Smart data adapter: A hybrid pattern-LLM approach
L. Döring, S. Trojahn, P. Reusch, in: F. Behrendt, H. Zadek, J. Janmontree, S. Trojahn, S. Lang (Eds.), 19th International Doctoral Students Workshop on Logistics, Supply Chain and Production Management, Otto von Guericke University Library, Magdeburg, Germany, 2026.

Automatisierte Erkennung von Störstoffen in Bioabfall mit maschinellem Lernen: Ansätze und Ergebnisse aus dem Projekt TRACES
M. Sangel, E. Bensch, H. Brandt-Pook, T. Röllke, C. Markworth, in: Gesellschaft für Informatik e.V. (Ed.), INFORMATIK 2025, Bonn, 2025, pp. 1363–1371.

Trust Issues in Active Learning and Their Impact on Real-World Applications
B. Jaster, M. Kohlhase, in: IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx Companion), IEEE, 2025, pp. 1–5.

Trust Issues in Active Learning and Their Impact on Real-World Applications
B. Jaster, M. Kohlhase, in: IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx Companion), IEEE, 2025, pp. 1–5.

Pool-based Active Learning with Decision Trees: Incorporate the Tree Structure to Explore and Exploit
M. Schöne, B. Jaster, J. Bültemeier, J. Kösters, C.-A. Holst, M. Kohlhase, in: IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx), IEEE, 2025, pp. 1–9.

Pool-based Active Learning with Decision Trees: Incorporate the Tree Structure to Explore and Exploit
M. Schöne, B. Jaster, J. Bültemeier, J. Kösters, C.-A. Holst, M. Kohlhase, in: IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx), IEEE, 2025, pp. 1–9.

Feldsynchrone Ablaufplanung dynamischer Fertigungsprozesse mit Techniken des maschinellen Lernens [kumulative Dissertation]
F. Grumbach, Feldsynchrone Ablaufplanung dynamischer Fertigungsprozesse mit Techniken des maschinellen Lernens [kumulative Dissertation], Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt, Bernburg, 2024.

KI-basiertes Unterstützungstool für pflegende Erwerbstätige
F. Wiegraebe, M. Schönbeck, P. Wunderlich, A. Nauerth, H. Dörksen, Pflege und Gesellschaft 3 (2024) 271–285.

Benchmarking of Machine Learning Models for Tabular Scarce Data
J. Kösters, M. Schöne, M. Kohlhase, Benchmarking of Machine Learning Models for Tabular Scarce Data, n.d.

Digitalisiertes Lernen in der be­trieblichen Weiterbildung – zielgruppenorientierte Akzeptanz-Anforderungen an virtuelle Pro­duktschulungen am Beispiel der Weidmüller Interface GmbH & Co. KG
S. Armutat, N. Mauritz, M. Wattenberg, F. Bormann, bwp@ Berufs- und Wirtschaftspädagogik – online (2023) 1–22.

Didaktisches Fachkonzept zur digitalen und virtuell unterstützten Fallarbeit in den Gesundheitsberufen
M.J. Strecker, C. Freese, L. Nagel, A. Stirner, I. Freese, A. Oldak, U. Hejna, M. Pieper, C. Hainke, R. Lätzsch, I. Wattenberg, M. Falk-Dulisch, L. Liebau, A.-K. Eickelmann, C. Hornberg, T. Pfeiffer, S. Seeling, A.-M. Kamin, K. Makowsky, A. Nauerth, Didaktisches Fachkonzept zur digitalen und virtuell unterstützten Fallarbeit in den Gesundheitsberufen, 2023.

A Hybrid Spiking-Convolutional Neural Network Approach for Advancing High-Quality Image Inpainting
S. Sanaullah, A. Amanullah, K. Roy, J.-A. Lee, S. Chul-Jun, T. Jungeblut, in: 2023.

Entwicklung und Erprobung digital gestützter Lernaufgaben mit VR-Szenarien. Das Fortbildungskonzept des Projekts ViRDiPA
S. Fries, L.S. Pfeifer, K. Schlautmann, C. Freese, A. Nauerth, P. Raschper, Entwicklung Und Erprobung Digital Gestützter Lernaufgaben Mit VR-Szenarien. Das Fortbildungskonzept Des Projekts ViRDiPA, Universität Bielefeld, 2023.

Predicting processing times in high mix low volume job shops
A. Müller, F. Grumbach, in: E. Glistau, S. Trojahn (Eds.), 16th International Doctoral Students Workshop on Logistics, Supply Chain and Production Management, Otto von Guericke University Library, Magdeburg, Germany, 2023.

Analysis of MR Images for Early and Accurate Detection of Brain Tumor using Resource Efficient Simulator Brain Analysis
S. Sanaullah, T. Jungeblut, in: New York USA, 2023.

Active Learning mit dem GUIDE-Entscheidungsbaum
J. Kösters, M. Schöne, Active Learning mit dem GUIDE-Entscheidungsbaum, n.d.

Usability of Inexpensive Optical Pulse Sensors for Textile Integration and Heartbeat Detection Code Development
N. Richter, K. Tuvshinbayar, G. Ehrmann, A. Ehrmann, Electronics 12 (2023).

Robust-stable scheduling in dynamic flow shops based on deep reinforcement learning
F. Grumbach, A. Müller, P. Reusch, S. Trojahn, Journal of Intelligent Manufacturing (2022).

Diffusion and (mis)perception of internet trust marks in Germany and Italy – a comparative empirical analysis
K. Rüdiger, F. Cabiddu, S. Lorenz, H. Hartman, in: M. Überwimmer , R. Füreder, P. Kwiatek (Eds.), Proceedings CCBC 2022 – Cross-Cultural Business Conference 2022, Shaker Verlag, Düren, 2022, pp. 154–164.

Detection of snow-coverage on PV-modules with images based on CNN-techniques
G. Behrens, D. Hepp, S. Hempelmann, W. Friedrich, in: V. Wohlgemuth, S. Naumann, H.-K. Arnd, G. Behrens, M. Höb, Gesellschaft für Informatik e.V. (Eds.), ENVIROINFO 2022, Bonn, 2022.