Prof. Dr. Michael Philippsen
Sekretariat
- Margit Zenk
- Telefon: +49 9131 85-27621
- Mobil: +49 174 608 3749
- E-Mail: margit.zenk@fau.de
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Informatik als Grundlage eines erfolgreichen MINT-Studiums entlang der Bildungskette fördern
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)
Laufzeit: 01.11.2019 - 31.10.2022
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK) (seit 2018)
URL: https://www.ddi.tf.fau.de/forschung/laufende-projekte/cs4mints-informatik-als-grundlage-eines-erfolgreichen-mint-studiums-entlanDie fortschreitende Digitalisierung verändert neben dem Arbeitsmarkt auch die Bildungslandschaft. Mit Mitteln aus dem DigitalPakt Schule werden u.a. im Zuge des Programms BAYERN DIGITAL II gravierende Veränderungen in der Informatikausbildung vorangetrieben, die wiederum neue Herausforderungen auf den verschiedenen Bildungsebenen mit sich ziehen.
Das Projekt CS4MINTS begegnet eben diesen Herausforderungen entlang der Bildungskette und knüpft an bereits im Rahmen des Projekts MINTerAKTIV gestartete Maßnahmen, wie u.a. der Stärkung der Begegnung zunehmender Heterogenität der Studierenden im Zuge der Einführungsveranstaltung in die Informatik, an.So wird im Zuge der Begabtenförderung das Frühstudium in Informatik aktiv für Mädchen beworben und das Angebot explizit erweitert. Durch frühzeitiges Vorgehen gegen genderspezifische Stereotypen bzgl. Informatik sowie eine Erweiterung des Fortbildungsangebots um gendersensitiven Informatikunterricht in allen Schularten, soll langfristig ein signifikanter Anstieg des Frauenanteils im Fach Informatik erreicht werden.
Durch die Erweiterung des Pflichtfachs Informatik in allen Schulen besteht außerdem ein großer Bedarf an geeigneten Unterrichtskonzepten und einer Stärkung der LehrerInnenbildung. Hierfür soll im Projektzeitraum ein regionales Netzwerk aufgebaut werden, um universitär erarbeitete und evaluierte Unterrichtsideen zur Stärkung von MINT im curricularen und extra-curricularen Rahmen zur Verfügung zu stellen.
Im Jahr 2020 haben wir mit der ersten Pilotierung der Konzeption zur Automatisierung des Feedbacks im Übungsbetrieb der Einführungsveranstaltung in die Informatik begonnen. Dazu wurden die Rückgabewerte der JUnit-Tests von Abgaben analysiert und erste mögliche Fehlerquellen untersucht. Im nächsten Schritt soll eine Möglichkeit ausgeearbeitet werden, wie auf Grundlage dieser Rückgabewerte auf Programmierfehler oder Fehlvorstellungen der Studierenden geschlossen werden kann. Ziel dieser Bemühungen ist es schließlich, den Studierenden ein automatisch generiertes, kompetenzorientiertes Feedback zu ermöglichen, welches ihnen nach Abgabe der Programmieraufgaben (oder ggfls. schon während der Erarbeitungsphase) zur Verfügung steht. Das Feedback soll aufzeigen an welcher Stelle Fehler im Programmcode auftraten sowie auf mögliche Ursachen hinweisen.
Im Hinblick auf eine Begegnung von Heterogenität haben wir im Jahr 2020 die Inhalte des Repetitoriums für Informatik (RIP) dem bayerischen Lehrplan verschiedener Schularten gegeübergestellt. Die Inhalte sollen anschließend so angepasst werden, dass StudienanfängerInnen unterschiedlichster Bildungszweige gleiche Chancen haben, mittels des Repetitoriums mögliche Defizite zu erkennen und diese zu beheben. Außerdem wurde im Wintersemester 2020 während der Repetitoriumswoche erstmalig eine tägliche Programmiersprechstunde eingerichtet, in der es den TeilnehmerInnen möglich war Fragen zu stellen sowie Feedback zu den Aufgaben zu erhalten.
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Kooperative Exploration und Analyse von Software in einer Virtual/Augmented Reality Appliance
(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)
Titel des Gesamtprojektes: Kooperative Exploration und Analyse von Software in einer Virtual/Augmented Reality Appliance
Laufzeit: 01.09.2018 - 31.08.2020
Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
URL: https://www2.cs.fau.de/research/Holoware/Der Aufwand für das Verstehen von Software umfasst in Entwicklungsprojekten bis zu 30% und in Wartungsprojekten bis zu 80% der Programmieraufwände. Deshalb wird in modernen Arbeitsumgebungen zur Software-Entwicklung eine effiziente und effektive Möglichkeit zum Software-Verstehen benötigt. Die dreidimensionale Visualisierung von Software steigert das Verständnis der Sachverhalte deutlich, und damit liegt eine Nutzung von Virtual-Reality-Techniken nahe.
Im Rahmen des Holoware Projekts schaffen wir eine Umgebung, in der Software mit Hilfe von VR/AR (Virtual/Augmented Reality) und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) kooperativ exploriert und analysiert werden kann.
In dieser virtuellen Realität wird ein Software-Projekt oder -verbund dreidimensional visualisiert, sodass mehrere Benutzer gleichzeitig die Software gemeinsam und kooperativ erkunden und analysieren können. Verschiedene Nutzer können dabei aus unterschiedlichen Perspektiven und mit unterschiedlich angereicherten Sichten profitieren und erhalten so einen intuitiven Zugang zur Struktur und zum Verhalten der Software.
Damit sollen verschiedene Nutzungsszenarien möglich sein, wie z.B. die Anomalieanalyse im Expertenteam, bei der mehrere Domänenexperten gemeinsam eine Laufzeitanomalie der Software analysieren. Sie sehen dabei die selbe statische Struktur der Software, jeder Experte jedoch angereichert mit den für ihn relevanten Detail-Informationen. Im VR-Raum können sie ihre Erkenntnisse kommunizieren und so ihre unterschiedliche Expertise einbringen.
Darüber hinaus werden die statischen und dynamischen Eigenschaften des Software-Systems analysiert. Zu den statischen Eigenschaften zählen beispielsweise der Source-Code, statische Aufrufbeziehungen oder auch Metriken wie LoC, zyklomatische Komplexität o. Ä. Dynamische Eigenschaften lassen sich in Logs, Ablaufspuren (Traces), Laufzeitmetriken oder auch Konfigurationen, die zur Laufzeit eingelesen werden, gruppieren. Die Herausforderung liegt darin, diese Vielzahl an Informationen zu aggregieren, analysieren und korrelieren.
Es wird eine Anomalie- und Signifikanz-Detektion entwickelt, die sowohl Struktur- als auch Laufzeitauffälligkeiten automatisch erkennt. Zudem wird ein Vorhersagesystem aufgebaut, das Aussagen über die Komponentengesundheit macht. Dadurch kann beispielsweise vorhergesagt werden, welche Komponente gefährdet ist, demnächst auszufallen. Bisher werden die Ablaufspuren um die Log-Einträge angereichert, wodurch ein detailliertes Bild der dynamischen Aufrufbeziehungen entsteht. Diese dynamischen Beziehungen werden auf den statischen Aufrufgraph abgebildet, da sie Aufrufe beschreiben, die aus der statischen Analyse nicht hervorgehen (beispielsweise REST-Aufrufe über mehrere verteilte Komponenten).
Im Jahr 2018 konnten folgende wesentlichen Beiträge geleistet werden:- Entwicklung eines funktionsfähigen VR-Visualisierungsprototyps zu Demonstrations- und Forschungszwecken.
- Mapping von dynamischer Laufzeitdaten auf die statische Struktur als Grundlage für deren Analyse und Visualisierung.
- Entwurf und Implementierung der Anomalieerkennung von Ablaufspuren durch ein Unsupervised-Learning-Verfahren.
Im Jahr 2019 konnten weitere Verbesserungen erreicht werden:
- Erweiterung des Prototyps um die Darstellung dynamischen Software-Verhaltens.
- Kooperative (Remote-)Nutzung des Visualisierungsprototyps.
- Auswertung von Commit-Nachrichten zur Anomalieerkennung.
- Clustering der Aufrufe eines Systems nach Anwendungsfällen.
In dem Papier "Towards Collaborative and Dynamic Software Visualization in VR", das auf der International Conference on Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP) 2020 angenommen wurde, haben wir die Wirksamkeit unseres Prototyps zur Effizienzsteigerung beim Software-Verstehen gezeigt.
Im Jahr 2020 wurde unser Papier "A Layered Software City for Dependency Visualization" auf der International Conference on Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP) 2021 angenommen und später mit dem "Best Paper"-Award ausgezeichnet. Wir konnten belegen, dass das von uns entwickelte Layered Layout für Software-Städte das Analysieren von Software-Architektur vereinfacht und das Standard-Layout bei weitem übertrifft. Der finale Prototyp und die Publikationen, die im Rahmen des Forschungsprojektes entstanden sind, führten zu einem erfolgreichen Projektabschluss. -
Automatisiertes Testen von Übersetzern
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: seit 01.01.2018
URL: https://www.cs2.tf.fau.de/forschung/projekte/autocomptest/Übersetzer für Programmiersprachen sind äußerst komplexe Anwendungen, an die hohe Korrektheitsanforderungen gestellt werden: Ist ein Übersetzer fehlerhaft (d.h. weicht sein Verhalten vom dem durch die Sprachspezifikation definierten Verhalten ab), so generiert dieser u.U. fehlerhaften Code oder stürzt bei der Übersetzung mit einer Fehlermeldung ab. Solche Fehler in Übersetzern sind oftmals schwer zu bemerken oder zu umgehen. Nutzer erwarten deshalb i.A. eine (möglichst) fehlerfreie Implementierung des verwendeten Übersetzers.
Leider lassen sowohl vergangene Forschungsarbeiten als auch Fehlerdatenbanken im Internet vermuten, dass kein real verwendeter Übersetzer fehlerfrei ist. Es wird deshalb an Ansätzen geforscht, mit deren Hilfe die Qualität von Übersetzern gesteigert werden kann. Da die formale Verifikation (also der Beweis der Korrektheit) in der Praxis oftmals nicht möglich oder rentabel ist, zielen viele der Forschungsarbeiten darauf ab, Übersetzer möglichst umfangreich und automatisiert zu testen. In den meisten Fällen erhält der zu testende Übersetzer dabei ein Testprogramm als Eingabe. Anschließend wird das Verhalten des Übersetzers bzw. des von ihm generierten Programms überprüft: Weicht dieses vom erwarteten Verhalten ab (stürzt der Übersetzer also beispielsweise bei einem gültigen Eingabeprogramm mit einer Fehlermeldung ab), so wurde ein Fehler im Übersetzer gefunden. Soll dieser Testvorgang automatisiert stattfinden, ergeben sich zwei wesentliche Herausforderungen:
- Woher kommen die Testprogramme, auf die der Übersetzer angewendet wird?
- Was ist das erwartete Verhalten des Übersetzers bzw. des von ihm erzeugten Codes? Wie kann bestimmt werden, ob das tatsächliche Verhalten des Übersetzers korrekt ist?
Während die wissenschaftliche Literatur diverse Lösungen für die zweite Herausforderung vorstellt, die auch in der Praxis bereits etabliert sind, stellt die automatisierte Generierung zufälliger Testprogramme noch immer eine große Hürde dar. Damit Testprogramme zur Detektion von Fehlern in allen Teilen des Übersetzers verwendet werden können, müssen diese allen Regeln der jeweiligen Programmiersprache genügen, d.h. die Programme müssen syntaktisch und semantisch korrekt (und damit übersetzbar) sein. Auf Grund der Vielzahl an Regeln "echter" Programmiersprachen stellt die Generierung solcher übersetzbarer Programme eine schwierige Aufgabe dar. Dies wird zusätzlich dadurch erschwert, dass das Programmgenerierungsverfahren möglichst effizient arbeiten muss: Die wissenschaftliche Literatur zeigt, dass die Effizienz eines solchen Verfahrens maßgebliche Auswirkungen auf seine Effektivität hat -- nur wenn in kurzer Zeit viele (und große) Programme generiert werden können, kann das Verfahren sinnvoll zur Detektion von Übersetzerfehlern eingesetzt werden.
In der Praxis scheitert das automatisierte Testen von Übersetzern deshalb oftmals daran, dass kein zugeschnittener Programmgenerator verfügbar ist und die Entwicklung eines solchen einen zu hohen Aufwand bedeutet. Ziel unseres Forschungsprojekts ist daher die Entwicklung von Verfahren, die den Aufwand für die Implementierung von effizienten Programmgeneratoren reduzieren.
Im Jahr 2018 haben wir mit der Entwicklung eines entsprechenden Werkzeugs begonnen. Als Eingabe dient eine Spezifikation der syntaktischen und semantischen Regeln der jeweiligen Programmiersprache in Form einer abstrakten Attributgrammatik. Eine solche erlaubt eine knappe Notation der Regeln auf hohem Abstraktionsniveau. Ein von uns neu entwickelter Algorithmus erzeugt dann Testprogramme, die allen spezifizierten Regeln genügen. Der Algorithmus nutzt dabei diverse technische Ideen aus, um eine angemessene Laufzeit zu erreichen. Dies ermöglicht die Generierung großer Testfallmengen in vertretbarer Zeit, auch auf üblichen Arbeitsplatzrechnern. Eine erste Evaluation hat nicht nur gezeigt, dass unser Verfahren sowohl effektiv als auch effizient ist, sondern auch dass es flexibel einsetzbar ist. So haben wir mit Hilfe unseres Verfahrens nicht nur Fehler in den C-Übersetzern gcc und clang entdeckt (unser Verfahren erreicht dabei eine ähnliche Fehleraufdeckungsgüte wie ein sprachspezifischer Programmgenerator aus der wissenschaftlichen Literatur), sondern auch diverse Bugs in mehreren SMT-Entscheidern. Einige der von uns entdeckten Fehler waren den jeweiligen Entwicklern zuvor noch unbekannt.
Im Jahr 2019 haben wir zusätzliche Features für das Schreiben von Sprachspezifikationen implementiert und die Effizienz des Programmgenerierungsverfahrens gesteigert. Durch die beiden Beiträge konnte der Durchsatz unseres Werkzeugs deutlich gesteigert werden. Des Weiteren haben wir mit Hilfe neuer Sprachspezifikationen Fehler in Übersetzern für die Programmiersprachen Lua und SQL aufgedeckt. Die Ergebnisse unserer Arbeit sind in eine Ende 2019 eingereichte (und inzwischen angenommene) wissenschaftliche Publikation eingeflossen. Neben der Arbeit an unserem Verfahren zur Programmgenerierung haben wir außerdem mit der Arbeit an einem Verfahren zur Testfallreduzierung begonnen. Das Verfahren reduziert die Größe eines zufällig generierten Testprogramms, das einen Fehler in einem Übersetzer auslöst, um die Suche nach der Ursache des Fehlers zu vereinfachen.
Im Jahr 2020 lag der Fokus des Forschungsprojekts auf sprachunabhängigen Verfahren zur automatischen Testfallreduzierung. Die wissenschaftliche Literatur schlägt unterschiedliche Reduzierungsverfahren vor. Da es bislang allerdings keinen aussagekräftigen Vergleich dieser Verfahren gibt, ist unklar, wie effizient und effektiv die vorgeschlagenen Reduzierungsverfahren tatsächlich sind. Wie wir festgestellt haben, gibt es dafür im Wesentlichen zwei Gründe, die darüber hinaus auch die Entwicklung und Evaluation neuer Verfahren erschweren. Zum einen verwenden die vorhandenen Implementierungen der vorgeschlagenen Reduzierungsverfahren unterschiedliche Implementierungssprachen, Programmrepräsentationen und Eingabegrammatiken. Mit diesen Implementierungen ist ein fairer Vergleich dieser Verfahren deshalb kaum möglich. Zum anderen gibt es keine umfangreiche Sammlung von (noch unreduzierten) Testprogrammen zur Evaluation von Reduzierungsverfahren. Dies hat zur Folge, dass die publizierten Reduzierungsverfahren jeweils nur mit sehr wenigen Testprogrammen evaluiert wurden, was die Aussagekraft der präsentierten Ergebnisse beeinträchtigt. Da in manchen Fällen darüber hinaus nur Testprogramme in einer einzigen Programmiersprache verwendet wurden, ist bislang unklar, wie gut diese Verfahren für Testprogramme in anderen Programmiersprachen funktionieren (wie sprachunabhängig diese Verfahren also tatsächlich sind). Um diese Lücken zu schließen, haben wir im Jahr 2020 mit der Implementierung eines Frameworks begonnen, das die wichtigsten Reduzierungsverfahren beinhaltet und so einen fairen Vergleich dieser Verfahren ermöglicht. Außerdem haben wir mit der Erstellung einer Testfallsammlung begonnen. Diese beinhaltet bereits etwa 300 Testprogramme in den Sprachen C und SMT-LIB 2, die etwa 100 unterschiedliche Fehler in realen Übersetzern auslösen. Diese Testfallsammlung erlaubt nicht nur aussagekräftigere Vergleiche von Reduzierungsverfahren, sondern verringert außerdem den Aufwand für die Evaluation zukünftiger Verfahren. Anhand erster Experimente konnten wir feststellen, dass es bislang kein Reduzierungsverfahren gibt, dass in allen Fällen am besten geeignet ist.
Außerdem haben wir uns im Jahr 2020 mit der Frage beschäftigt, wie das im Rahmen des Forschungsprojekts entstandene Framework zur Generierung zufälliger Testprogramme erweitert werden kann, um neben funktionalen Fehlern auch Performance-Probleme in Übersetzern finden zu können. Im Rahmen einer Abschlussarbeit ist dabei ein Verfahren entstanden, das eine Menge zufällig generierter Programme mit Hilfe von Optimierungstechniken schrittweise so verändert, dass die resultierenden Programme im getesteten Übersetzer deutlich höhere Laufzeiten als in einer Referenzimplementierung auslösen. Erste Experimente haben gezeigt, dass so tatsächlich Performance-Probleme in Übersetzern gefunden werden können.
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OpenMP für rekonfigurierbare heterogene Architekturen
(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)
Titel des Gesamtprojektes: OpenMP für rekonfigurierbare heterogene Architekturen
Laufzeit: 01.11.2017 - 31.07.2021
Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
URL: https://www2.cs.fau.de/research/ORKA/High-Performance Computing (HPC) ist ein wichtiger Bestandteil für die europäische Innovationskapazität und wird auch als ein Baustein bei der Digitalisierung der europäischen Industrie gesehen. Rekonfigurierbare Technologien wie Field Programmable Gate Array (FPGA) Module gewinnen hier wegen ihrer Energieeffizienz, Performance und ihrer Flexibilität immer größere Bedeutung.
Es wird außerdem zunehmend auf HPC-Systeme mit heterogenen Architekturen gesetzt, auch auf solche mit FPGA-Beschleunigern. Die große Flexibilität dieser FPGAs ermöglicht es, dass eine große Klasse von HPC-Applikationen mit FPGAs realisiert werden kann. Allerdings ist deren Programmierung bisher vorwiegend Spezialisten vorbehalten und sehr zeitaufwendig, wodurch deren Verwendung in Bereichen des wissenschaftlichen Höchstleistungsrechnens derzeit noch selten ist.
Im HPC-Umfeld gibt es verschiedenste Programmiermodelle für heterogene Rechnersysteme mit einigen Typen von Beschleunigern. Gängige Programmiermodelle sind zum Beispiel OpenCL (opencl.org), OpenACC (openacc.org) und OpenMP (OpenMP.org). Eine produktive Verwendbarkeit dieser Standards für FPGAs ist heute jedoch noch nicht gegeben.Ziele des ORKA Projektes sind:
- Nutzung des OpenMP-4.0-Standards als Programmiermodell, um ohne Spezialkenntnisse heterogene Rechnerplattformen mit FPGAs als rekonfigurierbare Architekturen durch portable Implementierungen eine breitere Community im HPC-Umfeld zu erschließen.
- Entwurf und Implementierung eines Source-to-Source-Frameworks, welches C/C++-Code mit OpenMP-4.0-Direktiven in ein ausführbares Programm transformiert, das die Host-CPUs und FPGAs nutzt.
- Nutzung und Erweiterung existierender Lösungen von Teilproblemen für die optimale Abbildung von Algorithmen auf heterogene Systeme und FPGA-Hardware.
- Erforschung neuer (ggf. heuristischer) Methoden zur Optimierung von Programmen für inhärent parallele Architekturen.
Im Jahr 2018 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
- Entwicklung eines source-to-source Übersetzerprototypen für die Umschreibung von OpenMP-C-Quellcode (vgl. Ziel 2).
- Entwicklung eines HLS-Übersetzerprototypen, der in der Lage ist, C-Code in Hardware zu übersetzen. Dieser Prototyp bildet die Basis für die Ziele 3 und 4.
- Entwicklung mehrerer experimenteller FPGA-Infrastrukturen für die Ausführung von Beschleunigerkernen (nötig für die Ziele 1 und 2).
Im Jahr 2019 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
- Veröffentlichung zweier Papiere: "OpenMP on FPGAs - A Survey" und "OpenMP to FPGA Offloading Prototype using OpenCL SDK".
- Erweiterung des source-to-source Übersetzerprototypen um OpenMP-Target-Outlining (incl. Smoke-Tests).
- Fertigstellung des technischen Durchstichs für den ORKA-HPC-Prototypen (OpenMP-zu-FPGA-Übersetzer).
- Benchmark-Suite für die quantitative Leistungsanalyse von ORKA-HPC.
- Erweiterung des source-to-source Übersetzerprototypen um das Genom für die genetische Optimierung der High-Level-Synthese durch Einstellen von HLS-Pragmas.
- Prototypische Erweiterung des TaPaSCo-Composers um ein (optionales) automatisches Einfügen von Hardware-Synchronisationsprimitiven in TaPaSCo-Systeme.
Im Jahr 2020 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
- Weiterentwicklung der Genetischen Optimierung.
- Aufbau eines Docker-Containers für zuverlässige Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
- Integration der Softwarekomponenten der Projektpartner.
- Plugin-Architektur für Low-Level-Platformen.
- Implementation und Integration zweier LLP-Plugin-Komponenten.
- Erweiterung des akzeptierten OpenMP-Sprachstandards.
- Erweiterung der Test-Suite.
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Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) zur echtzeitnahen Bestimmung nichtlinearer Bewegungsmodelle
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)
Laufzeit: 01.10.2017 - 31.03.2021
Mittelgeber: Fraunhofer-Gesellschaft
URL: https://www2.cs.fau.de/research/RuNN/Mit wachsender Verfügbarkeit von Information über eine Umgebung (z.B. eine Sporthalle) und über die Objekte darin (z.B. Sportler in der Halle) steigt das Interesse, diese Informationen gewinnbringend zusammenzuführen (sog. Information Fusion) und zu verarbeiten. Zum Beispiel will man physikalisch korrekte Animationen (z.B. in der virtuellen Realität) von komplexen und hochdynamischen Bewegungen (z.B. in Sportsituationen) in Echtzeit rekonstruieren. Ebenso könnten z.B. auch Fertigungsanlagen der Industrie, die unter ungünstigen Umgebungsverhältnissen leiden (bspw. Magnetfeldinterferenzen oder fehlendes GPS-Signal), von bspw. hochpräziser Warenortung profitieren. Typischerweise verwendet man, um Bewegungen zu beschreiben, entweder Posen, die einen „Snapshot" eines Bewegungszustands beschreiben (z.B. Stillstand), oder ein Bewegungsmodell, welches eine Bewegung im zeitlichen Verlauf beschreibt (z.B. Laufen oder Rennen). Außerdem können menschliche Bewegungen durch unterschiedliche Sensoren (z.B. am Körper) erfasst und in Form von Posen und Bewegungsmodellen abgebildet werden. Dabei liefern verschiedene Typen von modernen Sensoren (bspw. Kamera-, Funk- und Inertial-Sensoren) Informationen von unterschiedlicher Qualität.Prinzipiell ist mit Hilfe teurer und hochpräziser Messinstrumente die Extraktion der Posen und resp. des Bewegungsmodells bspw. aus Positionen (Positionen, z.B. menschlicher Extremitäten, können Posen und Bewegungsmodelle beschreiben oder durch diese beschrieben werden) auf kleinen Trackingflächen fehlerfrei möglich. Kamerabasierte Sensorik liefert dabei die benötigten hochfrequenten hochpräzisen Referenzmessungen auf kleinen Flächen. Allerdings sinkt mit zunehmender Größe der Trackingfläche die Tauglichkeit kamerabasierter Systeme (auf Grund von Ungenauigkeiten oder Problemen durch Verdeckung). Ebenso liefern Funk- und Inertial-Sensoren nur verrauschte und ungenaue Messungen auf großen Flächen. Eine auf Bayes‘schen Filtern basierende Kopplung von Funk- und Inertial-Sensoren erzielt zwar eine höhere Genauigkeit. Diese ist aber noch immer unzureichend, um z.B. im Sport menschliche Bewegungen (abrupte und schnelle Bewegungsänderungen) auf großen Flächen sensorisch präzise zu erfassen. Damit sind die resultierenden Bewegungsmodelle ungenau.Ferner ist jede menschliche Bewegung hochgradig nichtlinear (resp. nicht vorhersagbar). Diese Nichtlinearität lässt sich mit Hilfe heutiger Bewegungsmodelle, wie sie bspw. durch Bayes‘schen Filter beschrieben werden, nicht korrekt abbilden, da diese (statistischen) Methoden ein nichtlineares Problem in lineare Teilprobleme herunterbrechen, die wiederum die Bewegung nicht physikalisch korrekt repräsentieren können. Darüber hinaus erzeugen aktuelle Verfahren hohe Latenz, wenn Genauigkeit gefordert ist.Aufgrund dieser drei Probleme (ungenaue Positionsdaten auf großen Flächen, Nichtlinearität und Latenz) sind heutige Verfahren bspw. für Sportanwendungen unbrauchbar, die kurze Antwortzeiten fordern. Im Rahmen dieses Projekts wird mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens diesen Nichtlinearitäten entgegengewirkt. So umfasst das Projekt die Erforschung rekurrenter neuronaler Netze (RNN) zur Bestimmung nichtlinearer Bewegungsmodelle. Nichtlineare menschliche Bewegungen (z.B. die Lage des Kopfes zum Rumpf während des Laufens oder Rennens), können mittels moderner Bayes‘scher Filterverfahren (z.B. Kalman- und Partikel-Filter) und anderer statistischer Methoden nur durch ihre linearen Anteile und somit physikalisch nicht vollständig korrekt beschrieben werden. Daher ist das Kernziel, zu evaluieren, wie Methoden des maschinellen Lernens zur Beschreibung von komplexen und nichtlinearen Bewegungen eingesetzt werden können. Es wurde deshalb untersucht, ob RNNs die Bewegungen eines Objektes physikalisch korrekt beschreiben und bisherige Methoden unterstützen oder ersetzen können. Im Rahmen einer großangelegten Parameterstudie wurden physikalische korrekte Bewegungen simuliert und auf diesen Simulationen RNN-Verfahren optimiert. Es konnte erfolgreich gezeigt werden, dass RNN-Modelle mit Hilfe geeigneter Trainingsverfahren entweder physikalische Zusammenhänge oder Bewegungsformen erlernen.
Im Rahmen dieses Projekts werden drei wesentliche Themen bearbeitet:
I. Eine Basisimplementierung untersucht, wie und warum Methoden des maschinellen Lernens zur Bestimmung von Bewegungsmodellen von Menschen eingesetzt werden können.
Im Jahr 2018 wurde zunächst ein tieferes Verständnis der Ausgangssituation und Problemstellung aufgebaut. Mit Hilfe verschiedener Basisimplementierungen (unterschiedlicher Bewegungsmodelle) wurde untersucht (1) wie sich unterschiedliche Bewegungen (z.B. Menschen: Laufen, Rennen, Slalom und Fahrzeuge: Mäander, Zig-Zag) auf Messungenauigkeiten der verschiedenen Sensorfamilien auswirken, (2) wie sich Messungenauigkeiten verschiedener Sensorfamilien (z.B. sichtbare Orientierungsfehler, hörbare Störgeräusche und bewusste künstliche Messfehler) auf die menschliche Bewegung auswirken und (3) wie sich verschiedene Filtermethoden zur Fehlerkorrektur (Balanceakt zwischen Genauigkeit und Latenz) auf die Bewegung und Sensoren auswirken. Darüber hinaus konnte (4) gezeigt werden, wie Messungenauigkeiten (bedingt durch den Einsatz aktueller Bayes‘scher Filterverfahren) mit der menschlichen Körperhaltung (bspw. Gangapparat) nichtlinear korrelieren und wie Auswirkungen der Messfehler auf die Gesundheit (Simulatorkrankheit) mittels maschinellen Lernens vorhergesagt werden können. Es wurden Methoden des maschinellen und tiefen Lernens zur Bewegungserfassung (Mensch: Kopf, Körper, obere und untere Extremität; Fahrzeug: ein- und zweiachsig) und Bewegungsrekonstruktion (5) auf Basis von Inertial-, Kamera- und Funksensoren studiert und verschiedene Methoden zur Merkmalsextraktion (bspw. SVM, DT, k-NN, VAE, 2D-CNN, 3D-CNN, RNN, LSTMs, M/GRU) untersucht. Diese wurden u. A. zu verschiedenen hybriden Filtermodellen verschaltet, um extrahierte Merkmale um zeitliche und kontextsensitive Bewegungsinformationen anzureichern und so möglicherweise genauere, robustere und echtzeitnahe Bewegungsmodelle zu erstellen. So konnten (6) Bewegungsmodelle für mehrachsige Fahrzeuge (Gabelstapler) auf Basis von Inertial-, Funk- und Kameradaten gelernt werden, die auf unterschiedliche Umgebungen, respektive Trackingflächen (Größe, Form und sensorische Struktur bspw. Magnetfeld, Mehrwege, Texturierung und Beleuchtung) generalisieren. Weiter (7) konnte ein tieferes Verständnis der Auswirkungen von nicht konstant beschleunigten Bewegungsmodellen auf Funksignale untersucht werden. Auf Basis dieser Erkenntnisse konnte ein LSTM Modell angelernt werden, das unterschiedliche Bewegungsgeschwindigkeiten und Bewegungsformen eines einachsigen Roboters (Segway) nahe Echtzeit und genauer als herkömmliche Verfahren vorhersagen kann.
Im Jahr 2019 wurde festgestellt, dass diese Modelle auch die menschliche Bewegung (menschliches Bewegungsmodell) vorhersagen können. Weiter wurde im Jahr 2019 festgestellt, dass die LSTM Modelle zur Laufzeit entweder vollständig autark oder als Stützstellen in Lokalisierungsschätzern (bspw. Pedestrian Dead Reckoning, PDR, Methoden) integriert werden können.
II. Darauf aufbauend soll versucht werden, wie diese Basis hinsichtlich ihrer Robustheit, Latenz und Wiederverwendbarkeit zu optimieren ist.
Im Jahr 2018 konnten die Erkenntnisse aus I. (1-7) genutzt werden, um sogenannte (1) relative Pedestrian Dead Reckoning (PDR) Verfahren mit Hilfe von Bewegungsklassifizierern zu stabilisieren. Diese konnten eine Generalisierung auf beliebige Umgebungen ermöglichen. Das tiefere Funksignalverständnis (2) ermöglichte das Abbilden von Langzeitfehlern in RNN-basierten Bewegungsmodellen, um die Positionsgenauigkeit und Stabilität zu verbessern und nahe Echtzeit vorherzusagen. Die Robustheit der Bewegungsmodelle (3) konnte in ersten Versuchen mit Hilfe verschiedener realer (den Modellen unbekannter) Bewegungstrajektorien für ein- und zweiachsige Fahrzeuge gezeigt werden. Weiter wurde untersucht, (4) wie hybride Filtermodelle (bspw. Verschaltung von Merkmalsextraktoren 2D/3D-CNN und Zeitreihe RNN-LSTM) sowohl genauere, als auch stabilere und gefilterte (um Ausreißer korrigierte) Ergebnisse liefert.
Im Jahr 2019 wurde gezeigt, dass Modelle der RNN Familie in der Lage sind, Bewegungen in die Zukunft zu extrapolieren, so dass diese die Latenz der Verarbeitungskette und darüber hinaus kompensieren. Weiter wurde im Jahr 2019 die Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit und Robustheit der hier untersuchten Modelle und die Wiederverwendbarkeit auf die menschliche Bewegung untersucht.Mit Hilfe eines Simulators wurden im Jahr 2019 physikalisch korrekte Bewegungen, z.B. Positionen von Fußgängern, Fahrradfahrern, Autos und Flugzeugen erzeugt. Auf Basis dieser Daten wurde gezeigt, dass RNN Modelle zwischen unterschiedlichen Bewegungstypen interpolieren können. Weiter wurde gezeigt, dass RNN Modelle fehlende Datenpunkte kompensieren, weißes und zufälliges Rauschen als solches interpretieren und Bewegungen in die Zukunft extrapolieren können. Letzteres ermöglicht die Kompensation von verarbeitungsspezifischer Latenz und ermöglicht eine Vorhersage der menschlichen Bewegung aus Funk- und Inertial-Daten in harter Echtzeit.Neue RNN Architektur. Ferner wurde im Jahr 2019 eine neue Architektur, bzw. Topologie, eines neuronalen Netzes erforscht, welches die Stärken und Schwächen von flachen neuronalen Netzen und rekurrenter Netzen so kompensiert, dass eine optimales NN zur Bestimmung physikalisch korrekter Bewegung in einer großangelegten Parameterstudie gefunden werden konnte.Architektur Optimierung. Es wurde im Jahr 2019 eine großangelegte Studie zur Optimierung der Modellparameter für die Mensch-zentrierte Lokalisierung durchgeführt. Diese optimalen Architekturen können die menschliche Bewegung aus möglichst wenig Sensorinformationen weit in die Zukunft voraussagen. Die Architektur mit dem geringsten Lokalisierungsfehler kombiniert zwei DNNs mit einem RNN.Interpretierbarkeit von Modellen. Dieses neue Modell wurde im Jahr 2019 auf seine Funktionsweise untersucht. Dazu wurde eine neuartige Prozesskette zur Interpretation und Erklärung des Modelles erforscht. Die Prozesskette nutzt den Fluss der gegenseitigen Information und die gegenseitige Übertragungsentropie in Kombination mit verschiedenen gezielten Manipulationen der versteckten Zustände und geeigneten Visualisierungstechniken, um den Zustand des Modelles zu jedem Zeitpunkt zu bestimmen.Darüber hinaus wurde im Jahr 2019, um extrahierte Merkmale eines neuronalen Netzes besser zu visualisieren und zu interpretieren, ein "Variational Auto-Encoder" (VAE) adaptiert. Der VAE wurde so gestaltet und parametrisiert, dass der Rekonstruktionsfehler des Signals innerhalb des Messrauschens liegt und das Modell gleichzeitig gezwungen wird, entwirrte Merkmale im latenten Raum abzulegen. Dieses Entwirren ermöglicht erste subjektive Aussagen über die Zusammenhänge der Merkmale, die wirklich nötig sind, um den Kanalzustand eines Funksignals optimal zu kodieren.Kompression. Dabei wurde im Jahr 2019 ein netter Seiteneffekt des VAEs entdeckt. Ein solcher VAE bietet die Möglichkeit der dezentralen Vorverarbeitung der Kanalinformationen direkt an der Antenne. Diese Komprimierung führt dann zu weniger Datenverkehr, erzeugt weniger Kommunikationslast und erhöht somit die Anzahl möglicher Teilnehmer an der Kommunikation und Lokalisierung in einem abgeschlossenen Sensornetz.Einfluss der Variation der Eingabeinformationen. Weiter wurde im Jahr 2019 untersucht, wie sich Änderungen der Inputsequenzlänge eines rekurrenten neuronalen Netzes auf den Lernerfolg und die Art der Ergebnisse des Modells auswirken. Es wurde entdeckt, dass eine längere Sequenz das Modell überredet, eher ein Bewegungsmodell i.S.v. der Form der Bewegung zu erlernen, während kürzere Sequenzen dazu tendieren physikalische Zusammenhänge zu erlernen. Die höchste Genauigkeit erreicht man mit der optimalen Balance zwischen kurzen und langen Sequenzen.Es wurde im Jahr 2019 eine Geschwindigkeitsschätzung mittels des neuen Verfahrens untersucht. Diese floss dann direkt in ein PDR Modell ein, um die Positionsgenauigkeit zu erhöhen. Eine erste Arbeit im Jahr 2019 dazu hat im Detail untersucht, welche Verfahren am besten geeignet sind, um eine ungerichtete Geschwindigkeit der menschlichen Bewegung aus einem rohen Intertialsignal zu schätzen. Ein neues Verfahren, eine Kombination aus einem eindimensionalen CNN und einem BLSTM, hat hier den Stand der Technik abgelöst.
Im Jahr 2020 wurden die Modellarchitektur hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit optimiert und die Auswirkungen einer tiefen Kombination von Bayes'schen und DL-Methoden auf die Vorhersagegenauigkeit und Robustheit untersucht.
Optimierung. Im Jahr 2020 wurde die bestehende CNN- und RNN-Architektur verbessert und ein ResNet-BLSTM vorgeschlagen. Das CNN wurde durch ein Restnetzwerk ersetzt, um tiefere und qualitativ hochwertigere Merkmale aus einem kontinuierlichen Datenstrom zu extrahieren. Es konnte gezeigt werden, dass diese Architektur höhere Rechenkosten mit sich bringt, aber die genauesten, über den Stand der Technik hinausgehenden Ergebnisse liefert. Zusätzlich kann die RNN-Architektur verkleinert werden, um dem Ausbleichen des Kontextvektors der LSTM-Zellen entgegenzuwirken, da das verbleibende Netzwerk optimalere Merkmale bietet.Tiefe Bayes Verfahren. Im Jahr 2020 wurde untersucht, ob Methoden der RNN-Familie bestimmte Bewegungseigenschaften aus aufgezeichneten Bewegungsdaten extrahieren können, um die starren Mess-, Rausch- und Übergangsverteilungen eines Kalman-Filters (KF) zu ersetzen. Eine Studie konnte zeigen, dass hochoptimierte LSTM-Zellen robustere (geringe Fehlervarianz der Prädiktionen) und präzisere (Positionsgenauigkeit) Trajektorien rekonstruieren können als ein ebenso hochoptimierter KF. Das tiefe Ineinandergreifen von LSTM in KF, sogenanntes tiefe Bayes Verfahren, lieferte die robustesten und präzisesten Positionen und Trajektorien. Diese Studie zeigte auch, dass von allen Methoden, die auf realistischen synthetischen Daten trainiert wurden, die tiefe Bayes-Methode am wenigsten reale Daten benötigt, um sich an eine neue unbekannte Domäne anzupassen.
III. Abschließend soll eine Demonstration der Machbarkeit erprobt werden.
Im Jahr 2018 wurde im Rahmen einer Großstudie mit sozialwissenschaftlichem Hintergrund das weltgrößte virtuelle Dinosauriermuseum eröffnet. Es konnte gezeigt werden, dass ein vorausgewähltes (auf das Einsatzszenario optimiertes) Bewegungsmodell die menschliche Bewegung robust und genau (i.S.v. kein signifikanter Einfluss auf die Simulatorkrankheit) abbilden resp. vorhersagen kann. Dieses wird als Basis für Vergleichstest für weitere Modelle (mensch-zentriert und generalisierend auf unterschiedliche Umgebungen) genutzt.
Im Jahr 2019 wurden auf Basis der erzielten Forschungsergebnisse in I und II zwei neue Live-Demonstratoren entwickelt. (1) Eine Modelleisenbahn, welche in variablen Geschwindigkeiten eine Landschaft mit Tunnel durchquert. Dabei repräsentiert der Tunnel realistische und typische Umgebungscharakteristika, die zu nichtlinearen Mehrwegeausbreitungen eines zu lokalisierenden Funksenders führen und letztendlich zu fehlerhaften Positionsbestimmung. Dieser Demonstrator zeigt, dass die im Rahmen des Forschungsprojektes erforschten RNN Verfahren sowohl auf komplexen Kanalimpulsantworten, als auch auf dimensionsreduzierten Antwortzeiten hochgenau und robust lokalisieren können und darüber hinaus bessere Ergebnisse als herkömmliche Kalman-Filter liefern. (2) Der zweite Demonstrator dient zur Visualisierung der Bewegung der oberen Extremität eines Menschen. Dabei wurde die menschliche Bewegung mit kostengünstiger Inertialsensorik erfasst, klassifiziert und Bewegungsparameter abgeleitet. Eine grafische Oberfläche visualisiert nahe Echtzeit die Bewegung und die abgeleiteten Parameter.Die geplante Generalisierbarkeit, bspw. der mensch-zentrierten Modelle, und die Anwendbarkeit von RNN-basierten Verfahren in unterschiedlichen Umgebungen konnte mittels (1) und (2) demonstriert werden.Im Jahr 2019 konnten folgende Anwendungen der vorgeschlagenen Methode beforscht und entwickelt werden:Anwendung: Funksignal. Es wurden die Kanalinformationen eines Funksystems hierarchisch derart klassifiziert, dass das Lokalisierungsproblem eines Line of Sight (LoS) und Non Line of Sight (NLoS) Klassifizierers in ein binäres Problem übertragen werden konnte. So kann rein auf Basis einzelner Kanalinformationen einer einzelnen Antenne eine Position auf einen Meter genau lokalisiert werden, wenn die Umgebung heterogene Kanalausbreitung breitstellt.Ferner wurden LoS und NLoS Kanalinformationen simuliert und genutzt, um zwischen unterschiedlichen Kanälen zu interpolieren. Dies ermöglicht den Anbietern von Funksystemen, auf sich ändernde oder neue Umgebungen in den Kanalinformationen bereits a-priori in der Simulation einzugehen. Durch selektives Nachtrainieren der Modelle mit dem simulierten Wissen werden robustere Modelle ermöglicht.Anwendung: Kamera- und Funksignal. Weiter konnte gezeigt werden, wie sich die RNN Methoden auf Informationen anderer Sensorfamilien, z.B. Videobilder, übertragen lassen. Eine Kombination von Funk- und Kamerasystemen ermöglichte es, ein Modell zu trainieren, welches selbst in Verdeckungsfällen der Kamera eine reibungslose Fusion der beiden Sensorinformationen schafft und zu einer robusteren und genaueren Lokalisierung mehrerer Personen führt.Anwendung: Kamerasignal. In einer weiteren Arbeit wurde ein RNN-Verfahren genutzt, um die zeitlichen Zusammenhänge von Ereignissen in Bildern zu untersuchen. Im Gegensatz zu der vorangegangenen Arbeit, die heterogene Sensorinformationen nutzt, nutzt dieses Netz lediglich Bildinformationen. Das Modell nutzt die Bildinformationen allerdings so, dass es die Bilder unterschiedlich interpretiert: als räumliche Informationen i.S.v. ein einzelnes Bild, und als temporale Information i.S.v. mehrere Bilder im Input. Dieses Aufsplitten führt dazu, dass einzelne Bilder quasi als zwei fiktive virtuelle Sensorinformationsströme genutzt werden können, um Ergebnisse räumlich (Merkmale) zu erkennen und temporal (zeitliche Zusammenhänge) besser vorhersagen zu können.Eine weitere Arbeit nutzt Kamerabilder, um die Kamera selbst zu lokalisieren. Dazu wurde eine neue Verarbeitungskette erschaffen, welche das Videosignal über die Zeit aufbricht und absolute und relative Informationen in unterschiedlichen neuronalen Netzen erlernt und deren Ausgabe in einem Fusionsnetz zu einer optimalen Pose zusammenführt.Anwendung: EEG-Signal. In einem Kooperationsprojekt konnten die hier erforschten Methoden auf weitere Sensordaten angewendet werden. Es konnten Beta- und Gammawellen des menschlichen Gehirns in unterschiedlichen emotionalen Zuständen aufgezeichnet werden und diese von einem RNN genutzt werden, um die Emotionen einer Testperson in 90% aller Fälle aus rohen EEG Daten korrekt vorherzusagen.Anwendung: Simulatorkrankheit. In einer weiteren Arbeit konnte gezeigt werden, wie sich die Visualisierung in VR auf die menschliche Wahrnehmung und Bewegungsanomalien, respektive Simulatorkrankheit, auswirkt und wie sich die hier erforschten neuronalen Netze ausnutzen lassen, um die Effekte vorherzusagen.
Im Jahr 2020 wurden auf Basis der erzielten Forschungsergebnisse in II ein neuer Live-Demonstrator entwickelt.
Anwendung: Gangrekonstruktion in VR. Im Jahr 2020 wurde das vorhandene CNN-RNN-Modell verwendet, um die Bewegung des Menschen, nämlich den Gangzyklus und die Gangphasen, vorherzusagen. Dabei wurden Sensordaten eines am Kopf montierten Trägheitssensors verwendet, um einen virtuellen Avatar in VR in Echtzeit zu visualisieren. Es konnte gezeigt werden, dass das DL-Modell deutlich geringere Latenzen aufweist als der Stand der Technik, da es Gangphasen früher erkennen und zukünftige genauer vorhersagen kann. Dies geht jedoch zu Lasten des erforderlichen Rechenaufwands und damit der erforderlichen Hardware. -
Grundlagen der Informatik als Fundament eines zukunftsorientierten MINT-Studiums
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)
Laufzeit: 01.10.2016 - 30.09.2019
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)
URL: https://www2.cs.fau.de/research/GIFzuMINTS/Die zunehmende Digitalisierung aller Wissenschafts- und Lebensbereiche hat dazu geführt, dass Kompetenzen in den Grundlagen der Informatik für Studierende aller Studiengänge der Technischen Fakultät (und darüber hinaus) als essentiell erachtet werden. Für den Studienerfolg haben sich diese, typischerweise direkt in der Studieneingangsphase verorteten, Lehrveranstaltungen allerdings für viele Studierende als problematische Hürde erwiesen, die letztlich häufig zum Studienabbruch führen kann. Aus diesem Grund widmen wir uns dem Ausbau der Unterstützung von angehenden Studierenden beim Übergang Schule-Hochschule sowie während der Studieneingangsphase.
Die Projektschwerpunkte liegen hinsichtlich der Studienorientierung in der Förderung des potenziellen MINT-Nachwuchses bereits vor Studienbeginn durch regionale und überregionale Kontakte wie z.B. Unterstützung bei W-Seminaren oder Fortbildungen von Lehrerinnen und Lehrern als Multiplikatoren für die Studienwahl. Hinsichtlich des Übergangs Schule-Hochschule steht der Ausgleich unterschiedlicher Vorkenntnisse der Studienanfänger durch Repetitorien im Vordergrund. In der Studieneingangsphase liegt der Schwerpunkt in der Senkung der Abbruchquote in MINT-Studiengängen durch spezielle Intensivierungsübungen und Tutorenschulungen unter Berücksichtigung der Heterogenität.
2018 stand unter anderem die Untersuchung der Wirksamkeit aller Maßnahmen im Fokus. Untersucht wurde der Einfluss des angestiegenen Übungsgruppenangebots und der umfangreichen Unterstützung durch die Tutorinnen und Tutoren. Außerdem war die Wirksamkeitsuntersuchung hinsichtlich des Zusammenhangs von Wahrnehmung des Übungsangebots und Abbruchquote Untersuchungsgegenstand. Weiterhin wurden die Auswirkungen der Teilnahme am Repetitorium auf die Leistungen in den Übungen und in der Klausur untersucht.
Um das Ziel der Gewinnung und Qualifizierung von Lehrerinnen und Lehrern als Multiplikatoren zu erreichen, wurde das Angebot an Lehrerfortbildungen weiter ausgebaut. In diesen Fortbildungen wurden innovative Herangehensweisen, Beispiele und Inhalte für den Unterricht mit dem Ziel aufgezeigt, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer das Gelernte an ihre Schülerinnen und Schüler weitervermitteln.
Ein weiteres Teilziel war die quantitative und qualitative Verbesserung der in Informatik geschriebenen W-Seminar-Arbeiten. Dazu wurde eine 24-seitige Broschüre entwickelt und an Schulen in umliegenden Landkreisen verschickt. Mit dieser Broschüre sollen Lehrkräfte bei der Gestaltung und Durchführung von W-Seminaren in der Informatik mit Themenvorschlägen, Hinweisen und einer Checkliste für die Schülerinnen und Schüler unterstützt werden.Im Jahr 2019 endete das Projekt GIFzuMINTS mit einem besonderen Höhepunkt: Am 20.05.2019 besuchte uns der bayerische Staatsminister für Wissenschaft und Kunst, Bernd Sibler, zusammen mit dem stellvertretenden Hauptgeschäftsführer der vbw bayme vbm, Dr. Christof Prechtl, um sich über den Stand des Projekts zu informieren. Wissenschaftsminister Bernd Sibler zeigte sich beim Projektbesuch beeindruckt: "Das Konzept der FAU geht passgenau auf die Anforderungen eines Informatikstudiums ein. Die jungen Studentinnen und Studenten werden dort abgeholt, wo sie stehen. Das ist exakt unser Anliegen, das wir mit MINTerAKTIV verfolgen: Wir wollen, dass jede Studentin und jeder Student die Unterstützung bekommt, die sie bzw. er braucht, um das Studium erfolgreich abschließen zu können."Bis zum Projektende wurden die entwickelten und umgesetzten Maßnahmen gründlich evaluiert und als dauerhafte Angebote etabliert. Dabei wurde das Repetitorium Informatik in ein kontinuierliches virtuelles Angebot zum Selbststudium überführt und auf den neuesten Stand der Technik aktualisiert. Das an besonders begabte Studierende gerichtete Angebot der Vorbereitung auf die Teilnahme an internationalen Programmierwettbewerben wurde ausgeweitet und als Vertiefungsmodul eingerichtet. Damit die begonnenen Maßnahmen auch zukünftig reibungslos weitergeführt werden können, wurde bereits frühzeitig die Aufnahme in das anschließende Förderprojekt beantragt, das zukünftig als CS4MINTS auch bewilligt wurde. -
Entwicklung adaptiver Algorithmen in funkbasierten Lokalisierungssystemen
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)
Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung adaptiver Algorithmen für den Einsatz in Funklokalisierungssystemen. Im Rahmen dieses Projekts werden drei wesentliche Themen bearbeitet:
Automatisierte Konfiguration der Ereignis-Detektoren. In vorangegangenen Forschungsprojekten wurden die Grundlagen zur Analyse verrauschter Sensordatenströme gelegt. Allerdings bestand hierbei noch das Problem, dass Ereignis-Detektoren aufwändig und genau parametrisiert werden müssen, zufriedenstellende Ergebnisse zu produzieren. Dieses Arbeitspaket betrachtet Möglichkeiten einer automatisierten Konfiguration der Ereignis-Detektoren auf Basis vorhandener Ereignis- und Sensordatenströme.
In 2016 wurden erste Konzepte untersucht, um aus einer Vielzahl vorhandener Spieldaten die optimale Konfiguration der Ereignis-Detektoren zu bestimmen. Dabei wurden in einer Fußballanwendungen Spiele und Spielszenen durch Sportwissenschaftler manuell annotiert (z.B. Spieler A tritt Ball mit linkem Fuß zum Zeitpunkt t). Diese manuell annotierten Spielszenen sollen später zur Optimierung der Parameter in der Hierarchie von Ereignisdetektoren herangezogen werden.Evaluierung von Methoden und Techniken des maschinellen Lernens für Anwendungen zur Lokalisierung. In vorhergehenden Forschungsprojekten wurden bereits erste Algorithmen des maschinellen Lernens im Kontext funkbasierter Lokalisierungssysteme entwickelt (z.B. evolutionäre Algorithmen zur Bestimmung von Antennenpositionen und -ausrichtungen). Im Rahmen dieses Arbeitspakets werden weitere Ansätze untersucht, um Lokalisierungssysteme durch derartige Methoden zu unterstützen.
Im Jahr 2016 wurden erste Ansätze evaluiert, um Teile der Positionsrechnung laufzeitbasierter Funklokalisierungssysteme durch Methoden des maschinellen Lernens zu ersetzen. Bislang werden die Rohdaten solcher Systeme durch eine Signalverarbeitungskette (Analog-Digital-Wandlung, Ankunftszeitbestimmung, Kalman-Filterung, Bewegungsanalyse) zu einer Position verrechnet. Dies erfordert einen vergleichsweise hohen Installations- und Konfigurationsaufwand für die Inbetriebnahme eines Lokalisierungssystems in der Zielumgebung und für die Zielanwendung.Evaluierung bildgebender Verfahren zur Unterstützung funkbasierter Lokalisierungssysteme. Funkbasierte Lokalisierungssysteme können ihre Stärken gegenüber Kamera-basierten Lokalisierungssystemen immer dann ausspielen, wenn es zu Verdeckungen von Objekten kommen kann. Im Gegenzug haben Funkbasierte Systeme Probleme mit metallischen Aufbauten/Oberflächen, da die Funkwellen an metallischen Oberflächen reflektiert werden und damit über mehrere Pfade an den Empfangsantennen empfangen werden. In diesem Arbeitspaket sollen Algorithmen für eine Bild-basierte Ortungskomponente entwickelt werden, um Funk-Lokalisierungssysteme bei der Positionsrechnung zu unterstützen.
In 2016 wurde damit begonnen zwei unterschiedliche Systeme zu entwickeln: CNNLok, ein System zur kamerabasierten Eigenlokalisierung von Objekten (sog. inside-out tracking), sowie InfraLok ein System zur Lokalisierung mir Kameras in der Infrastruktur (sog. outside-in tracking) auf Infrarot-Basis. CNNLok nutzt ein Convolutional Neural Network, trainiert auf einer Vielzahl von in der Zielumgebung erstellter Kamerabilder. Das Netzwerk liefert anschließend zu einem aktuellen Kamerabild die Position der Kamera (bzw. des Objektes) im Raum. InfraLok detektiert Infrarot-LEDs über ein Multi-Kamerasystem und ermittelt deren Position im Raum. -
Software-Wasserzeichen
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: seit 01.01.2016
URL: https://www2.cs.fau.de/research/SoftWater/Unter Software-Wasserzeichnen versteht man das Verstecken von ausgewählten Merkmalen in Programme, um sie entweder zu identifizieren oder zu authentifizieren. Das ist nützlich im Rahmen der Bekämpfung von Software-Piraterie, aber auch um die richtige Nutzung von Open-Source Projekten (wie zum Beispiel unter der GNU Lizenz stehende Projekte) zu überprüfen. Die bisherigen Ansätze gehen davon aus, dass das Wasserzeichen bei der Entwicklung des Codes hinzugefügt wird und benötigen somit das Verständnis und den Beitrag der Programmierer für den Einbettungsprozess. Ziel unseres Forschungsprojekts ist es, ein Wasserzeichen-Framework zu entwickeln, dessen Verfahren automatisiert beim Übersetzen des Programms Wasserzeichen sowohl in neu entwickelte als auch in bestehende Programme hinzufügen. Als ersten Ansatz untersuchten wir eine Wasserzeichenmethode, die auf einer symbolischen Ausführung und anschließender Funktionsynthese basiert.
Im Jahr 2018 wurden im Rahmen von zwei Bachelorarbeiten Methoden zur symbolischen Ausführung und Funktionssynthese untersucht, um zu ermitteln, welche sich für unseren Ansatz am Besten eignet.
Im Jahr 2019 wurde ein Ansatz auf Basis der LLVM Compiler Infrastruktur untersucht, der mittels konkolischer Ausführung (concolic execution, eine Kombination aus symbolischer und konkreter Ausführung) ein Wasserzeichen in einem ungenutzten Hardwareregister versteckt. Hierzu wurde der LLVM-Registerallokator dahingehend verändert, dass er ein Register für das Wasserzeichen freihält.Im Jahr 2020 wurde das Rahmenprogramm für das automatische Einfügen von Software-Wasserzeichen in Quellcode auf Basis der LLVM Compiler Infrastruktur um weitere dynamische Verfahren erweitert. Grundlage der hinzugefügten Verfahren sind, unter anderem, das Ersetzen/Verschleiern von Sprungadressen sowie Modifikationen des Aufrufgraphen. -
Automatische Erkennung von Wettlaufsituationen
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: seit 01.01.2016
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/research/AuDeRace/Große Softwareprojekte, an denen hunderte Entwickler arbeiten, sind schwer zu überblicken und enthalten viele Fehler. Zum Testen solcher Software haben sich automatisierte Tests bewährt, die Teilbereiche der Software (Unit-Tests) oder die komplette Software (Systemtest) testen und Fehler reproduzierbar erkennen können. Dieses Vorgehen funktioniert gut bei sequentiellen Programmen, die ein deterministisches Verhalten aufweisen. Moderne Software enthält jedoch vermehrt Parallelität. Durch diese Nebenläufigkeit treten etliche neue, teils schwer zu lokalisierende, Fehler auf, die nicht mehr durch herkömmliche Testverfahren sicher detektiert werden können. Dazu gehören vor allem Verklemmungen und gleichzeitige Zugriffe auf die selbe Speicherstelle. Ob ein solcher Fehler auftritt, hängt von dem konkreten Ausführungsplan der Aktivitätsfäden ab. Dieser unterscheidet sich jedoch bei jeder Ausführung und ist auch stark von dem darunterliegenden System abhängig. Somit treten entsprechende Fehler normalerweise nicht bei jedem Testlauf auf, je nach Testsystem sogar niemals. Aus diesem Grund sind die herkömmlichen Testverfahren nicht mehr ausreichend für moderne, nebenläufige Software.
In dem Projekt AuDeRace werden Verfahren entwickelt, die Nebenläufigkeitsfehler reproduzierbar, effizient und mit möglichst geringen Aufwand für Entwickler erkennen können. Unter anderem wird eine Technik entwickelt, die es ermöglicht, Tests um einen Ablaufplan zu erweitern, durch den die Ausführung weiterhin deterministisch bleibt. Ein weiteres generelles Problem an Tests bleibt dabei aber bestehen: Der Entwickler muss sich zunächst Testfälle überlegen und diese anschließend implementieren. Insbesondere im Kontext von Parallelität ist es aber extrem schwer, sich das Verhalten von Programmen vorzustellen und problematische Stellen zu identifizieren. Deshalb sollen kritische Stellen automatisiert erkannt werden, bevor überhaupt entsprechende Tests geschrieben wurde. Es existieren bereits Ansätze, potentiell kritische Stellen zu detektieren, allerdings werden dabei entweder sehr viele fälschliche Warnungen generiert oder die Analyse ist immens zeitintensiv. Ziel dieses Projektes ist es, durch eine geeignete Kombination aus statischer und dynamischer Analyse, die Anzahl an falschen Erkennungen zu reduzieren, bzw. langsame Analysen zu beschleunigen, sodass die Verfahren nicht nur in kleinen Testbeispielen funktionieren, sondern auch komplexe Softwareprojekte effizient analysieren können.Im Jahr 2016 wurden bestehende Ansätze und Programme auf ihre Tauglichkeit untersucht. Dabei wurde ein vielversprechendes Verfahren ausgemacht, das mithilfe von Model Checking und vorgegebenen Bedingungen Ablaufpläne konstruiert, die ungewolltes Verhalten erzeugen. Allerdings zeigten die Ergebnisse ein deutliches Problem hinsichtlich eines produktiven Einsatzes, da in sinnvoller Zeit nur sehr kleine Programme analysiert werden konnten. Daher beschäftigte sich das Projekt damit, die Programme um möglichst viele Anweisungen zu kürzen, die nichts mit den gesuchten Wettlaufsituationen zu tun haben. Dadurch sollen spätere Analysen beschleunigt werden.
Im Jahr 2017 wurden die Untersuchungen zur automatischen Reduktion von Programmen weitergeführt. Außerdem wurde erforscht, ob sich die existierende Technik des Mutationstestens auch auf nebenläufige Programme erweitern lässt. Die Ergebnisse zeigen, dass es durchaus möglich ist, Tests für eine parallele Software qualitativ zu bewerten. Allerdings muss teilweise auf Heuristiken zurückgegriffen werden, um auch größere Projekte in vertretbarer Zeit bewerten zu können.
Im Jahr 2018 lag der Fokus auf einer deterministischen Ausführung von Testfällen. Es wurde ein Konzept erarbeitet, um reproduzierbare Ergebnisse bei der Ausführung zu erzielen: Ein zusätzlicher Ablaufplan spezifiziert das Ablaufverhalten der verschiedenen Aktivitäten. Eine Instrumentierung von vorher markierten Positionen im Code und anderen relevanten Bytecode-Instruktionen soll hier während der Ausführung entsprechend die Kontrolle an eine Verwaltungsaktivität abgeben, die den Ablauf steuert. Damit die Markierungen (Angabe von Positionen im Quellcode) auch nach Änderungen am Quellcode gültig bleiben, sollen diese automatisch auf eine neue Version angepasst werden können. Eine Merge-Technik ähnlich derer zu Versionsverwaltungssystemen soll hier eingesetzt werden.
Das Projekt stellte bis 2019 einen Beitrag des Lehrstuhls Informatik 2 zum IZ ESI (Embedded Systems Initiative, http://www.esi.fau.de/ ) dar. In diesem Rahmen wurden verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Qualität nebenläufiger Software untersucht. Zusammenfassend wurde festgestellt, dass verschiedenartige Verfahren notwendig und realisierbar sind, allerdings meistens die hohen Laufzeiten ein großes Problem darstellen.
Über das ESI Projekt hinaus wurde die Verwendung von Mutationstests durch die Entwicklung eines Werkzeugs zur Äquivalenzerkennung und Testfallgeneriung verbessert. Eine entsprechende Publikation wurde eingereich und angenommen.
Im Jahr 2020 evaluierten wir Ansätze und Techniken zur Erkennung von externen Wettlaufsituationen. Während bei klassischen Wettlaufsituationen mehrere Aktivitätsfäden eines Programms nicht richtig miteinander arbeiten, treten externe Wettlaufsituationen bei der Interaktion der Software mit anderen, unabhängigen und unbekannten Komponenten auf. Das können andere gleichzeitig laufende Programme sein, das Betriebssystem oder sogar Code eines böswilligen Angreifers, der gezielt mit der analysierten Software interferiert. -
Parallele Code-Analyse auf einer GPU
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: 01.07.2013 - 30.09.2020
URL: https://www2.cs.fau.de/research/ParCAn/Im Übersetzerbau (und auch an anderen Stellen) gibt es Analyseverfahren, bei denen Informationen solange durch einen Graphen propagiert und dabei verändert werden, bis sich das Analyseergebnis als Fixpunkt einstellt. In diesem Projekt entwickelten wir den Programmrahmen ParCAn, in dem verschiedene derartige Verfahren parallel und dadurch schneller auf der Graphikkarte ablaufen können.
Im Jahr 2020 wurde das Forschungsprojekt erfolgreich beendet. Es konnte gezeigt werden, dass durch die Parallelisierung der besonders kostenintensiven Datenflussanalysen die Übersetzungszeit in unserer Testumgebung um bis zu 31% reduziert werden kann. Das Forschungsprojekt zeigt somit erfolgreich einen Weg hin zum parallelisierten Übersetzer auf, der den Anforderungen heutiger Softwareprojekte besser entspricht. Die Wichtigkeit dieses Forschungsthema wurde 2019 durch einen „Best Paper Award“ auf der renommierten Fachkonferenz „Compiler Construction“ unterstrichen, siehe CC-Literaturangabe.
Durch die Verwendung der GPU als Zielarchitektur wurden weitere forschungsrelevante Fragen beantwortet, die ebenfalls publiziert wurden.
Einige Analysen sammeln ihre Informationen in einer globalen Datenstruktur, die von allen Aktivitäten gleichzeitig modifiziert werden kann. Gerade auf der GPU mit ihrer Vielzahl an gleichzeitig laufenden Aktivitäten stellt dies hohe Anforderungen an eine effiziente Synchronisation beim Zugriff auf die gemeinsam genutzte Datenstruktur. So wurde im Rahmen des Forschungsprojektes ein effizientes Rahmenwerk zum Herstellen von gegenseitigen Ausschluss implementiert, siehe LNCS-Literaturangabe. Bisherige Ansätze führten unweigerlich zu Verklemmungen, dem Blockieren des Programms. Zudem wurde die Effizienz des Rahmenwerks durch die Verwendung einer Variante des Inspektions-Ausführungs-Paradigmas erhöht.
Eine andere Fragestellung befasste sich mit der Effizienz von Graphstrukturen auf GPUs. Im Kern implementiert ParCAn einen Graphtraversierungsalgorithmus. Das zu übersetzende Programm wird in einen Graphen umgewandelt, dem Kontrollflussgraphen (KFG), auf dem die Analysen ausgeführt werden. Durch die Vielzahl an parallelen Zugriffen stellt der KFG für die Leistungsfähigkeit von ParCAn eine kritische Datenstruktur dar. Aus diesem Grund wurde eine umfangreiche Studie durchgeführt, in der die Leistung von Graph-Datenstrukturen verglichen wurden. Die Ergebnisse wurden genutzt, um für ParCAn die bestmögliche Datenstruktur zur Repräsentation des KFG zu verwenden. Aus den Messdaten wurden allgemeine Kriterien zur Effizient einer Datenstruktur abgeleitet. Diese Kriterien - dargestellt als Entscheidungsbaum - ermöglichen es Entwicklern auch außerhalb des ParCAn-Kontextes, für ihre statischen Graphalgorithmen die am besten geeigneten Datenstrukturen zu wählen. Die Ergebnisse der Studie wurden auf dem GPGPU-Workshop vorgestellt, siehe Literaturangaben.
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Design for Diagnosability
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)
Laufzeit: 15.05.2013 - 30.09.2018
Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie (StMWIVT) (ab 10/2013)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/research/DfD/Viele Software-Systeme verhalten sich während der Testphase oder sogar im Regelbetrieb im negativen Sinne auffällig. Die Diagnose und die Therapie solcher Laufzeitanomalien ist oft langwierig und aufwändig bis hin zu unmöglich. Mögliche Folgen bei der Verwendung des Software-Systems sind lange Antwortzeiten, nicht erklärbares Verhalten oder auch Abstürze. Je länger die Folgen unbehandelt bleiben, desto höher ist der entstehende wirtschaftliche Schaden.
"Design for Diagnosability" beschreibt eine Werkzeugkette mit Modellierungssprachen, Bausteinen und Werkzeugen, mit denen die Diagnosefähigkeit von Software-Systemen gesteigert wird. Mit dieser Werkzeugkette werden Laufzeitanomalien schneller erkannt und behoben – idealerweise noch während der Entwicklung des Software-Systems. Unser Kooperationspartner QAware GmbH bringt ein Software EKG ein, mit dem die Exploration von Laufzeit-Metriken aus Software-Systemen, visualisiert als Zeitreihen, möglich ist.
Das Forschungsprojekt Design for Diagnosability erweitert das Umfeld dieses bestehenden Software-EKG. Die Software-Blackbox misst minimal-invasiv technische und fachliche Laufzeitdaten des Systems. Die Speicherung der erfassten Daten erfolgt in Form von Zeitreihen in einer neu entwickelten Zeitreihendatenbank Chronix. Chronix ist darauf ausgelegt, eine Vielzahl an Zeitreihen äußerst effizient hinsichtlich Speicherplatzbedarf und Zugriffszeiten zu speichern. Chronix ist ein Open Source Projekt (www.chronix.io) und kann frei benutzt werden. Die Zeitreihen werden mit der Time-Series-API analysiert, z.B. mittels einer automatisierten Strategie zur Erkennung von Ausreißern. Die Time-Series-API bietet Grundbausteine, um weitere Strategien zur Identifikation von Laufzeitanomalien in Zeitreihen umzusetzen.
Die aufgeführten Werkzeuge werden in Kombination mit dem bestehenden Software-EKG zum Dynamic Analysis Workbench ausgebaut, um eine zeitnahe Diagnose und Behebung von Laufzeitanomalien zu ermöglichen. Hierzu sind Diagnosepläne vorgesehen, die einen Software-Entwickler unterstützen, eine Laufzeitanomalie schneller und zuverlässiger einzugrenzen und zu erkennen. Das Ziel der Werkzeugkette ist die Qualität von Software-Systemen zu erhöhen, insbesondere hinsichtlich der Kennzahlen Mean-Time-To-Repair sowie Mean-Time-Between-Defects.Vor dem erfolgreichen Projektabschluss im Juli 2016 konnten noch eine Reihe wesentlicher Beiträge geleistet werden:
- Wir haben Chronix und ein Framework zur verteilten Berechnung gekoppelt. Dadurch skaliert die Anomalieanalyse jetzt auf riesige Mengen an Zeitreihendaten.
- Wir haben Chronix fortentwickelt und weitere Komponenten ergänzt, wie z. B. ein noch effizienteres Speichermodell, mehrere Adapter für diverse Zeitreihendatenbanken, weitere server-seitige Analysefunktionen und neue Zeitreihentypen.
- Wir haben unseren Benchmark für Zeitreihendatenbanken veröffentlicht.
- Wir haben zur Analyse von Anomalien einen Ansatz entwickelt, der Aufrufe ausgehend von der Anwendung bis hinein auf die Betriebssystemebene nachvollzieht.
Obwohl die Förderung im Jahr 2016 auslief, haben wir im Jahr 2017 noch weitere Beiträge geleistet:
- Wir haben Chronix auf der USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST) im Februar 2017 in Santa Clara, CA, vorgestellt.
- Wir haben Chronix mit Schnittstellen ausgestattet, um in der Industrie verwendete Zeitreihendatenbanken anzubinden.
- Wir haben einen Ansatz entwickelt, der für eine gegebene Analyse (Funktion und zu analysierende Zeitreihen) die ideale Cluster-Konfiguration (bzgl. Verarbeitungszeit und Kosten) bestimmt.
- Wir haben Spark, ein Rahmenwerk zur verteilten Verarbeitung von Massendaten so erweitert, dass die GPU bei der verteilten Analyse von Zeitreihen genutzt werden kann. Ergebnisse haben wir auf der Apache Big Data Konferenz im Mai 2017 in Miami, Florida, vorgestellt.
Auch im Jahr 2018 haben wir noch weitere Beiträge im Forschungsprojekt geleistet:
- Wir haben ein Papier auf der PROFES 2018 veröffentlicht, in dem wir Techniken und Erkenntnisse beschreiben, wie man Laufzeitdaten in einem großen Software-Projekt schon zur Entwicklungszeit für alle Projektbeteiligten anbieten kann und damit die Zusammenarbeit verbessert.
- Wir haben das Open Source Projekt von Chronix gewartet und dabei weiter stabilisiert (Aktualisieren von Versionen, Fehlerbehebungen etc.).
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Inkrementelle Code-Analyse
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: 01.04.2012 - 30.06.2017
URL: https://www2.cs.fau.de/research/InCA/Um sicherzustellen, dass Fehler im Programmdesign schon früh im Entwicklungsprozess gefunden werden, ist es nützlich, Fehler möglichst schon während des Editierens des Programms zu finden. Dazu sollte die verwendete Analyse so schnell sein, dass ein interaktiver Einsatz möglich ist. Eine Möglichkeit, dies umzusetzen, ist der Einsatz von inkrementeller Analyse, bei der die Analyseergebnisse von Teilen eines Programms zu Gesamtergebnissen kombiniert werden. Vorteil von inkrementeller Programmanalyse ist, dass bei kleineren Änderungen ein großer Teil der Analyseergebnisse wieder verwendet werden kann, wie auch z.B. Analyseergebnisse von u.U. verwendeten Programmbibliotheken. Hierdurch kann der Analyseaufwand drastisch reduziert werden, wodurch die Analyse interaktiv nutzbar wird.
Unsere Analyse basiert darauf, für (Teile von) einzelnen Funktionen zu bestimmen, welche Auswirkungen die Ausführung auf den Zustand des Programms zur Laufzeit haben kann. Hierzu wird der Laufzeitzustand eines Programms abstrakt durch einen Graphen dargestellt, der die im Speicher befindlichen Variablen und Objekte und ihre Verzeigerung beschreibt. Die Funktion wird symbolisch ausgeführt und dabei wird bestimmt, welche Änderungen an dem Laufzeitzustand bzw. an dem diesen darstellenden Graphen verursacht werden können. Um die Effekte von Hintereinanderausführung von Programmteilen, Funktionsaufrufen, Schleifen, etc. zu bestimmen, können die Änderungsbeschreibungen der Programmteile dann zu größeren Änderungsbeschreibungen kombiniert werden. Die Analyse geht dabei Bottom-Up vor, analysiert also eine aufgerufene Funktion vor der aufrufenden Funktion (wobei Rekursion analysierbar ist).
In 2017 lag der Schwerpunkt unserer Forschung darauf, die eingesetzten Algorithmen und Datenstrukturen weiter zu entwickeln. Zusätzlich zu einer besseren Skalierbarkeit der Analyse bei großen zu analysierenden Programmen und einer Weiterentwicklung der inkrementellen Analyse (bei der die Analyseergebnisse von unveränderten Programmteilen weiterverwendet werden), lag der Fokus darauf, die Analyse anschaulich zu dokumentieren, ihre Korrektheit nachzuvollziehen und eine theoretische Grundlage zu konstruieren. -
Analyse von Code-Repositories
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: seit 01.01.2010
URL: https://www2.cs.fau.de/research/AnaCoRe/Bei der Weiterentwicklung von Software führen die Entwickler oftmals sich wiederholende, ähnliche Änderungen durch. Dazu gehört beispielsweise die Anpassung von Programmen an eine veränderte Bibliotheksschnittstelle, die Behebung von Fehlern in funktional ähnlichen Komponenten sowie die Parallelisierung von sequentiellen Programmteilen. Wenn jeder Entwickler die nötigen Änderungen selbst erarbeiten muss, führt dies leicht zu fehlerhaften Programmen, beispielsweise weil weitere zu ändernde Stellen übersehen werden. Wünschenswert wäre stattdessen ein automatisiertes Verfahren, das ähnliche Änderungen erkennt und mit dieser Wissensbasis Software-Entwickler bei weiteren Änderungen unterstützt.Änderungsextraktion
In 2017 entwickelten wir ein neues Vorschlagssystem mit Namen ARES (Accurate REcommendation System). Verglichen mit bisherigen Ansätzen erzeugt es genauere Vorschläge, da seine Algorithmen Code-Verschiebungen während der Muster- und Vorschlagserzeugung berücksichtigen. Der Ansatz basiert darauf, dass zwei Versionen eines Programms miteinander verglichen werden. Das Werkzeug extrahiert dabei automatisch, welche Änderungen sich zwischen den beiden Versionen ergeben haben, und leitet daraus generalisierte Muster aus zu ersetzenden Code-Sequenzen ab. Diese Muster können anschließend von ARES dazu verwendet werden, analoge Änderungen für den Quellcode anderer Programme automatisch vorzuschlagen.
Zur Extraktion der Änderungen verwenden wir ein baumbasiertes Verfahren. Im Jahr 2016 wurde ein neuer Algorithmus (MTDIFF) für solche baumbasierten Verfahren entwickelt und gut sichtbar publiziert, der die Genauigkeit der Änderungsbestimmung verbessert.Symbolische Ausführung von Code-Fragmenten
Im Jahr 2014 wurde ein neues Verfahren zur symbolischen Code-Ausführung namens SYFEX entwickelt, welches die Ähnlichkeit des Verhaltens zweier Code-Teilstücke bestimmt. Mit diesem Verfahren soll eine Steigerung der Qualität der Verbesserungsvorschläge erreicht werden. Abhängig von der Anzahl und Generalität der Muster in der Datenbank kann SIFE ohne das neue Verfahren unpassende Vorschläge liefern. Um dem Entwickler nur die passenden Vorschläge anzuzeigen, wird das semantische Verhalten des Vorschlags mit dem semantischen Verhalten des Musters aus der Datenbank verglichen. Weichen beide zu sehr voneinander ab, wird der Vorschlag aus der Ergebnismenge entfernt. Die Besonderheit von SYFEX besteht darin, dass es auf herausgelöste Code-Teilstücke anwendbar ist und keine menschliche Vorkonfiguration benötigt.
SYFEX wurde im Jahr 2015 verfeinert und auf Code-Teilstücke aus Archiven von verschiedenen Software-Projekten angewendet. Der Schwerpunkt im Jahr 2016 lag auf einer Untersuchung, inwieweit SYFEX zum semantischen Vergleich von Abgaben eines Programmierwettbewerbs geeignet ist. In den Jahren 2017 und 2018 wurde SYFEX optimiert. Des Weiteren wurde mit der Erstellung eines Datensatzes semantisch ähnlicher Methoden aus quelloffenen Software-Archiven begonnen, der im Jahr 2019 veröffentlicht wurde.Verfahren zur symbolischen Ausführung beruhen auf Algorithmen zur Erfüllbarkeitsprüfung von logisch-mathematischen Ausdrücken, um zulässige Ausführungspfade in einem Programm zu bestimmen. Oftmals beanspruchen diese Algorithmen einen großen Teil der aufgewendeten Rechenzeit. Um diese Erfüllbarkeitsprüfung zu beschleunigen, wurde in den Jahren 2019 und 2020 mit einer Technik experimentiert, um komplizierte Ausdrücke durch einfachere Ausdrücke mit gleicher Bedeutung zu ersetzen. Hierbei werden die einfacheren Ausdrücke durch ein Verfahren zur Programmsynthese aufgedeckt. Im Jahr 2020 wurde diese Programmsynthese um ein neuartiges Verfahren ergänzt, das für eine bestimmte Menge an Operationen bereits vorab ermitteln kann, ob sich damit ein Ausdruck mit gleicher Bedeutung wie der kompliziertere Quellausdruck bilden lässt.Detektion von semantisch ähnlichen Code-Fragmenten
SYFEX erlaubt es, die semantische Ähnlichkeit zweier Code-Fragmente zu bestimmen. So ist es damit prinzipiell möglich, Paare oder Gruppen von semantisch ähnlichen Code-Fragmenten (semantische Klone) zu identifizieren. Auf Grund des hohen Laufzeitaufwands verbietet sich der Einsatz von SYFEX -- wie auch von anderen Werkzeugen dieser Art -- allerdings, um in größeren Code-Projekten nach semantisch ähnlichen Code-Fragmenten zu suchen. Im Jahr 2016 wurde deshalb mit der Entwicklung eines Verfahrens begonnen, mit dessen Hilfe die Detektion semantisch ähnlicher Code-Fragmente beschleunigt werden kann. Grundlage dieses Verfahrens ist eine Reihe von sog. Basiskomparatoren, die zwei Code-Fragmente jeweils hinsichtlich eines Kriteriums (beispielsweise die Anzahl bestimmter Kontrollstrukturen oder die Beschaffenheit der Kontrollflussgraphen) miteinander vergleichen und dabei möglichst geringen Laufzeitaufwand haben. Diese Basiskomparatoren können anschließend zu einer Hierarchie von Verfahren verknüpft werden. Um damit die semantische Ähnlichkeit zweier Fragmente möglichst genau bestimmen zu können, wird mit Hilfe der Genetischen Programmierung nach Hierarchien gesucht, die die von SYFEX für eine Reihe von Code-Paaren berechneten Ähnlichkeitswerte möglichst gut approximieren. Im Rahmen einer ersten Untersuchung hat sich gezeigt, dass sich das implementierte Verfahren tatsächlich für die Bestimmung von semantisch ähnlichen Code-Paaren eignet.
Die Implementierung dieses Verfahrens wurde in den Jahren 2017 und 2018 weiter verbessert. Zudem spielte die tiefergehende Evaluation des Verfahrens auf Basis von Methodenpaaren aus Software-Archiven sowie von Abgaben für Programmieraufgaben eine wichtige Rolle.Semantische Code-Suche
Häufig steht die bei der Software-Entwicklung zu implementierende Funktionalität bereits in ähnlicher Form als Teil von Programmbibliotheken zur Verfügung. In vielen Fällen ist es ratsam, diese bereits vorhandene Realisierung zu verwenden statt die Funktionalität erneut zu implementieren, beispielsweise um den Aufwand für das Entwickeln und Testen des Codes zu reduzieren.
Voraussetzung für die Wiederverwendung einer für den Anwendugszweck geeigneten Implementierung ist, dass Entwickler diese überhaupt finden können. Zu diesem Zweck werden bereits heute regelmäßig Code-Suchmaschinen verwendet. Etablierte Verfahren stützen sich dabei insbesondere auf syntaktische Merkmale, d.h. der Nutzer gibt beispielsweise eine Reihe von Schlüsselwörtern oder Variablen- und Methodennamen an, nach denen die Suchmaschine suchen soll. Bei diesen Verfahren bleibt die Semantik des zu suchenden Codes unberücksichtigt. Dies führt in der Regel dazu, dass relevante, aber syntaktisch verschiedene Implementierungen nicht gefunden werden ("false negatives") oder dass syntaktisch ähnliche, aber semantisch irrelevante Ergebnisse präsentiert werden ("false positives"). Die Suche nach Code-Fragmenten auf Basis ihrer Semantik ist Gegenstand aktueller Forschung.
Im Jahr 2017 wurde am Lehrstuhl mit der Entwicklung eines neuen Verfahrens zur semantischen Code-Suche begonnen. Der Nutzer spezifiziert dabei die gesuchte Funktionalität in Form von Eingabe-Ausgabe-Beispielen. Mit Hilfe eines aus der Literatur stammenden Verfahrens zur Funktionssynthese wird eine Methode erzeugt, die das durch die Beispiele beschriebene Verhalten möglichst genau realisiert. Diese synthetisierte Methode wird dann mit Hilfe des im Rahmen dieses Forschungsprojekts entwickelten Verfahrens zur Detektion von semantisch ähnlichen Code-Fragmenten mit den Methodenimplementierungen vorgegebener Programmbibliotheken verglichen, um ähnliche Implementierungen zu finden, die dem Nutzer als Ergebnis der Suche präsentiert werden. Eine erste Evaluation der prototypischen Implementierung zeigt die Umsetzbarkeit und Verwendbarkeit des Verfahrens.Cluster-Bildung von ähnlichen Code-Änderungen
Voraussetzung für die Erzeugung generalisierter Änderungsmuster ist es, die Menge aller aus einem Quelltext-Archiv extrahierten Code-Änderungen in Teilmengen zueinander ähnlicher Änderungen aufzuteilen. Im Jahr 2015 wurde diese Erkennung ähnlicher Änderungen im Rahmen eines neuen Werkzeugs C3 verbessert. In einem ersten Schritt wurden verschiedene Metriken für den paarweisen Ähnlichkeitsvergleich der extrahierten Code-Änderungen implementiert und evaluiert. Darauf aufbauend wurden aus der Literatur bekannte Clustering-Algorithmen evaluiert und neue Heuristiken zur automatisierten Bestimmung der jeweiligen Parameter implementiert, um das bisherige naive Verfahren zur Identifizierung ähnlicher Änderungen zu ersetzen. Mit den im Rahmen von C3 implementierten Verfahren konnte im Vergleich zum bisherigen Ansatz eine deutliche Verbesserung erzielt werden. So können mit den neuen Verfahren mehr Gruppen ähnlicher Änderungen identifiziert werden, die sich für die Weiterverarbeitung im Rahmen von SIFE zur Generierung von Vorschlägen eignen.
Die zweite Verbesserung zielt darauf ab, die erhaltenen Gruppen ähnlicher Änderungen zusätzlich automatisiert zu verfeinern. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Verfahren aus dem Umfeld des maschinellen Lernens zur Ausreißererkennung untersucht, um Änderungen, die fälschlicherweise einer Gruppe zugeordnet wurden, wieder zu entfernen.
Im Jahr 2016 wurde C3 um eine weitere Metrik zum Vergleich zweier Code-Änderungen erweitert, die im Wesentlichen den textuellen Unterschied zwischen den Änderungen (wie er beispielsweise von dem Unix-Werkzeug 'diff' erzeugt wird) bewertet. Des Weiteren wurde das in C3 implementierte Verfahren im Rahmen eines Konferenzbeitrags veröffentlicht. In diesem Zusammenhang wurde auch der zur Evaluation des Verfahrens erzeugte Datensatz von Gruppen ähnlicher Änderungen unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht, siehe https://github.com/FAU-Inf2/cthree . Dieser kann zukünftigen Arbeiten als Referenz oder Eingabe dienen. Außerdem wurden prototypisch Verfahren implementiert, mit denen die Ähnlichkeitsberechnung und das Clustering in C3 inkrementell erfolgen können. Diese erlauben es, dass bei neuen Änderungen, die zu einem Software-Archiv hinzugefügt werden, die zuvor bereits berechneten Ergebnisse weiterverwendet werden können und nur ein Teil der Arbeit wiederholt werden muss. -
International Collegiate Programming Contest an der FAU
(Projekt aus Eigenmitteln)
Laufzeit: seit 01.11.2002
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/research/ICPC/Seit 1977 wird der International Collegiate Programming Contest (ICPC) ausgetragen. Dabei sollen Teams aus je drei Studierenden ca. 13 Programmieraufgaben lösen. Als Erschwernis kommt hinzu, dass nur ein Computer pro Gruppe zur Verfügung steht. Die Aufgaben erfordern solide Kenntnisse von Algorithmen aus allen Gebieten der Informatik und Mathematik, wie z.B. Graphen, Kombinatorik, Zeichenketten, Algebra und Geometrie. Bei der Lösung kommt es darauf an, einen effizienten und richtigen Algorithmus zu finden und zu implementieren.
Der ICPC wird jedes Jahr in drei Stufen ausgetragen. Zuerst werden innerhalb der Universitäten in lokalen Ausscheidungen die maximal drei Teams bestimmt, die dann zu den regionalen Wettbewerben entsandt werden. Erlangen liegt seit dem Jahr 2009 im Einzugsbereich des Northwestern European Regional Contest (NWERC), an dem u.a. auch Teams aus Großbritannien, den Benelux-Staaten und Skandinavien teilnehmen. Die Sieger aller regionalen Wettbewerbe der Welt (und einige Zweitplatzierte) erreichen die World Finals, die im Frühjahr des jeweils darauffolgenden Jahres (2020 in Moskau, Russland) stattfinden.
Im Jahr 2020 fanden zwei lokale Wettbewerbe an der FAU statt. Im Wintersemester wurde ein Mannschaftswettbewerb ausgetragen mit dem Ziel, neue Studierende für die Wettbewerbe zu begeistern - es meldeten sich 23 Erlanger Teams an. Jedes Team bestand aus maximal drei Studierenden. Im Sommersemester fand vor dem Wettbewerb zum wiederholten Mal das Hauptseminar "Hallo Welt! - Programmieren für Fortgeschrittene" statt, um Studierende verschiedener Fachrichtungen in Algorithmen und Wettbewerbsaufgaben zu schulen. Der normalerweise im Sommersemester stattfindende Wettbewerb fand ausnahmsweise Ende November in einem Online-Format statt. Er diente auch der Auswahl der studentischen Vertreter der FAU für den NWERC 2020, der auf März 2021 verschoben wurde. Insgesamt nahmen an dem deutschlandweit organisierten Ausscheidungskampf 15 Teams der FAU mit Studierenden verschiedenster Fachrichtungen teil.
2021
Cloud Cost City: A Visualization of Cloud Costs Using the City Metaphor
12th International Conference on Information Visualization Theory and Applications (Online, 08.02.2021 - 10.02.2021)
In: Christophe Hurter, Helen Purchase, Jose Braz, Kadi Bouatouch (Hrsg.): Proceedings of the 16th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 3: IVAPP, Portugal: 2021
DOI: 10.5220/0010254701730180
URL: http://www.ivapp.visigrapp.org
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A Layered Software City for Dependency Visualization (Best Paper Award)
12th International Conference on Information Visualization Theory and Applications (Online, 08.02.2021 - 10.02.2021)
In: Christophe Hurter, Helen Purchase, Jose Braz, Kadi Bouatouch (Hrsg.): Proceedings of the 16th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 3: IVAPP, Portugal: 2021
DOI: 10.5220/0010180200150026
URL: http://www.ivapp.visigrapp.org
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A layered software city for dependency visualization
16th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, VISIGRAPP 2021 (Virtual, Online, 08.02.2021 - 10.02.2021)
In: Christophe Hurter, Helen Purchase, Jose Braz, Kadi Bouatouch (Hrsg.): VISIGRAPP 2021 - Proceedings of the 16th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications 2021
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Approximate Bit Dependency Analysis to Identify Program Synthesis Problems as Infeasible
International Conference on Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI'2021) (Copenhagen, 17.01.2021 - 19.01.2021)
In: Fritz Henglein, Sharon Shoham, Yakir Vizel (Hrsg.): Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI 2021), Cham: 2021
DOI: 10.1007/978-3-030-67067-2_16
URL: https://i2git.cs.fau.de/i2public/publications/-/raw/master/vmcai2021.pdf
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2020
MutantDistiller: Using Symbolic Execution for Automatic Detection of Equivalent Mutants and Generation of Mutant Killing Tests
15th International Workshop on Mutation Analysis (Mutation 2020) (Porto, 24.10.2020 - 24.10.2020)
In: 2020 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW) 2020
DOI: 10.1109/ICSTW50294.2020.00055
URL: https://mutation-workshop.github.io/2020/
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RNN-aided Human Velocity Estimation from a Single IMU
In: Sensors 13 (2020), S. 1-31
ISSN: 1424-8220
DOI: 10.3390/s20133656
URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/13/3656
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Localization Limitations of ARCore, ARKit, and Hololens in Dynamic Large-Scale Industry Environments
15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (GRAPP 2020) (Valletta, 27.02.2020 - 29.02.2020)
In: Kadi Bouatouch, A. Augusto Sousa, Jose Braz (Hrsg.): Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 1: GRAPP, Portugal: 2020
DOI: 10.5220/0008989903070318
URL: http://www.grapp.visigrapp.org/
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Towards Collaborative and Dynamic Software Visualization in VR
15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (GRAPP 2020) (Valletta, 27.02.2020 - 29.02.2020)
In: Andreas Kerren, Christophe Hurter, Jose Braz (Hrsg.): Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 3: IVAPP, Portugal: 2020
DOI: 10.5220/0008945201490156
URL: http://www.ivapp.visigrapp.org/
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Language-Agnostic Generation of Compilable Test Programs
International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST 2020) (Porto, 24.10.2020 - 28.10.2020)
In: Proceedings of the International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST 2020) 2020
DOI: 10.1109/ICST46399.2020.00015
URL: https://i2git.cs.fau.de/i2public/publications/-/raw/master/ICST20.pdf
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2019
Which Graph Representation to Select for Static Graph-Algorithms on a CUDA-capable GPU
12th Workshop on General Purpose Processing Using GPUs (Providence, RI, 13.04.2019 - 13.04.2019)
In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the 12th Workshop on General Purpose Processing Using GPUs, New York, NY, USA: 2019
DOI: 10.1145/3300053.3319416
URL: http://ieeetcca.org/2018/12/16/12th-workshop-on-general-purpose-processing-using-gpu-gpgpu-2019-asplos-2019/
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GPU-Accelerated Fixpoint Algorithms for Faster Compiler Analyses (Best Paper Award)
28th International Conference on Compiler Construction (Washington, D.C., 16.02.2019 - 17.02.2019)
In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the 28th International Conference on Compiler Construction, New York, NY, USA: 2019
DOI: 10.1145/3302516.3307352
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/cc19_parcan_blass.pdf
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Efficient Inspected Critical Sections in Data-Parallel GPU Codes
30th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2017) (College Station, TX, 11.10.2017 - 13.10.2017)
In: Rauchwerger, Lawrence (Hrsg.): Proceedings of the 30th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2017), Cham: 2019
DOI: 10.1007/978-3-030-35225-7_15
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/lcpc2017_blass.pdf
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A Bidirectional LSTM for Estimating Dynamic Human Velocities from a Single IMU
10th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN) (Pisa, 30.09.2019 - 03.10.2019)
In: IEEE (Hrsg.): Proceedings of the 10th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN) 2019
DOI: 10.1109/IPIN.2019.8911814
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/IPIN2019.pdf
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Sick Moves! Motion Parameters as Indicators of Simulator Sickness
In: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 25 (2019), S. 3146-3157
ISSN: 1077-2626
DOI: 10.1109/TVCG.2019.2932224
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8798880
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SeSaMe: A Data Set of Semantically Similar Java Methods
16th International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2019) (Montréal, QC, Kanada, 26.05.2019 - 27.05.2019)
In: Proceedings of the 16th International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2019), Piscataway, NJ, USA: 2019
DOI: 10.1109/MSR.2019.00079
URL: https://i2git.cs.fau.de/i2public/publications/-/raw/master/MSR19.pdf
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OpenMP on FPGAs - A Survey
15th International Workshop on OpenMP (IWOMP 2019) (Auckland, 11.09.2019 - 13.09.2019)
In: Xing Fan, Bronis R. de Supinski, Oliver Sinnen, Nasser Giacaman (Hrsg.): OpenMP: Conquering the Full Hardware Spectrum - Proceedings of the 15th International Workshop on OpenMP (IWOMP 2019), Cham: 2019
DOI: 10.1007/978-3-030-28596-8_7
URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-030-28596-8_7.pdf
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2018
Head-to-Body-Pose Classification in No-Pose VR Tracking Systems
25th IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2018) (Reutlingen, 18.03.2018 - 22.03.2018)
In: Proceedings of the 25th IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2018) 2018
DOI: 10.1109/VR.2018.8446495
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/IEEE-VR2018b.pdf
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Human Compensation Strategies for Orientation Drifts
25th IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (Reutlingen, 18.03.2018 - 22.03.2018)
In: Proceedings of the 25th IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2018) 2018
DOI: 10.1109/VR.2018.8446300
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/IEEE-VR2018a.pdf
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Supervised Learning for Yaw Orientation Estimation
(2018)
ISSN: 2471-917X
DOI: 10.1109/IPIN.2018.8533811
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/IPIN2018a.pdf
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Recurrent Neural Networks on Drifting Time-of-Flight Measurements
9th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2018) (Nantes, 24.09.2018 - 27.09.2018)
In: Proceedings of the 9th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2018) 2018
DOI: 10.1109/IPIN.2018.8533813
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/IPIN2018b.pdf
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Optical Camera Communication for Active Marker Identification in Camera-based Positioning Systems
15th Workshop on Positioning, Navigation and Communications (WPNC'18) (Bremen, 25.10.2018 - 26.10.2018)
In: Proceedings of the 15th Workshop on Positioning, Navigation and Communications (WPNC'18) 2018
DOI: 10.1109/WPNC.2018.8555846
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/WPNC2018.pdf
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2017
More Accurate Recommendations for Method-Level Changes
11th Joint Meeting of the European Software Engineering Conference and the ACM SIGSOFT Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE2017) (Paderborn, 04.09.2017 - 08.09.2017)
In: Proceedings of 2017 11th Joint Meeting of the European Software Engineering Conference and the ACM SIGSOFT Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE2017), New York, NY, USA: 2017
DOI: 10.1145/3106237.3106276
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/ESECFSE17.pdf
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Acoustical manipulation for redirected walking
23rd ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST '17) (Gothenburg, 08.11.2017 - 10.11.2017)
In: Proceedings of the 23rd ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST '17), New York: 2017
DOI: 10.1145/3139131.3141205
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/VRST2017.pdf
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Diff Graphs for a fast Incremental Pointer Analysis
12th Workshop on Implementation, Compilation, Optimization of Object-Oriented Languages, Programs and Systems (ICOOOLPS 2017) (Barcelona, 19.06.2017 - 19.06.2017)
In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the 12th Workshop on Implementation, Compilation, Optimization of Object-Oriented Languages, Programs and Systems (ICOOOLPS'17) 2017
DOI: 10.1145/3098572.3098578
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Chronix: Long Term Storage and Retrieval Technology for Anomaly Detection in Operational Data
15th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST 17) (Santa Clara, CA, 27.02.2017 - 02.03.2017)
In: USENIX Association (Hrsg.): Proceedings of the 15th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST 17) 2017
Open Access: https://www.usenix.org/conference/fast17/technical-sessions/presentation/lautenschlager
URL: https://www.usenix.org/system/files/conference/fast17/fast17-lautenschlager.pdf
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AuDoscore: Automatic Grading of Java or Scala Homework
Third Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2017) (Potsdam, 05.10.2017 - 06.10.2017)
In: Sven Strickroth Oliver Müller Michael Striewe (Hrsg.): Proceedings of the Third Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2017) 2017
Open Access: http://ceur-ws.org/Vol-2015/ABP2017_paper_01.pdf
URL: http://ceur-ws.org/Vol-2015/ABP2017_paper_01.pdf
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2016
Move-Optimized Source Code Tree Differencing
31st International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2016) (Singapore, 03.09.2016 - 09.09.2016)
In: Proceedings of the 31st International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2016) 2016
DOI: 10.1145/2970276.2970315
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Automatic clustering of code changes
13th International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2016) (Austin, TX, USA, 14.05.2016 - 15.05.2016)
In: Proceedings of the 13th International Conference on Mining Software Repositories (MSR'16) 2016
DOI: 10.1145/2901739.2901749
URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2901749
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2015
Simultaneous inspection: Hiding the overhead of inspector-executor style dynamic parallelization
International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2014) (Hillsboro, OR, USA, 15.09.2014 - 17.09.2014)
In: James Brodman, Peng Tu (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 27th International Workshop, LCPC 2014, Berlin Heidelberg: 2015
DOI: 10.1007/978-3-319-17473-0_7
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Fast and efficient operational time series storage: The missing link in dynamic software analysis
Symposium on Software Performance (SSP 2015) (München, 04.11.2015 - 06.11.2015)
In: Softwaretechnik-Trends (Band 35, Nr. 3): Proceedings of the Symposium on Software Performance (SSP 2015) 2015
URL: http://pi.informatik.uni-siegen.de/gi/stt/35_3/03_Technische_Beitraege/SSP_2015_paper_10.pdf
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Rahmenwerk zur Ausreißererkennung in Zeitreihen von Software-Laufzeitdaten
Fachtagung Software Engineering & Management (SE 2015) (Dresden, Deutschland, 17.03.2015 - 20.03.2015)
In: Uwe Aßmann, Birgit Demuth, Thorsten Spitta, Georg Püschel, Ronny Kaiser (Hrsg.): Software Engineering & Management (SE 2015), Bonn: 2015
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/SE2015.pdf
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Approximative Event Processing on Sensor Data Streams (Best Poster and Demostration Award)
9th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'15) (Oslo, Norway, 29.06.2015 - 03.07.2015)
In: Proceedings of the 9th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'15) 2015
DOI: 10.1145/2675743.2776767
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/DEBS2015.pdf
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Concurrent Computing in the Many-core Era (Dagstuhl Seminar 15021)
Dagstuhl, Germany: 2015
(Dagstuhl Reports, Bd. 5)
DOI: 10.4230/DagRep.5.1.1
URL: http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2015/5010
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2014
Using Multi Level-Modeling Techniques for Managing Mapping Information
1st Int. Workshop on Multi-Level Modelling, ACM/IEEE 17th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (Valencia, Spain, 28.09.2014 - 28.09.2014)
In: Proceedings of the 1st Int. Workshop on Multi-Level Modelling, ACM/IEEE 17th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, Aachen: 2014
URL: http://ceur-ws.org/Vol-1286/p11.pdf
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Combining Lock Inference with Lock-Based Software Transactional Memory
26th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2013) (San Jose, California, USA, 25.09.2013 - 27.09.2013)
In: Călin Cașcaval, Pablo Montesinos (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 26th International Workshop, LCPC 2013, Berlin Heidelberg: 2014
DOI: 10.1007/978-3-319-09967-5_19
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Design for Diagnosability
In: Java Magazin (2014), S. 44-50
ISSN: 1619-795X
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Predictive Load Management in Smart Grid Environments
8th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'14) (Mumbai, India, 26.05.2014 - 29.05.2014)
In: Proceedings of the 8th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'14), New York: 2014
DOI: 10.1145/2611286.2611330
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/DEBS2014.pdf
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Adaptive Speculative Processing of Out-of-Order Event Streams
In: ACM Transactions on Internet Technology 14 (2014), S. 4:1-4:24
ISSN: 1533-5399
DOI: 10.1145/2633686
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/ACM_TOIT2014.pdf
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A Modular and Statically Typed Effectful Stack for Custom Graph Traversals
8th International Workshop on Graph-Based Tools (GraBaTs 2014) (York, UK, 25.07.2014 - 25.07.2014)
In: Tichy, Matthias ; Westfechtel, Bernhard (Hrsg.): Proceedings of the 8th International Workshop on Graph-Based Tools (GraBaTs 2014) 2014
DOI: 10.14279/tuj.eceasst.68.952
URL: http://journal.ub.tu-berlin.de/eceasst/article/view/952
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2013
Source Code Transformations to Increase the Performance of Software Transactional Memory
24th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2011) (Fort Collins, Colorado, USA, 08.09.2011 - 10.09.2011)
In: Sanjay Rajopadhye, Michelle Mills Strout (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 24th International Workshop, LCPC 2011, Berlin Heidelberg: 2013
DOI: 10.1007/978-3-642-36036-7
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Reduktion von False-Sharing in Software-Transactional-Memory
25th Workshop der GI-Fachgruppe Parallel-Algorithmen, -Rechnerstrukturen und -Systemsoftware (PARS 2013) (Erlangen, Germany, 11.04.2013 - 12.04.2013)
In: Parallel-Algorithmen und Rechnerstrukturen (PARS 2013) 2013
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/STM_PARS2013.pdf
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Compiler-Guided Identification of Critical Sections in Parallel Code
International Conference on Compiler Construction (Rome, Italy, 16.03.2013 - 24.03.2013)
In: Ranjit Jhala, Koen De Bosschere (Hrsg.): Compiler Construction, 22nd International Conference, CC 2013, Berlin Heidelberg: 2013
DOI: 10.1007/978-3-642-37051-9_11
URL: https://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/CC2013.pdf
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Evolutionary Algorithms that use Runtime Migration of Detector Processes to Reduce Latency in Event-Based Systems
2013 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2013) (Torino, Italy, 25.06.2013 - 27.06.2013)
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Distributed Low-Latency Out-of-Order Event Processing for High Data Rate Sensor Streams
27th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS'13) (Boston, Massachusetts, 20.05.2013 - 24.05.2013)
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URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/IPDPS2013.pdf
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Dynamic Low-Latency Distributed Event Processing of Sensor Data Streams
25th Workshop der GI-Fachgruppe Parallel-Algorithmen, -Rechnerstrukturen und -Systemsoftware (PARS 2013) (Erlangen, 11.04.2013 - 12.04.2013)
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Reliable Speculative Processing of Out-of-Order Event Streams in Generic Publish/Subscribe Middlewares
7th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'13) (Arlington, Texas, 29.06.2013 - 03.07.2013)
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Runtime Migration of Stateful Event Detectors with Low-Latency Ordering Constraints
9th International Workshop on Sensor Networks and Systems for Pervasive Computing (San Diego, CA, 18.03.2013 - 22.03.2013)
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Double Inspection for Run-Time Loop Parallelization
24th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2011) (Fort Collins, CO, USA, 08.09.2011 - 10.09.2011)
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Language and Runtime Techniques for better Model Checking Efficiency of Parallel Programs
26th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2013) (San Jose, California, USA, 25.09.2013 - 27.09.2014)
In: Călin Cașcaval, Pablo Montesinos (Hrsg.): Proceedings of the 26th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2013), Berlin Heidelberg: 2013
DOI: 10.1007/978-3-319-09967-5
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CellCilk: Extending Cilk for heterogeneous multicore platforms
24th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2011) (Fort Collins, Colorado, USA, 08.09.2011 - 10.09.2011)
In: Rajopadhye, S.; Strout, M. Mills (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 24th International Workshop, LCPC 2011for Parallel Computing (LCPC 2011), Berlin Heidelberg: 2013
DOI: 10.1007/978-3-642-36036-7_7
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Object Support for OpenMP-style Programming of GPU Clusters in Java
27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (Barcelona, Spain, 25.03.2013 - 28.03.2013)
In: Proceedings of the 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA 2013) 2013
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Expressing Parallelism and Timing in Embedded Real-Time Applications
8th International Summer School on Advanced Computer Architecture and Compilation for High-Performance and Embedded Systems (Fiuggi, Italy, 11.07.2012 - 11.07.2012)
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Annotation Support for Generic Patches
International Workshop on Recommendation Systems for Software Engineering (Zurich, Switzerland, 04.06.2012 - 04.06.2012)
In: Proceedings of the Third International Workshop on Recommendation Systems for Software Engineering (RSSE 12) 2012
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URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/DVP12.pdf
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An Integrated Tool Chain for Software Process Modeling and Execution
8th European Conference on Modeling Foundations and Applications (ECMFA 2012) (Lyngby, Denmark, 02.07.2012 - 05.07.2012)
In: Störrle, Harald ; Botterweck, Goetz ; Bourdellès, Michel ; Kolovos, Dimitris ; Paige, Richard ; Roubtsova, Ella ; Rubin, Julia ; Tolvanen, Juha-Pekka (Hrsg.): Joint Proceedings of co-located Events at the 8th European Conference on Modeling Foundations and Applications (ECMFA 2012), Copenhagen, Denmark: 2012
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Learning Event Detection Rules with Noise Hidden Markov Models
2012 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2012) (Nuremberg, Germany, 25.06.2012 - 28.06.2012)
In: Proceedings of the 2012 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems (AHS-2012) 2012
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URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/AHS2012.pdf
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Towards a Distributed Self-Optimizing Event Processing System for Realtime Locating Systems (RTLS)
6th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'12) (Berlin, 16.06.2012 - 20.06.2012)
In: DEBS PhD Workshops, 6th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems 2012
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Multicore Software Engineering, Performance and Tools (Proceedings MSEPT 2012)
Berlin Heidelberg: 2012
(Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Bd. 7303)
ISBN: 978-3-642-31201-4
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TracQL: A Domain-Specific Language for Traceability Analysis
Joint Working Conference on Software Architecture & 6th European Conference on Software Architecture (WICSA/ECSA 2012) (Helsinki, Finland, 20.08.2012 - 24.08.2012)
In: Ali Babar M., Cuesta C., Savolainen J., Männistö T. (Hrsg.): Proceedings of the 2012 Joint Working Conference on Software Architecture & 6th European Conference on Software Architecture, Los Alamitos, CA: 2012
DOI: 10.1109/WICSA-ECSA.212.53
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Parallel Memory Defragmentation on a GPU
ACM SIGPLAN Workshop on Memory Systems Performance and Correctness (MSPC 12) (Beijing, China, 16.06.2012 - 16.06.2012)
In: Proceedings of the 2012 ACM SIGPLAN Workshop on Memory Systems Performance and Correctness (MSPC'12) 2012
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URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/VP12.pdf
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ReflexML: UML-based architecture-to-code traceability and consistency checking
5th European Conference on Software Architecture, ECSA 2011 (Essen, 13.09.2011 - 16.09.2011)
In: Ivica Crnkovic, Volker Gruhn, Matthias Book (Hrsg.): Software Architecture Software Architecture, 5th European Conference, ECSA 2011, Berlin Heidelberg: 2011
DOI: 10.1007/978-3-642-23798-0_37
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Trajectory Behavior Language
2nd International Conference on Positioning and Context-Awareness (PoCA 2011) (Brussels, 24.03.2011 - 24.03.2011)
In: Proceedings of the 2nd International Conference on Positioning and Context-Awareness (PoCA 2011), Antwerpen: 2011
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A FUML-Based Distributed Execution Machine for Enacting Software Process Models
Modelling Foundations and Applications (Birmingham, UK, 06.06.2011 - 09.06.2011)
In: France, Robert ; Kuester, Jochen ; Bordbar, Behzad ; Paige, Richard (Hrsg.): Proceedings 7th European Conference on Modeling Foundations and Applications, Berlin Heidelberg: 2011
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Is There Hope for Automatic Parallelization of Legacy Industry Automation Applications?
24th Workshop der GI-Fachgruppe Parallel-Algorithmen, -Rechnerstrukturen und -Systemsoftware (PARS 2011) (Rüschlikon, Switzerland, 25.05.2011 - 27.05.2011)
In: Parallel-Algorithmen und Rechnerstrukturen (PARS 2011) 2011
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Structural Equivalence Partition and Boundary Testing
Software Engineering 2011 - Fachtagung des GI-Fachbereichs Softwaretechnik (Karlsruhe, 24.02.2011 - 25.02.2011)
In: Ralf Reussner, Matthias Grund, Andreas Oberweis, Walter Tichy (Hrsg.): Lecture Notes in Informatics (LNI), P-183, Bonn: 2011
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JavaParty
In: Padua, David (Hrsg.): Encyclopedia of Parallel Computing, New York: Springer US, 2011, S. 992-997
ISBN: 978-0-387-09765-7
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Proceedings of the 4th International Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE'11)
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ISBN: 978-1-4503-0577-8
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A Statically Typed Query Language for Property Graphs
15th International Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS'11) (Lissabon, Portugal, 21.09.2011 - 23.09.2011)
In: Bernardino, Jorge; Cruz, Isabel; Desai, Bipin C. (Hrsg.): Proceedings of 15th International Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS'11), New York: 2011
DOI: 10.1145/2076623.2076653
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Enabling Multiple Accelerator Acceleration for Java/OpenMP
3rd USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism (HotPar '11) (Berkeley, CA, 26.05.2011 - 27.05.2011)
In: Proceedings 3rd USENIX Workshop on Hot Topics in Parallelism (HotPar '11) 2011
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A Hybrid Functional and Object-Oriented Language for a Multi-Core Future
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Iterative data-parallel mark & sweep on a GPU
International Symposium on Memory Management (ISMM '11) (San Jose, California, USA, 04.06.2011 - 08.06.2011)
In: Boehm, Hans-Juergen ; Bacon, David F. (Hrsg.): Proceedings of the International Symposium on Memory Management (ISMM'11), New York: 2011
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eSPEM - A SPEM Extension for Enactable Behavior Modeling
ECMFA 2010, 6th European Conference of Modelling Foundations and Applications (Paris, France, 15.06.2010 - 18.06.2010)
In: Kühne, Thomas ; Selic, Bran ; Gervais, Marie-Pierre ; Terrier, Francois (Hrsg.): 6th European Conference of Modelling Foundations and Applications, Berlin Heidelberg: 2010
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Irregular data-parallelism in a parallel object-oriented language by means of Collective Replication
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Proceedings of the 3rd International Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE'10)
New York: 2010
(International Conference on Software Engineering ICSE, Bd. 2010, Cape Town, South Africa)
ISBN: 978-1-60558-964-0
URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1808954&picked=prox&cfid=625143511&cftoken=93536545
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Safe and Familiar Multi-core Programming by means of a Hybrid Functional and Imperative Language
22nd International Workshop of Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC 2009) (Newark, DE, 08.10.2009 - 10.10.2009)
In: Guang R. Gao, Lori L. Pollock, John Cavazos, Xiaoming Li (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 22nd International Workshop, LCPC 2009, Berlin Heidelberg: 2010
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2009
A meta-predictor framework for prefetching in object-based DSMs
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Reparallelization Techniques for Migrating OpenMP Codes in Computational Grids
In: Concurrency and Computation-Practice & Experience 21 (2009), S. 281-299
ISSN: 1532-0626
DOI: 10.1002/cpe.1356
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Tapir: Language Support to Reduce the State Space in Model-Checking
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DAG Mining for Code Compaction
In: Cao, L. ; Yu, P. S. ; Zhang, C. ; Zhang, H. (Hrsg.): Data Mining for Business Applications, Berlin Heidelberg: Springer, 2009, S. 209-224
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Dynamic code footprint optimization for the IBM cell broadband engine
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In: Luque, Emilio ; Margalef, Tomàs ; Benítez, Domingo (Hrsg.): EuroPar 2008 - Parallel Processing, Berlin Heidelberg: 2008
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A Proposal for OpenMP for Java
International Workshop on OpenMP (IWOMP'05) (Reims, France, 01.06.2005 - 04.06.2005)
In: Matthias S. Mueller, Barbara M. Chapman, Bronis R. de Supinski, Allen D. Malony, Michael Voss (Hrsg.): OpenMP Shared Memory Parallel Programming, International Workshops IWOMP 2005 and IWOMP 2006, Berlin Heidelberg: 2008
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An Automatic Cost-based Framework for Seamless Application Migration in Grid Environments
20th IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS'08) (Orlando, FL, USA, 16.11.2008 - 18.11.2008)
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Cluster Research at the Programming Systems Group
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A DSM protocol aware of both thread migration and memory constraints (Best Paper)
20th IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS'08) (Orlando, FL, USA, 16.11.2008 - 18.11.2008)
In: Gonzalez, Teofilo F. (Hrsg.): Proceedings of the 20th IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS'08), Anaheim, CA, USA: 2008
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Evaluation of RDMA opportunities in an Object-Oriented DSM
20th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC '07) (Urbana, Illinois, 11.10.2007 - 13.10.2007)
In: Vikram Adve, María Jesús Garzarán, Paul Petersen (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 20th International Workshop, LCPC 2007, Berlin Heidelberg: 2008
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Supporting Huge Address Spaces in a Virtual Machine for Java on a Cluster
20th International Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC '07) (Urbana, Illinois, 11.10.2007 - 13.10.2007)
In: Vikram Adve, María Jesús Garzarán, Paul Petersen (Hrsg.): Languages and Compilers for Parallel Computing, 20th International Workshop, LCPC 2007, Berlin Heidelberg: 2008
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DAGMA: Mining Directed Acyclic Graphs (Outstanding Paper Award)
IADIS European Conference on Data Mining 2008 (Amsterdam, The Netherlands, 24.07.2008 - 26.07.2008)
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Graph-based procedural abstraction
International Symposium on Code Generation and Optimization, CGO 2007 (San Jose, CA, 11.03.2007 - 14.03.2007)
In: International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO'07) 2007
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Esodyp+: Prefetching in the Jackal Software DSM
Proceedings of the Euro-Par 2007 Conference (Rennes, France, 28.08.2007 - 31.08.2007)
In: Kermarrec, Anne-Marie; Bougé, Luc; Priol, Thierry (Hrsg.): EuroPar 2007 - Parallel Processing, Berlin Heidelberg: 2007
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Reparallelization and Migration of OpenMP Programs
7th International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGrid '07) (Rio de Janeiro, Brazil, 14.05.2007 - 17.05.2007)
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JaMP: An Implementation of OpenMP for a Java DSM
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Reparallelisierung und Migration von OpenMP-Applikationen (Young Researchers Award)
21. Workshop der GI-Fachgruppe Parallel-Algorithmen, -Rechnerstrukturen und -Systemsoftware (PARS 2007) (Hamburg, 31.05.2007 - 01.06.2007)
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JaMP: An Implementation of OpenMP for a Java DSM
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Mining Molecular Datasets on Symmetric Multiprocessor Systems
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Exploiting object locality in JavaParty, a distributed computing environment for workstation clusters
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JavaGrande - High Performance Computing with Java
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A survey on concurrent object-oriented languages
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Cooperating distributed garbage collectors for clusters and beyond
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Cooperating distributed garbage collectors for clusters and beyond
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JavaGrande: Hochleistungsrechnen mit Java
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JavaGrande - Hochleistungsrechnen mit Java
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More efficient serialization and RMI for Java
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Complex numbers for Java
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Komplexe Zahlen für Java
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More efficient object serialization
6th Int. Workshop on Solving Irregularly Structured Problems in Parallel (San Jose, Puerto Rico/USA, 12.04.1999 - 16.04.1999)
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In: Frontiers '95 : The Fifth Symposium on the Frontiers of Massively Parallel Computation, Los Alamitos, CA: 1995
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URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/front95.pdf
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1994
Automatic alignment of array data and processes to reduce communication time on DMPPs
(1994)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/Alignment-2.pdf
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(Techreport)
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Optimierungstechniken zur Übersetzung paralleler Programmiersprachen (Dissertation, 1994)
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Sather 1.0 tutorial
(1994)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/SatherTutorial.pdf
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(Techreport)
:
Data and process alignment in Modula-2*
Intl. Workshop on Automatic Parallelization (AP'93) (Saarbrücken, Germany, 01.03.1993 - 03.03.1993)
In: Kessler, C.W. (Hrsg.): Automatic Parallelization - New Approaches to Code Generation, Data Distribution, and Performance Prediction, Wiesbaden: 1994
DOI: 10.1007/978-3-322-87865-6_10
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/Alignment-1.pdf
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Project Triton: Towards improved programmability of parallel computers
In: David J. Lilja ; Peter L. Bird (Hrsg.): The Interaction of Compilation Technology and Computer Architecture, Boston, Dordrecht, London: Kluwer Academic Publishers, 1994, S. 249-281
ISBN: 978-1-4613-6154-1
DOI: 10.1007/978-1-4615-2684-1_10
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/Triton.pdf
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Zur programmiertechnischen Beherrschung von massivem Parallelismus
Softwareentwicklung für Supercomputer (Karlsruhe, Germany, 03.03.1994 - 04.03.1994)
In: Schreiner, A. ; Schnepf, E. (Hrsg.): Drittes ODIN Symposium, Rechenzentrum Universität Karlsruhe 1994
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1993
Synchronization barrier elimination in synchronous FORALLs
(1993)
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/front95.pdf
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(Techreport)
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Triton/1: A massively-parallel mixed-mode computer designed to support high level languages
2nd Workshop on Heterogeneous Processing (WHP 93) (Newport Beach/CA/USA, 13.04.1993 - 16.04.1993)
In: Proceedings of the 2nd Workshop on Heterogeneous Processing (WHP 93), New York: 1993
DOI: 10.1109/WHP.1993.664368
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/triton-hp.pdf
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The Modula-2* environment for parallel programming
Conference on Massively Parallel Programming Models (MPPM'93) (Berlin, Germany, 20.09.1993 - 23.09.1993)
In: Giloi, Wolfgang K. (Hrsg.): Programming Models for Massively Parallel Computers, Los Alamitos: 1993
DOI: 10.1109/PMMP.1993.315555
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/mppm93.pdf
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The Modula-2* environment for parallel programming
3rd International Workshop on Compilers for Parallel Computers (CPC 1993) (Delft, NL, 13.12.1993 - 16.12.1993)
In: Henk Sips (Hrsg.): Proceedings of the 3rd International Workshop on Compilers for Parallel Computers (CPC 1993) 1993
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/mppm93.pdf
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Compiling machine-independent parallel programs
In: Acm SIGPLAN Notices 28 (1993), S. 99-108
ISSN: 0362-1340
DOI: 10.1145/163114.163127
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/sigplan93.pdf
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Compiling machine-independent parallel programs
(1993)
URL: https://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/sigplan93.pdf
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(Techreport)
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Project Triton: Towards improved programmability of parallel machines
26th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (Wailea, Maui, Hawaii/USA, 04.01.1993 - 08.01.1993)
In: Proceedings of the 26th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), New York: 1993
DOI: 10.1109/HICSS.1993.270745
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/Triton.pdf
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Programming parallel supercomputers
Joint international conference on mathematical methods and supercomputing in nuclear applications (M and C and SNA '93) (Karlsruhe, 19.04.1993 - 23.04.1993)
In: Küster, H. ; Stein, E. ; Werner, W. (Hrsg.): Proceedings of the International Conference on Mathematical Methods and Supercomputing in Nuclear Applications 1993
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/nuclear.pdf
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1992
Automatic data distribution for nearest neighbor networks
Fourth Symposium on the Frontiers of Massively Parallel Computation (Frontiers '92) (Mc Lean, VA, USA, 19.10.1992 - 21.10.1992)
In: Proceedings of the Fourth Symposium on the Frontiers of Massively Parallel Computation (Frontiers '92) 1992
DOI: 10.1109/FMPC.1992.234890
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/front92.pdf
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Compiling for massively parallel machines
International Workshop on Code Generation (Dagstuhl Castle, Germany, 20.05.1991 - 24.05.1991)
In: Giegerich, Robert ; Graham, Susan L. (Hrsg.): Code Generation - Concepts, Tools, Techniques, Berlin Heidelberg: 1992
DOI: 10.1007/978-1-4471-3501-2_6
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/dagstuhl.pdf
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Modula-2* and its compilation
First International ACPC (Austrian Center for Parallel Computation) Conference (Salzburg, Austria, 30.09.1991 - 02.10.1991)
In: Zima, Hans P. (Hrsg.): Parallel Computation: First International ACPC Conference, Berlin Heidelberg: 1992
DOI: 10.1007/3-540-55437-8_79
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/salzburg.pdf
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Project: Triton: Towards improved programmability of parallel machines
(1992)
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/Triton.pdf
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(Techreport)
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Projekt Triton: Beiträge zur Verbesserung der Programmierbarkeit hochparalleler Rechensysteme
In: Informatik - Forschung und Entwicklung 7 (1992), S. 1-13
ISSN: 0178-3564
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/d-triton.pdf
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A critique of the programming language C*
In: Communications of the ACM 35 (1992), S. 21-24
ISSN: 0001-0782
DOI: 10.1145/129888.376122
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/CstarCritique.pdf
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From Modula-2* to efficient parallel code
(1992)
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/wien.pdf
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(Techreport)
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From Modula-2* to efficient parallel code
3rd International Workshop on Compilers for Parallel Computers (CPC 1992) (Vienna, Austria, 06.07.1992 - 09.07.1992)
In: Zima, Hans P. (Hrsg.): Proceedings of the 3rd International Workshop on Compilers for Parallel Computers (CPC 1992) 1992
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/wien.pdf
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1991
Erfahrungen mit der MasPar MP-1
Conference on Supercomputing and Applications (Bochum)
In: Ehlich, Hartmut ; Schloßer, Karl-Heinz ; Wojcieszynski, Brigitte (Hrsg.): Bochumer Schriften zur Parallelen Datenverarbeitung, Bochum: 1991
URL: http://www.philippsen.com/mypapers/bib/I001.bib
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:
Modula-2* and its compilation
(1991)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/salzburg.pdf
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(Techreport)
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Hochgradiger Parallelismus
(1991)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/d-hochparallel.pdf
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(Techreport)
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Hochgradiger Parallelismus
(1991)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/d-hochparallel.pdf
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(Techreport)
, :
A critique of the programming language C*
(1991)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/CstarCritique.pdf
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(Techreport)
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1990
The Triton project
(1990)
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(Techreport)
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Seminar (SEM)
-
Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
- Mo 12:15-13:45, Raum 04.150
Vorlesung (VORL)
-
Optimierungen in Übersetzern
Corona-Hinweis: Die Lehrveranstaltung findet online über StudOn statt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben.
- Mi 8:15-9:45, Raum H4
-
Parallele und Funktionale Programmierung
Corona-Hinweis: Die Lehrveranstaltung findet online über StudOn statt.
- Mi 14:15-15:45, Raum H11
- PASA 2020, 14th Workshop on Parallel Systems and Algorithms, at the International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2020), Aachen, Germany, May 25-28, 2020, PC-Mitglied
- 5th Workshop on Artifical Intelligence and Empirical Methods for Software Engineering and Parallel Computing Systems (AI-SEPS), co-located with ACM Conf. on Systems, Programming, Languages and Applications: Software for Humanity (SPLASH 2018), Boston, MA, November 04-09, 2018, PC-Mitglied
- PASA 2018, 13th Workshop on Parallel Systems and Algorithms, at the International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2018), Braunschweig, Germany, April 9-12, 2018, PC-Mitglied
- 4th Workshop on Software Engineering for Parallel Systems (SEPS), co-located with ACM Conf. on Systems, Programming, Languages and Applications: Software for Humanity (SPLASH 2016), Vancouver, Canada, October 22-27, 2017, PC-Mitglied
- 11th ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems (DEBS 2017), Barcelona, Spain, June 19-23, 2017, PC-Mitglied
- 6th Intl. Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE17) at Euro-Par 2017, 23rd Intl. Europ. Conf. on Parallel and Distributed Computing, Santiago de Compostela, Spain, August 28-29, 2017, PC-Mitglied
- 27. PARS-Workshop 2017, Parallel-Algorithmen, -Rechnerstrukturen und -Systemsoftware, Hagen, Germany, May 4-5, 2017, PC-Mitglied
- 3rd Workshop on Software Engineering for Parallel Systems (SEPS), co-located with ACM Conf. on Systems, Programming, Languages and Applications: Software for Humanity (SPLASH 2016), Amsterdam, The Netherlands, October 30 – November 4, 2016, PC-Mitglied
- 5th Intl. Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE16) at Euro-Par 2016, 22nd Intl. Europ. Conf. on Parallel and Distributed Computing, Grenoble, France, August 22-26, 2016, PC-Mitglied
- PASA 2016, 12th Workshop on Parallel Systems and Algorithms, at the International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2016), Nürnberg, Germany, April 4-5, 2016, PC-Mitglied
- Intl. Conf. on Multicore Software Engineering, Performance, and Tools (MUSEPAT 2016), at the 31rd ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing, Pisa, Italy, April 4-8, 2016, PC- und Steering-Committee Mitglied
- 2nd Workshop on Software Engineering for Parallel Systems (SEPS), co-located with ACM Conf. on Systems, Programming, Languages and Applications: Software for Humanity (SPLASH 2015), Pittsburgh, PA, October 25-30, 2015, PC-Mitglied
- 26. PARS-Workshop 2015, Parallel-Algorithmen, -Rechnerstrukturen und -Systemsoftware, Potsdam, Germany, 7.-8. Mai 2015, PC-Mitglied
- Intl. Conf. on Multicore Software Engineering, Performance, and Tools (MUSEPAT 2015), at the 30th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing, Salamanca, Spain, April 13-17, 2015, PC- und Steering-Committee Mitglied
- 1st Workshop on Software Engineering for Parallel Systems (SEPS), co-located with ACM Conf. on Systems, Programming, Languages and Applications: Software for Humanity (SPLASH 2014), Portland, OR, October 21, 2014, PC-Mitglied
- PASA 2014, 11th Workshop on Parallel Systems and Algorithms, Lübeck, Germany, Feb. 25-28, 2014
- IPDPS’14, 28th IEEE Intl. Parallel + Distributed Processing Symposium, Phoenix, AZ, May 19-23, 2014, PC-Mitglied
- Intl. Conf. on Multicore Software Engineering, Performance, and Tools (MUSEPAT 2013), Saint Petersburg, Russia, Augsut, 21-23, PC- und Steering-Committee-Mitglied
- 25. PARS – Workshop, Erlangen, April 11-12, 2013, Co-Chair
- Workshop on Parallel and Distributed Programming at Euro-Par 2013, Aachen, Germany, August 26-30, 2013, Local PC chair
- IPDPS’13, 27th IEEE Intl. Parallel + Distributed Processing Symposium, Boston, MA, May 20-24, 2013, PC-Mitglied
- ISMM’13, ACM Intl. Symp. on Memory Management, Seattle, WA, June 20-21, 2013, PC-Mitglied
- MC’12, Facing the Multicore-Challenge III, September 19-21, 2012, PC-Mitglied
- MSEPT’12, International Conference on Multicore Software Engineering, Performance, and Tools, at Tools 2012, Prague, Czech Republic, May 31, 2012, Organizer, PC Co-Chair
- PASA 2012, 10th Workshop on Parallel Systems and Algorithms, Munich, Germany, Feb. 28-29, 2012
- PADTAD IX, Workshop on Parallel and Distributed Systems: Testing, Analysis, and Debugging at the Intl. Symp. on Software Testing and Analysis, Toronto, Canada, July 17, 2011
- 24. PARS – Workshop, Zürich, May 26-27, 2011
- 4th Intl. Systems and Storage Conference, SYSTOR 2011, Haifa, Israel, May 30-June 1, 2011
- 3rd Intl. Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE10) at 32st Intl. Conf. on Software Engineering (ICSE), Cape Town, South Africa, May 03, 2010, Organizer, PC Co-Chair
- 4th Intl. Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE11) at 33rd Intl. Conf. on Software Engineering (ICSE), Waikiki, Honolulu, Hawaii, May 21, 2011, Organizer, PC Co-Chair
- 2nd Intl. Workshop on Multicore Software Engineering (IWMSE09) at 31st Intl. Conf. on Software Engineering (ICSE), Vancouver, Canada, May 18, 2009
- IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, IPDPS 2008, Miami, FL, April 14-18, 2008
- 3rd Intl. ACM SIGPLAN/SIGOPS Conf. on Virtual Execution Environments, VEE 2007, San Diego, CA, June 13-15, 2007
- 2006 Intl. Symp. on Parallel and Distributed Processing and Applications, ISPA 2006, Sorrento, Italy, Dec. 1-4, 2006
- 2006 High Performance Computing and Simulation Conference,
Bonn, May 28-30, 2006 - 5th IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT’05), Athens, Greece, December 18-21, 2005
- International Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks, PDCN 2005, Innsbruck, Austria, February 15-17, 2005
- International Conference on Compiler Construction, CC’05, Edinburgh, Scotland, April 4-5, 2005
- International Conference on High Performance Computing, Hyderabad, India, December 17-20, 2003
- Workshop on High-Performance Object-Oriented and Middleware Systems at Euro-Par 2003, Klagenfurt, Austria, August 26-29, 2003, Local PC Chair
- 5th International Workshop on Java for Parallel and Distributed Computing at IPDPS 2003, Nice, France, April 22-26, 2003
- Workshop on Parallel Programming: Models, Methods, and Programming Languages at Euro-Par 2002, Paderborn, Germany, August 27-30, 2002
- Fourth Workshop on Java for High-Performance Computing in conjunction with ACM International Conference on Supercomputing, ICS ’02, New York, USA, June 22-26, 2002
- 4th International Workshop on Java for Parallel and Distributed Computing at IPDPS 2002, Fort Lauderdale, USA, April 15-19, 2002
- Tenth IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-10), San Francisco, California, August 7-10, 2001
- Workshop on Object Oriented Architectures, Tools and Applications at Euro-Par 2001, Manchester, UK, August 28-31, 2001
- NET.OBJECTDAYS 2001, (Nachfolge JIT, DJEK, STIJA), Erfurt, Germany, September 10-13, 2001
- Workshop: Java in High Performance Computing at HPCN-Europe’01, Amsterdam, June 25-27, 2001
- Third Workshop on Java for High-Performance Computing in conjunction with ACM International Conference on Supercomputing, ICS ’01, Sorrento, Italy, June 16-21, 2001
- ACM 2001 Java Grande Conference, Stanford, California, June 2-4, 2001, PC Chair
- 3rd International Workshop on Java for Parallel and Distributed Computing at IPDPS 2001, San Francisco, California, April 23-27, 2001
- Workshop on Object Oriented Architectures, Tools and Applications at Euro-Par 2000, Munich, Germany, August 29-September 1, 2000, Local PC Chair
- NET.OBJECTDAYS 2000, (Nachfolge JIT, DJEK, STIJA), Erfurt, Germany, October 10-12, 2000
- ACM 2000 Java Grande Conference, San Francisco, California, June 3-4, 2000
- 2nd International Workshop on Java for Parallel and Distributed Computing at IPDPS 2000, Cancun, Mexico, May 1-5, 2000
- Workshop: Java in High Performance Computing at HPCN-Europe’00, Amsterdam, May 8-10, 2000
- Workshop on Java for High Performance Computing at
ICS Supercomputing 2000, Santa Fe, New Mexico, May 7, 2000 - TOOLS USA’99 (Technology of Object-Oriented Languages and Systems), Santa Barbara, California, August 2-6, 1999
- JIT’99 Java-Informations-Tage 1999, Düsseldorf, Germany, September 20-21, 1999
- Tutorial and Workshop on Java for High-Performance Computing at Supercomputing 99, Rhodes, Greece, June 19-20, 1999
- ACM 1999 Java Grande Conference, San Francisco, California, June 12-14, 1999
- Workshop: Java in High Performance Computing at HPCN-Europe’99, RAI Conference Center, Amsterdam, April 12-14, 1999
- International Workshop on Java for Parallel and Distributed Computing at IPDPS 1999 San Juan, Puerto Rico, April 12-16, 1999
- Asia Pacific Web Conference (APWeb98), Beijing, P.R. China, September 27-30, 1998
- TOOLS USA’98 (Technology of Object-Oriented Languages and Systems), Santa Barbara, California, August 3-7, 1998
- ACM 1998 Workshop on Java for High-Performance Network Computing, Palo Alto, California, February 28-March 1, 1998
Aktuelle:
- Mitglied Berufungskommission W3 Informatik (Systemsoftware), Friedrich-Schiller Universität FSU Jena, 01/2020-
- Vertrauensdozent der GI in Erlangen, seit 04/2004.
- Lehrbelastungskommission, seit 05/2002.
Frühere:
- Vorsitzender Berufungsausschuss W2 Didaktik der Informatik (Nachfolge Romeike), 11/2018-11/2019.
- Kommissarische Leitung der Professur für Didaktuk der Infrmatik, 10/2018-11/2019.
- Mitglied der Studienkommission Informatik, 11/2018-11/2019.
- Mitglied des Vorstands des Zentrums für Lehrerbildung, 10/2018-11/2019.
- Mitglied Berufungsausschuss W3 Experimentelle Astroteilchenphysik (Nachfolge Anton), 12/2017-05/2019.
- Mitglied Berufungsausschuss W3 Visual Computing (Nachfolge Greiner), 06/2016-12/2017.
- Mitglied der Raum- und Baukommission der Technischen Fakultät, 10/2013-04/2015.
- Stellvertretender Sprecher der Kollegialen Leitung des Department Informatik, 10/2011-09/2013.
- Kommissarische Leitung der Professur für Didaktik der Informatik, 08/2012-09/2013.
- Vorsitzender Berufungsverfahren W2-Professur Didaktik der Informatik (Nachfolge Brinda), 07/2012-02/2013.
- Mitglied der Prüfungsausschusses MA Internationale Wirtschaftsinformatik, 12/2008-11/2019.
- Mitglied der Berufungskommission W1-Professur für Digitalen Sport, 12/2009-02/2011.
- Mitglied der Berufungskommission W3-Professur für IT-Sicherheitsinfrastrukturen, 10/2009-12/2010.
- Schriftführer des Berufungsausschusses W2-Professur Open Source Software, 07/2008-09/2009.
- Externes Mitglied der Berufungskommission W3-Professur für Softwaresysteme an der Universität Passau, 06/2008-10/2008.
- Mitglied des Senats und des Hochschulrats der Friedrich-Alexander-Universität, 10/2007-09/2009.
- Mitglied des Fachbereichsrats der Technischen Fakultät, 10/2004-09/2009.
- Mitglied der Kommission zur Verteilung und Verwendung der Studienbeiträge der Informatik, 11/2006-09/2009 (für den Studiengang Informatik: 11/2006-09/2007, für den Studiengang IuK 10/2007-09/2009, 05/2010-09/2010)
- Mitglied der Berufungskommission W2-Professur für technisch-wissenschaftl. Höchstleistungsrechnen, 05/2006-12/2007.
- IT-Generalist der DFG-Expertenkommission zur Begleitung des Projekts Online-Wahl der Fachkollegien 2007, 04/2006-06/2008.
- Mitglied der Berufungskommission W2-Professur für Informatik (Datenbanksysteme, Nachfolge Jablonski), 01/2006-09/2007.
- Kommissarische Leitung des Lehrstuhls Informatik 3, Rechnerarchitektur, 10/2005-02/2009.
- Exportbeauftragter des Instituts für Informatik, 10/2005-11/2007.
- Arbeitsgruppe Bachelor/Master für den Studiengang Informatik, 05/2005-08/2007.
- Arbeitsgruppe Bachelor/Master für den Studiengang Informations- und Kommunikationstechnik, 05/2005-01/2006.
- Geschäftsführender Vorstand des Instituts für Informatik, 10/2004-09/2005.
- Mitglied der Strukturkommission der Technischen Fakultät, 10/2004-09/2005.
- Mitglied des Consilium Techfak, 10/2004-09/2005.
- Vorstand des Interdisziplinären Zentrums für funktionale Genomik, FUGE, 09/2004-06/2009.
- Arbeitsgruppe Bibliotheksmodernisierung, 04/2004-12/2012.
- Mitglied der Berufungskommission W3-Professur für Informatik (Rechnerarchitektur, Nachfolge Dal Cin), 11/2003-02/2009.
- Mitglied der Studienkommission Informations- und Kommunikationstechnik, 10/2003-09/2005.
- Mitglied der Studienkommission Wirtschaftsinformatik, seit 04/2002.
- Mitglied der Studienkommission Informatik, 04/2002-09/2011.
- Senatsberichterstatter Berufungsverfahren C3-Professur Organische Chemie (Nachf. Saalfrank), 08/2004-02/2005.
- Schriftführer Berufungsverfahren C3-Professur Didaktik der Informatik, 04/2004-03/2005.
- Mitglied der Berufungskommission C3-Professur für Informatik (Nachfolge Müller), 11/2003-07/2004.
- Mitglied der Berufungskommission C3-Professur für Numerische Simulation mit Höchstleistungsrechnern, 07/2002-01/2003.
- Mitglied der Berufungskommission C4-Professur für Informatik (Rechnernetze und Kommunikationssysteme), Nachfolge Herzog, 04/2002-02/2003.
- ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, TOSEM
- ACM Transactions on Programming Languages and Systems, TOPLAS
- IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
- Journal of Parallel and Distributed Computing
- Concurrency – Practice and Experience
- Software – Practice and Experience
- Journal of Systems and Software
- Informatik-Spektrum
- Informatik – Forschung und Entwicklung
- GI, Gesellschaft für Informatik, seit 1987
- ACM, Association for Computing Machinery, seit 1990
- IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers, seit 1993. Seit 2020 Senior Member
2019
Effiziente Speicherung von Zeitreihen mit Betriebsdaten aus Software-Systemen zur Analyse von Laufzeitanomalien (Dissertation, 2019)
URL: http://www.shaker.de/shop/978-3-8440-6785-9
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:
2018
Learning Code Transformations from Repositories (Dissertation, 2018)
DOI: 10.25593/978-3-96147-142-3
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:
2017
Modellierung und effiziente Ausführung von Softwareentwicklungsprozessen (Dissertation, 2017)
URL: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:29-opus4-82628
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:
Eine domänenspezifische Sprache zur Analyse von Software-Verfolgbarkeitsinformationen (Dissertation, 2017)
URL: https://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-5689-1&search=yes
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:
2014
Compiler and Runtime Techniques to Identify and Optimize Atomic Blocks in Parallel Programs (Dissertation, 2014)
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Latency Minimization of Order-Preserving Distributed Event-Based Systems (Dissertation, 2014)
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2012
Modellbasierte Extraktion, Repräsentation und Analyse von Traceability-Informationen (Dissertation, 2012)
URL: https://www2.cs.fau.de/publication/download/2012_Dissertation_JosefAdersberger.pdf
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Dynamische probabilistische Bewegungsmodelle mittels Verhaltensmodellierung (Dissertation, 2012)
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2010
Graphbasierte Prozedurale Abstraktion (Dissertation, 2010)
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Improved DSM Efficiency, Flexibility, and Correctness (Habilitationsschrift, 2010)
URL: https://opus4.kobv.de/opus4-fau/files/1543/paper.pdf
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Attribute Grammar Based Genetic Programming (Dissertation, 2010)
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2009
Reparallelization and Migration of OpenMP Applications in Grid Environments (Dissertation, 2009)
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Ein agentenbasierter evolutionärer Adaptions- und Optimierungsansatz für verteilte Systeme (Dissertation, 2009)
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Dynamische Programm-Code-Verwaltung und -Optimierung für eingebettete Systeme (Dissertation, 2009)
URL: http://www.opus.ub.uni-erlangen.de/opus/volltexte/2009/1544/pdf/DominicSchellDissertation.pdf
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2007
Automatische Generierung optimaler struktureller Testdaten für objekt-orientierte Software mittels multi-objektiver Metaheuristiken (Dissertation, 2007)
URL: https://www2.cs.fau.de/staff/oster/DOTgEAr/NorbertOster_Dissertation2007.pdf
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2006
Optimisation of the Allocation of Functions in Vehicle Networks (Dissertation, 2006)
URL: http://www2.informatik.uni-erlangen.de/publication/download/diss-hardung.pdf
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Modellbasierte Generierung von Beherrschungsmechanismen für Inkonsistenzen in komponentenbasierten Systemen (Dissertation, 2006)
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2004
Advanced Compiling Techniques to reduce RAM Usage of Static Operating Systems (Dissertation, 2004)
URL: https://opus4.kobv.de/opus4-fau/frontdoor/index/index/docId/65
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Syntaxanalyse auf Basis der Dependenzgrammatik (Dissertation, 2004)
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2003
Ein Modell zur Beschreibung und Lösung von Zeitplanungsproblemen (Dissertation, 2003)
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Erfolge und Probleme evolutionärer Algorithmen, induktiver logischer Programmierung und ihrer Kombination (Habilitationsschrift, 2003)
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Ein sprachunabhängiger Ansatz zur Entwicklung deklarativer, robuster LA-Grammatiken mit einer exemplarischen Anwendung auf das Deutsche und das Englische (Dissertation, 2003)
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2002
Integrierte Hardware- und Softwareplanung flexibler Fertigungssysteme (Dissertation, 2002)
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Structural Coverage Criteria for Testing Object-Oriented Software (Dissertation, 2002)
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Eigene:
2001
Leistungsaspekte Paralleller Objektorientierter Programmiersprachen (Habilitationsschrift, 2001)
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1994
Optimierungstechniken zur Übersetzung paralleler Programmiersprachen (Dissertation, 1994)
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- Marqc Schanne: Software-Architekturen für lokalitätsabhägige Diensterbringung auf mobilen Endgeräten. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 2002 - Sven Buth: Persistenz von verteilten Objekten im Rahmen eines offenen, verteilten eCommerce-Frameworks. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 2002 - Jochen Reber: Verteilter Garbage Collector für JavaParty. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 2000 - Thorsten Schlachter: Entwicklung eines Java-Applets zur diagrammbasierten Navigation innerhalb des WWW. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1999 - Edwin Günthner: Komplexe Zahlen für Java. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1999 - Christian Nester: Ein flexibles RMI Design für eine effiziente Cluster Computing Implementierung. [DA]
Betreuer: Philippsen, M. abgeschlossen 1999 - Daniel Lukic: ParaStation-Anbindung für Java. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1998 - Jörg Afflerbach: Vergleich von verteilten JavaParty-Servlets mit äquivalenten CGI-Skripts. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1998 - Thomas Dehoust: Abbildung heterogener Datensätze in Java. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1998 - Guido Malpohl: Erkennung von Plagiaten unter einer Vielzahl von ähnlichen Java-Programmen. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1997 - Bernhard Haumacher: Lokalitätsoptimierung durch statische Typanalyse in JavaParty. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1997 - Matthias Kölsch: Dynamische Datenobjekt- und Threadverteilung in JavaParty. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1997 - Christian Nester: Parallelisierung rekursiver Benchmarks für JavaParty mit expliziter Datenobjekt- und Threadverteilung. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1997 - Matthias Jacob: Parallele Realisierung geophysikalischer Basisalgorithmen in JavaParty. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1997 - Oliver Reiff: Optimierungsmöglichkeiten für Java-Bytecode. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1996 - Marc Schanne: Laufzeitverhalten und Portierungsaspekte der Java-VM und ausgewählter Java-Bibliotheken. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1996 - Edwin Günthner: Portierung der Java VM auf den Multimedia Video Prozessor MVP TMS320C80. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1996 - Matthias Zenger: Transparente Objektverteilung in Java. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1996 - Matthias Winkel: Erweiterung von Java um ein FORALL. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1996 - Roland Kasper: Modula-2*-Benchmarks in einem Netz von Arbeitsplatzrechnern. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1993 - Markus Mock: Alignment in Modula-2*. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1992 - Stefan Hänßgen: Ein symbolishcer X Windows Debugger für Modula-2*. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1992 - Paul Lukowicz: Code-Erzeugung für Modula-2* für verschiedene Maschinenarchitekturen. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1992 - Hendrik Mager: Die semantische Analyse von Modula-2*. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1992 - Ernst Heinz: Automatische Elimination von Synchronisationsbarriere in synchronen FORALLs. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1991 - Stephan Teiwes: Die schnellste Art zu multiplizieren? – Der Algorithmus von Schönhage und Strassen auf der Connection Machine. [SA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1991 - Ralf Kretzschmar: Ein Modula-2*-Übersetzer für die Connection Machine. [DA]
Betreuer: Philippsen, M.: abgeschlossen 1991
04/02 – heute | Universitätsprofessor (W3), Inhaber des Lehrstuhls für Programmiersysteme (Informatik 2) der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg |
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06/10 | abgelehnter Ruf auf die Universitätsprofessor (W3) für Parallele und Verteilte Architekturen der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz |
01/98 – 03/02 | Abteilungsleiter Bereich Softwaretechnik/Authorized Java Center am FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe |
09/95 – 09/01 | Hochschulassistent (C1) am IPD, Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation, Lehrstuhl Prof. Tichy, am KIT, Karlsruher Institut für Technologie |
09/94 – 08/95 | Post-Doc am ICSI (International Computer Science Institute) an der Universität von Berkeley, Kalifornien |
02/90 – 08/94 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter (BAT IIa) am IPD, Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation, Lehrstuhl Prof. Tichy, am KIT, Karlsruher Institut für Technologie |
Ausbildung
07/01 | Habilitation in Informatik an KIT, Karlsruher Institut für Technologie, Thema: Leistungsaspekte Paralleler Objektorientierter Programmiersprachen. | ||||||||||||
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11/93 | Promotion in Informatik: Dr. rer. nat. (mit Auszeichnung), am KIT, Karlsruher Institut für Technologie, Thema: Optimierungstechniken zur Übersetzung paralleler Programmiersprachen; Gutachter: Prof. Dr. Walter F. Tichy und Prof. Dr. G. Goos | ||||||||||||
WS 85/86 – 89/90 | Diplomstudium der Informatik, Nebenfach Wirtschaftsingenieurwesen, am KIT, Karlsruher Institut für Technologie
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05/85 | Allgemeine Hochschulreife (1.6, Jahrgangsdritter) | ||||||||||||
08/76 – 05/85 | Theodor-Heuss-Gymnasium, Essen-Kettwig | ||||||||||||
08/72 – 06/76 | Schmachtenbergschule, Kettwig |
Preise, Auszeichnungen, Nominierungen
2019 |
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2015 |
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2014 | von der Technischen Fakultät der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg und ihrer Fachschaft Informatik nominiert für den Ars legendi-Preis für exzellente Hochschullehre des Stifterverbands und der Hochschulrektorenkonferenz |
2008 |
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2008 |
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Auslandserfahrung
05/15 – 16/15 | ICSI (International Computer Science Institute) an der Universität von Berkeley, Kalifornien |
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12/10 – 03/11 | Microsoft Research, Research in Software Engineering (RiSE) Group, Redmond, WA |
09/94 – 08/95 | ICSI (International Computer Science Institute) an der Universität von Berkeley, Kalifornien |
02/96 – 04/96 | weiterer Forschungsaufenthalt am ICSI |
02/92 – 03/92 | Forschungsaufenthalt bei INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique), Sophia Antipolis, Frankreich |
02/91 – 03/91 | weiterer Forschungsaufenthalt bei INRIA, Frankreich |
02/90 – heute | Unzählige Auslandsreisen zu internationalen wissenschaftlichen Konferenzen mit eigenen Vorträgen |
Consulting
04/91 – heute | Selbständige Organisations- und Unternehmensberatung sowie Gutachten für diverse Auftraggeber aus Industrie und Handel |
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10/99 – 01/13 | Konzeption, Erstellung und Weiterentwicklung eines Anwendungsspezifischen Content-Management-Systems für die ISO Arzneimittel GmbH & Co. KG |
12/95 – 12/97 | Konzeption und Realisierung einer Java-Erweiterung für skalierbare Internet-Umgebungen, auch für elektronischen Handel. Im Auftrag von Electric Communities, Kalifornien |
01/96 – 05/96 | Konzeption einer Anwendung im Bereich des elektronischen Handels für die Mercedes-Benz Lease & Finanz GmbH (jetzt Mercedes-Benz-Bank AG) |
07/85 – 03/91 | Werkstudent der Stinnes Organisationsberatung GmbH, vielfältige Aufgaben in diversen Konzernbereichen der Stinnes AG (jetzt DB Schenker AG) und der Veba AG (jetzt E.ON AG) |
01/84 – 12/86 | Freier Mitarbeiter der Hauptverwaltung der Horten AG (jetzt Karstadt AG) in den Bereichen Systemanalyse und Software-Erstellung |
07/84 – 08/84 | Werkstudent der Brenntag Mineralöl GmbH, Analyse und Blackboxtest eines fremdbezogenen Warenwirtschaftssystems |