Forschungsbericht 2020

Softwaresysteme E-16

Leitung: Prof. Dr. Sibylle Schupp

Institut auf TORE
Institutswebsite

Publikationen

• Teaching machine learning and data literacy to students of logistics using Jupyter Notebooks - inProceedings
  Kastner, Marvin; Franzkeit, Janna; Lainé, Anna
  Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V. (DELFI 2020)
  Open Access
  
  
• Designing and analyzing open application-oriented labs in software-verification education - inProceedings
  Rogalla, Antje; Kamph, Timo; Bulmann, Ulrike; Billerbeck, Katrin; Blumreiter, Mathias; Schupp, Sibylle
  Annual Conference University of Twente (SEFI 2020)
  
  
• Provably privacy-preserving distributed data aggregation in smart grids - inProceedings
  Stübs, Marius; Mueller, Tobias; Bavendiek, Kai; Lösch, Manuel; Schupp, Sibylle; Federrath, Hannes
  IFIP Annual Conference on Data and Applications Security and Privacy (2020)
  Publisher DOI
  
  
• Synthesizing strategies for needle steering in gelatin phantoms - Research Paper
  Rogalla, Antje; Lehmann, Sascha; Neidhardt, Maximilian; Sprenger, Johanna; Bengs, Marcel; Schlaefer, Alexander; Schupp, Sibylle
  Workshop on Models for Formal Analysis of Real Systems (MARS 2020)
  Publisher DOI
  
  
• Modelling and verification in GDPR's data protection impact assessment : a case study on the AccuWeather/Reveal Mobile Case - inProceedings
  Schulz, Wolfgang; Wittner, Florian; Bavendiek, Kai; Schupp, Sibylle
  in Data protection and privacy: Data protection and democracy. Hart Publishing (2020)
  
  

Projekte

• D3M - Data Driven Decision Making (HOOU-Projekt)
  Technische Universität Hamburg; HOOU - Hamburg Open Online University; Laufzeit 2020 - 2021
  Projektleitung: Schupp, Sibylle
  
  
• QuaXP - Data Quality Explored (HOOU-Projekt)
  Technische Universität Hamburg; HOOU - Hamburg Open Online University; Laufzeit 2020 - 2020
  Projektleitung: Schupp, Sibylle
  
  
• I³-Lab - Modell-gestütztes maschinelles Lernen für die Weichgewebsmodellierung in der Medizin
  Technische Universität Hamburg; Laufzeit 2019 - 2022
  Projektleitung: Schupp, Sibylle; Schlaefer, Alexander; Hoffmann, Norbert; Cyron, Christian J.
  
  
• MaLiTuP - Maschinelles Lernen in Theorie und Praxis
  Bundesministerium für Bildung und Forschung; Laufzeit 2017 - 2020
  Projektleitung: Schupp, Sibylle; Jahn, Carlos
  Mitarbeitende: Kastner, Marvin
  
  
• Governance Technologies: Ehtics, Policies, Architectures, Engineering: Information Governance Technologies (LFF-FV34)
  Behörde für Wissenschaft, Forschung und Gleichstellung; Laufzeit 2017 - 2021
  Projektleitung: Schupp, Sibylle