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.

Adaptive Service Level Agreements
J. Prell, A. Schmidtmann, ERP Management 22 (2026) 28–33.

UTILIZATION AND USE OF HEALTH SERVICES BY FEMALE TURKISH MIGRANTS AND THEIR CHILDREN LIVING IN GERMANY
K. Makowsky, Y. Sezer Efe, UTILIZATION AND USE OF HEALTH SERVICES BY FEMALE TURKISH MIGRANTS AND THEIR CHILDREN LIVING IN GERMANY, 2026.

Integrating Graph Retrieval-Augmented Generation into Prescriptive Recommender Systems
M. Niederhaus, N. Migenda, J. Weller, M. Kohlhase, W. Schenck, Big Data and Cognitive Computing 9 (2025).

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.

Safety of Hydrogen Storage Technologies
E. Davies, E. Schwenzfeier-Hellkamp, A. Ehrmann, Processes 12 (2024).

Adaptive IT-Service-Ausschreibung. Der Weg zu agilem und effektiverem IT-(Out)Sourcing
G. Köhler, W. Roth, A. Schmidtmann, Adaptive IT-Service-Ausschreibung. Der Weg zu agilem und effektiverem IT-(Out)Sourcing, 1st ed., Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden, 2024.

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

Investigating the Technical Reuse Potential of Crystalline Photovoltaic Modules with Regard to a Recycling Alternative
A.K. Schnatmann, T. Reimers, E. Hüdepohl, J. Umlauf, P. Kleinebekel, F. Schoden, E. Schwenzfeier-Hellkamp, Sustainability 16 (2024).

Integration of the Vision of People With Diabetes Into the Development Process to Improve Self-management via Diabetes Apps: Qualitative Interview Study
I. Klemme, K.J. Wrona, I.M. de Jong, C. Dockweiler, L. Aschentrup, J. Albrecht, JMIR Diabetes 8 (2023).

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.