Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Ludwig-Maximilians-Universität München
Institut für Informatik
Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme
University of Munich
Institute for Computer Science
Database and Information Systems

Oberseminar im SS 2004

Vorhergehende Semester:
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Inhalt

Doktoranden, Diplomanden und Bearbeiter von Projektarbeiten tragen über ihre Arbeit vor.

Zu den Vorträgen wird durch Aushang eingeladen.


Zeit und Ort

Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Oberseminar Di, 14.00 c.t. - 16.00 Uhr Raum 1.35 (Oettingenstr. 67) 27.04.2004

Vortragstermine

Datum Vortragender, Thema
27.04.2004 Oliver Dragicevic (DA): Ein Vergleich ausgewählter Zugriffsstrukturen bezüglich ihres Leistungsverhaltens bei höher-dimensionalen Daten und partiellen Bereichsanfragen
11.05.2004 Alex Bosshammer (DA): Dichtebasierte Cluster in relevanten Unterräumen und ihre Visulisierung
Lars Tamcke (DA): Prognose für dichte-basierte Cluster von Objekten mit kontinuierlicher Bewegung
Nima Jafari (PA): Entwicklung eines blockorientierten HTML-Parsers
25.05.2004 Martin Kluger (DA): Mehrstufige Anfragebearbeitung bei Ähnlichkeitssuche in metrischen Räumen
Thomas Müller (PA): Ein Tool zur Generierung und Visualisierung hochdimensionaler Daten
08.06.2004 Sebastian Böttger (PA): Extraktion ausgewogener Trainingsdaten aus Web-Directories
22.06.2004 Bernhard Pfleger (PA): Anfragebearbeitung partieller Range Queries mittels des X-Trees
Christian Mahrt (PA): Rhythmusanalyse in Musikstücken
06.07.2004 Adham Haddad (DA): Database Support for Haptic Rendering Applications using Multi-Resolution Indexing
Marta Petrova (DA): Effiziente Ortung von beweglichen Objekten zur medizinischen Überwachung von Patienten
Benedikt Volkmer (PA): Erstellen einer Testumgebung zur Effizienz-Analyse von Clustering-Algorithmen für mobile Objekte
20.07.2004
Beginn 14.00 s.t.
Raum 1.13
Markus Innerebner (DA): Eine Bulk-Strategie für Incremental OPTICS
Dorian Degen (DA): Prototype Machines: Klassifikation und visuelle Wissensextraktion
Andrea Böse (DA): Comparing and Improving Local Dimensionality Reduction Techniques for Indexing High Dimensional Data

Bei Problemen oder Vorschlägen wenden Sie sich bitte an: wwwmaster@dbs.informatik.uni-muenchen.de
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