SDQ-Institutsseminar: Unterschied zwischen den Versionen
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Das SDQ-Institutsseminar ist eine ständige Lehrveranstaltung, die den Zweck hat, über aktuelle Forschungsarbeiten in den zu [https://sdq.kastel.kit.edu SDQ] gehörigen Forschungsgruppen innerhalb von [https://www.kastel.kit.edu KASTEL – Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit] zu informieren. Insbesondere soll Studierenden die Gelegenheit gegeben werden, über ihre Bachelor- und Masterarbeiten vor einem größeren Auditorium zu berichten. Schwerpunkte liegen dabei auf der Problemstellung, den Lösungsansätzen und den erzielten Ergebnissen. Das Seminar steht aber allen Studierenden und Mitarbeitenden des KIT sowie sonstigen Interessierten offen. | Das SDQ-Institutsseminar ist eine ständige Lehrveranstaltung, die den Zweck hat, über aktuelle Forschungsarbeiten in den zu [https://sdq.kastel.kit.edu Software Design and Quality (SDQ)] gehörigen Forschungsgruppen innerhalb von [https://www.kastel.kit.edu KASTEL – Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit] zu informieren. Insbesondere soll Studierenden die Gelegenheit gegeben werden, über ihre Bachelor- und Masterarbeiten vor einem größeren Auditorium zu berichten. Schwerpunkte liegen dabei auf der Problemstellung, den Lösungsansätzen und den erzielten Ergebnissen. Das Seminar steht aber allen Studierenden und Mitarbeitenden des KIT sowie sonstigen Interessierten offen. | ||
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Aktuelle Version vom 29. Januar 2024, 23:58 Uhr
Das SDQ-Institutsseminar ist eine ständige Lehrveranstaltung, die den Zweck hat, über aktuelle Forschungsarbeiten in den zu Software Design and Quality (SDQ) gehörigen Forschungsgruppen innerhalb von KASTEL – Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit zu informieren. Insbesondere soll Studierenden die Gelegenheit gegeben werden, über ihre Bachelor- und Masterarbeiten vor einem größeren Auditorium zu berichten. Schwerpunkte liegen dabei auf der Problemstellung, den Lösungsansätzen und den erzielten Ergebnissen. Das Seminar steht aber allen Studierenden und Mitarbeitenden des KIT sowie sonstigen Interessierten offen.
Das Seminar findet auf Wunsch hybrid mit online zugeschalteten Teilnehmenden statt. Bitte dies den Betreuenden rechtzeitig mitteilen, damit diese die notwendigen Geräte aufbauen können.
Ort | Gebäude 50.34, Seminarraum 010 oder online, siehe Beschreibung | |
---|---|---|
Zeit | jeweils freitags, 11:30–13:00 Uhr |
Die Vorträge müssen den folgenden zeitlichen Rahmen einhalten (siehe auch SDQ-Wiki):
- Masterarbeit: 30 Minuten Redezeit + 15 Minuten Diskussion
- Bachelorarbeit: 20 Minuten Redezeit + 10 Minuten Diskussion
Weitere Informationen
Nächste Vorträge
Termine in Kalender importieren: iCal (Download)
Freitag, 10. Mai 2024, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Institutsseminar/Microsoft_Teams
Vortragende(r) | Lukas Greiner |
---|---|
Titel | Supporting a Knowledge Management System for Software Engineering Research with Large Language Models |
Vortragstyp | Masterarbeit |
Betreuer(in) | Angelika Kaplan |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Im Forschungsbereich Softwaretechnik werden viele Publikationen in Form von wissenschaftlichen Aufsätzen veröffentlicht. Für Wissenschaftler ist es wichtig, das gewonnene Wissen zu organisieren und zugänglich zu machen. Zur Erfassung und Strukturierung von Publikationen ist der Open Research Knowledge Graph (ORKG) ein System, das Publikationen aus verschiedenen Forschungsbereichen verwalten, visualisieren und vergleichen kann. Aktuell wird das Hinzufügen von Publikationen manuell durch die Nutzer durchgeführt. Um diesen Prozess zu verbessern und zu erleichtern, kann eine automatische Klassifizierung eingesetzt werden.
In dieser Masterarbeit stellen wir einen Ansatz zur Unterstützung des Import-Prozesses für den ORKG vor, indem wir Publikationen aus dem Bereich der Softwarearchitektur mit Sprachmodellen klassifizieren. Für den Ansatz beurteilen wir, wie gut die Sprachmodelle abschneiden und welchen Umwelteinfluss die Klassifizierung hat. Für die Klassifizierung greifen wir auf den Datensatz zurück, welcher eine Taxonomie und einen Datensatz mit Softwarearchitektur-Veröffentlichungen beinhaltet. Auf dem Datensatz wenden wir verschiedene Techniken wie Splitting und Oversampling an, bevor wir ihn an die Sprachmodelle übergeben. Für die Klassifizierung verwenden wir zwei verschieden Ansätze. Zum einen trainieren wir Sprachmodelle und führen eine Hyperparameter Suchen durch. Zum anderen verwenden wir einen Zero-Shot Ansatz um Vorhersagen für die Softwarearchitektur Publikationen zu erhalten. Wir konnten zeigen, dass die trainierten Sprachmodelle gut funktionieren, wenn genügend Vertreter für die Label vorhanden sind. Mit der Oversampling-Strategie konnten wir unsere Ergebnisse verbessern. Für Kategorien mit weniger Labels konnten wir zeigen, dass der Zero-Shot Ansatz besser abschneidet. Für den Umwelteinfluss konnten wir zeigen, dass das kleinere Sprachmodell DistilBERT für die trainierten Sprachmodelle und Mistral bzw. Llama2:7b für den Zero-Shot Ansatz im Vergleich zu größeren Sprachmodellen wie DeBERTa und Llama2:70b weniger CO2-Emissionen verursachen, um gute Ergebnisse zu erzielen. Unsere erstellte Implementierung kann für zukünftige Vorhersagen in Wissensmanagementsystemen integriert werden und unterstützt die Vorhersage für neue Taxonomien und Datensätze. |
Freitag, 7. Juni 2024, 09:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) | Debora Marettek |
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Titel | Elicitation and Classification of Security Requirements for Everest |
Vortragstyp | Masterarbeit |
Betreuer(in) | Sophie Corallo |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Vortragende(r) | Robin Maisch |
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Titel | Preventing Refactoring Attacks on Software Plagiarism Detection through Graph-Based Structural Normalization |
Vortragstyp | Masterarbeit |
Betreuer(in) | Timur Sağlam |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | TBD |
Freitag, 7. Juni 2024, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) | Melisa Demirhan |
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Titel | Concept and Implementation of a Delta Chain |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Thomas Weber |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Vortragende(r) | Thorben Willimek |
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Titel | Definition einer Referenzarchitektur für organisationsübergreifende Zusammenarbeit in modellbasierten Entwicklungsprozessen zur Wahrung des geistigen Eigentums |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Thomas Weber |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Vortragende(r) | Katrin Quellmalz |
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Titel | Erzeugung von Verschlüsselungsregeln auf Modelländerungen aus Zugriffskontrollregeln auf Modellelementen |
Vortragstyp | Masterarbeit |
Betreuer(in) | Thomas Weber |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Freitag, 7. Juni 2024, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) | Dieu Lam Vo |
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Titel | Analyzing Efficiency of High-Performance Applications |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Larissa Schmid |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Vortragende(r) | Daniel Scheerer |
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Titel | Analyzing Scientific Workflow Management Systems |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Larissa Schmid |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Freitag, 14. Juni 2024, 11:30 Uhr
iCal (Download)
Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) | Alina Valta |
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Titel | Optimierung des Migrationsverfahrens in modellbasierten E/E-Entwicklungswerkzeugen durch bedarfsorientierte Prozessierung der Historie von Bestandsmodellen |
Vortragstyp | Masterarbeit |
Betreuer(in) | Erik Burger |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |
Vortragende(r) | Julian Roßkothen |
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Titel | Source-Target-Mapping von komplexen Relationen in Modell-zu-Modell-Transformationen |
Vortragstyp | Masterarbeit |
Betreuer(in) | Erik Burger |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Kurzfassung |