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28 Publikationen
2025 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 5904
Schöne, M., Jaster, B., Bültemeier, J., Kösters, J., Holst, C.-A., & Kohlhase, M. (2025). Pool-based Active Learning with Decision Trees: Incorporate the Tree Structure to Explore and Exploit. In IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx) (pp. 1–9). Trondheim, Norway: IEEE. https://doi.org/10.1109/CITREx64975.2025.10974940
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2025 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 6049 | 
Schöne, M., Jaster, B., Bültemeier, J., Kösters, J., Holst, C.-A., & Kohlhase, M. (2025). Pool-based Active Learning with Decision Trees: Incorporate the Tree Structure to Explore and Exploit. In IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx) (pp. 1–9). Trondheim, Norway: IEEE. https://doi.org/10.57720/6049
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2025 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 5905
Jaster, B., & Kohlhase, M. (2025). Trust Issues in Active Learning and Their Impact on Real-World Applications. In IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx Companion) (pp. 1–5). Trondheim, Norway: IEEE. https://doi.org/10.1109/CITRExCompanion65208.2025.10981492
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2025 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 6045 |
Jaster, B., & Kohlhase, M. (2025). Trust Issues in Active Learning and Their Impact on Real-World Applications. In IEEE (Ed.), 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx Companion) (pp. 1–5). Trondheim, Norway: IEEE. https://doi.org/10.57720/6045
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2025 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 6235 |
Sangel, M., Bensch, E., Brandt-Pook, H., Röllke, T., & Markworth, C. (2025). Automatisierte Erkennung von Störstoffen in Bioabfall mit maschinellem Lernen: Ansätze und Ergebnisse aus dem Projekt TRACES. In Gesellschaft für Informatik e.V. (Ed.), INFORMATIK 2025 (pp. 1363–1371). Bonn. https://doi.org/10.18420/INF2025_121
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2024 | Dissertation | FH-PUB-ID: 4392 |
Grumbach, F. (2024). Feldsynchrone Ablaufplanung dynamischer Fertigungsprozesse mit Techniken des maschinellen Lernens [kumulative Dissertation]. Bernburg: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt. https://doi.org/10.25673/115290
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2024 | Artikel | FH-PUB-ID: 4881
Wiegraebe, F., Schönbeck, M., Wunderlich, P., Nauerth, A., & Dörksen, H. (2024). KI-basiertes Unterstützungstool für pflegende Erwerbstätige. Pflege und Gesellschaft, 3, 271–285. https://doi.org/10.3262/P&G2403271
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2023 | Diskussionspapier | FH-PUB-ID: 2692 |
Strecker, M. J., Freese, C., Nagel, L., Stirner, A., Freese, I., Oldak, A., … Nauerth, A. (2023). Didaktisches Fachkonzept zur digitalen und virtuell unterstützten Fallarbeit in den Gesundheitsberufen. https://doi.org/10.57720/2692
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2023 | Artikel | FH-PUB-ID: 2767 |
Richter, N., Tuvshinbayar, K., Ehrmann, G., & Ehrmann, A. (2023). Usability of Inexpensive Optical Pulse Sensors for Textile Integration and Heartbeat Detection Code Development. Electronics, 12(7). https://doi.org/10.3390/electronics12071521
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2023 | Artikel | FH-PUB-ID: 4073 |
Armutat, S., Mauritz, N., Wattenberg, M., & Bormann, F. (2023). Digitalisiertes Lernen in der betrieblichen Weiterbildung – zielgruppenorientierte Akzeptanz-Anforderungen an virtuelle Produktschulungen am Beispiel der Weidmüller Interface GmbH & Co. KG. bwp@ Berufs- und Wirtschaftspädagogik – online, (45), 1–22.
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2023 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 4207 |
Sanaullah, S., & Jungeblut, T. (2023). Analysis of MR Images for Early and Accurate Detection of Brain Tumor using Resource Efficient Simulator Brain Analysis. Presented at the 19th International Conference on Machine Learning and Data Mining MLDM, New York USA. https://doi.org/10.5281/zenodo.10457930
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2023 | Kurzbeitrag Konferenz | FH-PUB-ID: 4206 |
Sanaullah, S., Amanullah, A., Roy, K., Lee, J.-A., Chul-Jun, S., & Jungeblut, T. (2023). A Hybrid Spiking-Convolutional Neural Network Approach for Advancing High-Quality Image Inpainting. Presented at the International Conference on Computer Vision (ICCV) 2023, Paris France. https://doi.org/10.5281/zenodo.10458019
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2023 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 4394 |
Müller, A., & Grumbach, F. (2023). Predicting processing times in high mix low volume job shops. In E. Glistau & S. Trojahn (Eds.), 16th International Doctoral Students Workshop on Logistics, Supply Chain and Production Management. Magdeburg: Otto von Guericke University Library, Magdeburg, Germany. https://doi.org/10.25673/103491
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2023 | Diskussionspapier | FH-PUB-ID: 3731 |
Kösters, J., & Schöne, M. (n.d.). Active Learning mit dem GUIDE-Entscheidungsbaum.
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2023 | Diskussionspapier | FH-PUB-ID: 3729 |
Kösters, J., Schöne, M., & Kohlhase, M. (n.d.). Benchmarking of Machine Learning Models for Tabular Scarce Data.
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2023 | Diskussionspapier | FH-PUB-ID: 2763 |
Fries, S., Pfeifer, L. S., Schlautmann, K., Freese, C., Nauerth, A., & Raschper, P. (2023). Entwicklung und Erprobung digital gestützter Lernaufgaben mit VR-Szenarien. Das Fortbildungskonzept des Projekts ViRDiPA. Universität Bielefeld. https://doi.org/10.4119/UNIBI/2978152
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2953 |
Behrens, G., Hepp, D., Hempelmann, S., & Friedrich, W. (2022). Detection of snow-coverage on PV-modules with images based on CNN-techniques. In V. Wohlgemuth, S. Naumann, H.-K. Arnd, G. Behrens, M. Höb, & Gesellschaft für Informatik e.V. (Eds.), ENVIROINFO 2022 (Vol. P328). Bonn.
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2022 | Artikel | FH-PUB-ID: 1799 |
Vandevoorde, K., Vollenkemper, L., Schwan, C., Kohlhase, M., & Schenck, W. (2022). Using Artificial Intelligence for Assistance Systems to Bring Motor Learning Principles into Real World Motor Tasks. Sensors, 22(7). https://doi.org/10.3390/s22072481
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2022 | Konferenzbeitrag | FH-PUB-ID: 2859 |
Rüdiger, K., Cabiddu, F., Lorenz, S., & Hartman, H. (2022). Diffusion and (mis)perception of internet trust marks in Germany and Italy – a comparative empirical analysis. In M. Überwimmer , R. Füreder, & P. Kwiatek (Eds.), Proceedings CCBC 2022 – Cross-Cultural Business Conference 2022 (pp. 154–164). Düren: Shaker Verlag.
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2022 | Artikel | FH-PUB-ID: 2295 |
Grumbach, F., Müller, A., Reusch, P., & Trojahn, S. (2022). Robust-stable scheduling in dynamic flow shops based on deep reinforcement learning. Journal of Intelligent Manufacturing. https://doi.org/10.1007/s10845-022-02069-x
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