tr.AI.Ning Consortium. . „Immersive training of clinical decision making with AI driven virtual patients – a new VR platform called medical tr.AI.ning.“ GMS Journal for Medical Education 40, Nr. 2. doi: 10.3205/ZMA001600.
    • Schilling, M.; Cruse, H. . ‘neuroWalknet, a controller for hexapod walking allowing for context dependent behavior.’ PLoS Computational Biology 19, Nr. 1: e1010136. doi: 10.1371/journal.pcbi.1010136.
    • Schilling, M.; Hammer, B.; Ohl, F.W.; Ritter, H.; Wiskott, L. . ‘Modularity in Nervous Systems—a Key to Efficient Adaptivity for Deep Reinforcement Learning.’ Cognitive Computation in press. doi: 10.1007/s12559-022-10080-w.
    • Brix T.J.; Berentzen M.; Becker L.; Storck M.; Varghese J. . ‘Development of a Command Line Interface for the Analysis of Result Sets from Automated Queries to Literature Databases.’ Studies in Health Technology and Informatics 302: 162–166. doi: 10.3233/SHTI230095.
    • Ventura, David; Roll, Wolfgang; Kasper, Hans-Udo; Rahbar, Kambiz; Stegger, Lars. . ‘177Lu-DOTATATE (Lutathera) Therapy in 68Ga-DOTATATE PET/CT-Negative Liver Metastases of a Neuroendocrine Tumor.’ Clinical Nuclear Medicine 48, Nr. 12. doi: 10.1097/RLU.0000000000004888.
    • Krause, Maurice; Greefrath, Gilbert. . „Zum Interesse an digitalen Aufgaben: Geschlechtsspezifische Unterschiede zwischen Schülerinnen und Schülern.“ In Beiträge zum Mathematikunterricht 2022. 56. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik, herausgegeben von IDMI-Primar Goethe-Universität Frankfurt, 953–956. Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. doi: 10.17877/DE290R-23696.
    • Rasch, Ari; Schulze, Richard; Shabalin, Denys; Elster, Anne; Gorlatch, Sergei; Hall, Mary. . ‘(De/Re)-Compositions Expressed Systematically via MDH-Based Schedules.’ In CC 2023: Proceedings of the 32nd ACM SIGPLAN International Conference on Compiler Construction, edited by Verbrugge, Clark, 61–72. New York: ACM Press. doi: 10.1145/3578360.3580269.
    • Engelbertz, C; Feld, J; Makowski, L; Kühnemund, L; Fischer, AJ; Lange, SA; Günster, C; Dröge, P; Ruhnke, T; Gerß, J; Freisinger, E; Reinecke, H; Köppe, J. . ‘Contemporary in-hospital and long-term prognosis of patients with acute ST-elevation myocardial infarction depending on renal function: a retrospective analysis.’ BMC Cardiovascular Disorders 23, Nr. 1: 62. doi: 10.1186/s12872-023-03084-3.
    • Beuker, C; Köppe, J; Feld, J; Meyer, CL; Dröge, P; Ruhnke, T; Günster, C; Wiendl, H; Reinecke, H; Minnerup, J. . ‘Association of age with 1-year outcome in patients with acute ischaemic stroke treated with thrombectomy: real-world analysis in 18 506 patients.’ Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry 94, Nr. 8: 631–637. doi: 10.1136/jnnp-2022-330506.
    • Alyaydin, E; Sindermann, JR; Köppe, J; Gerss, J; Dröge, P; Ruhnke, T; Günster, C; Reinecke, H; Feld, J. . ‘Depression and Anxiety in Heart Transplant Recipients: Prevalence and Impact on Post-Transplant Outcomes.’ Journal of personalized medicine 13, Nr. 5. doi: 10.3390/jpm13050844.
    • Lange SA, Schliemann C, Engelbertz C, Feld J, Makowski L, Gerß J, Dröge P, Ruhnke T, Günster C, Reinecke H, Köppe J. . ‘Survival of Patients with Acute Coronary Syndrome and Hematologic Malignancies-A Real-World Analysis.’ Cancers 15, Nr. 20. doi: 10.3390/cancers15204966.
    • Lange SA, Schliemann C, Makowski L, Engelbertz C, Feld J, Gerss J, Droege P, Ruhnke J, Guenster T, Reinecke H, Koeppe J. . ‘Acute and long-term outcomes of acute coronary syndrome in patients with hematological malignancies.’ European Heart Journal 44.
    • Makowski L, Feld J, Engelbertz C, Koeppe J, Kuehnemund L, Fischer A, Lange SA, Droege P, Ruhnke T, Guenster C, Malyar N, Gerss J, Freisinger E, Reinecke H. . ‘Sex Disparities in Treatment and Outcome of Patients with Lower Extremity Arterial Disease: A Secondary Data Analysis.’ Gesundheitswesen 85, Nr. Epub: S127–S134. doi: 10.1055/a-1916-9717.
    • Hagedorn, Bastian; Lenfers, Johannes; Koehler, Thomas; Qin, Xueying; Gorlatch, Sergei; Steuwer, Michel. . ‘Achieving High Performance the Functional Way: Expressing High-Performance Optimizations as Rewrite Strategies.’ Communications of the ACM 66, Nr. 3: 89–97. doi: 10.1145/3580371.
    • Purk M.; Fujarski M.; Becker M.; Warnecke T.; Varghese J. . ‘Utilizing a tablet-based artificial intelligence system to assess movement disorders in a prospective study.’ Scientific Reports 13, Nr. 1. doi: 10.1038/s41598-023-37388-3.
    • Purk M.; Fujarski M.; Becker M.; Warnecke T.; Varghese J. . ‘Utilizing a tablet-based artificial intelligence system to assess movement disorders in a prospective study.’ Scientific Reports 13, Nr. 1. doi: 10.1038/s41598-023-37388-3.
    • Mense, Sophie; Höveler, Karina; Blohm, Pauline Anne; Willemsen, Lisa Constanze. . ‘Designing a tool for authoring digital problem-solving tasks in an app – an integrative learning design study.’ In Proceedings of the 13th Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13), edited by Drijvers, P.; Csapodi, C.; Palmér, H.; Gosztonyi, K.; Kónya, E., 2993–3000. Budapest: Alfréd Rényi Institute of Mathematics and ERME.
    • da Silva, Carina; Schupp, Stefan; Remke, Anne. . ‘Optimizing Reachability Probabilities for a Restricted Class of Stochastic Hybrid Automata via Flowpipe-Construction.’ ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 33, Nr. 4: 1–27. doi: https://doi.org/10.1145/3607197.
    • Adelt J; Liebrenz T; Herber P. . ‘Formal Verification of Intelligent Hybrid Systems that are modeled with Simulink and the Reinforcement Learning Toolbox.’ In Software Engineering, edited by Gregor Engels; Regina Hebig; Matthias Tichy, 29–30. Paderborn: Gesellschaft für Informatik.
    • Haalck, Lars; Thiele, Sebastian; Risse, Benjamin. . ‘Tracking Tiny Insects in Cluttered Natural Environments using Refinable Recurrent Neural Networks.’ Contributed to the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Waikoloa, Hawaii. [accepted / in Press (not yet published)]
    • Haalck L; Mangan M; Wystrach A; Clement L; Webb B; Risse B. . ‘CATER: Combined Animal Tracking & Environment Reconstruction.’ Science advances 9, Nr. 16: eadg2094.
    • Pielage, Leon; Schmidle, Paul; Marschall, Bernhard; Risse, Benjamin. „Diffusion Models in Dermatological Education: Flexible High Quality Image Generation for VR-based Clinical Simulations.“ contributed to the NeurIPS'23 Workshop: Generative AI for Education (GAIED), New Orleans, Louisiana, .

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Die  älteren Forschungsberichte des Instituts für Informatik sind Teil der Forschungsberichte der WWU. Suchen Sie also in den folgenden Dokumenten den Bericht "Fachbereich Mathematik und Informatik", und darin nach "Institut für Informatik", um den passenden Teil zu finden: