Anahid Wachsenegger

Suchergebnisse

• 2024

  Spatio-Temporal Vertical Federated Learning to Overcome Data Sharing Limitations

  Lorencio Abril, J. A. (Autor:in und Vortragende:r), Graser, A., Weißenfeld, A. & Naghibzadeh-Jalali, A., 2 Sept. 2024, Abstracts of the International Cartographic Association. 95 Aufl. Copernicus Publications, Band 7. 2 S.

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  Open Access

  • Data Sharing 100%
  • Federated Learning 100%
  • Machine Learning 45%
  • Learning System 45%
  • Spatiotemporal Data 27%
• 2023

  Deep Learning from Trajectory Data: a Review of Deep Neural Networks and the Trajectory Data Representations to Train Them

  Graser, A. (Vortragende:r), Naghibzadeh-Jalali, A., Lampert, J., Weißenfeld, A. & Janowicz, K., 2023, CEUR Workshop Proceedings 2023. Fletcher, G. & Kantere, V. (Hrsg.). Band 3379. 12 S.

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  • Trajectory Data 100%
  • Deep Neural Network 100%
  • Data Representation 100%
  • Deep Learning Method 100%
  • Neural Network 100%

• Light-Weight Deep Learning Models for Acoustic Scene Classification Using Teacher-Student Scheme and Multiple Spectrograms

  Pham, L. (Vortragende:r), Nguyen, T., Lam, P., Ngo, D., Naghibzadeh-Jalali, A. & Schindler, A., 2023, International Symposium on the Internet of Sounds . S. 1-8

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  • Network Architecture 100%
  • Light-Weight Deep Learning Model 100%
  • Deep Learning Method 100%
  • Spectrogram 100%
  • Metro 66%

• Predictability and Comprehensibility in Post-Hoc XAI Methods: A User-Centered Analysis

  Wachsenegger, A. (Autor:in und Vortragende:r), Bernhard, H., Kriglstein, S. & Rauber, A., Sept. 2023, Intelligent Computing. SAI 2023: Proceedings of the 2023 Computing Conference, Volume 1. Arai, K. (Hrsg.). S. 712-733 (Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS); Band 711).

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  • Misclassification 100%
  • Learning System 100%
  • Machine Learning 100%
  • Black Box 50%
  • Decision Boundary 50%
• 2021

  A Low-Complexity Deep Learning Framework For Acoustic Scene Classification

  Pham, L. (Vortragende:r, eingeladen), Tang, H. (Autor:in, eingeladen), Naghibzadeh-Jalali, A. (Autor:in, eingeladen), Schindler, A. (Autor:in, eingeladen) & King, R. C. (Autor:in, eingeladen), 2021, Proceedings of the 4th International Data Science Conference – iDSC2021. Haber, P., Lampoltshammer, T., Leopold, H. & Mayr, M. (Hrsg.). Springer, S. 45-50 6 S.

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  Open Access

• Transfer learning strategies for anomaly detection in iot vibration data

  Heistracher, C. (Vortragende:r), Naghibzadeh-Jalali, A., Strobl, I., Suendermann, A., Meixner, S., Holly, S., Schall, D., Haslhofer, B. & Kemnitz, J., 2021, IECON 2021 – 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. S. 1-6 6 S.

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  Open Access
• 2020

  Comparison of PSG signals and Respiratory Movement Signal via 3D Camera in Detecting Sleep Respiratory Events by LSTM Models

  Coronel, C. (Vortragende:r), Wiesmeyr, C., Garn, H., Kohn, B., Naghibzadeh-Jalali, A., Schindler, A., Wimmer, M., Mandl, M., Glos, M., Penzel, T., Klösch, G., Stefanic-Kejik, A., Böck, M., Kaniusas, E. & Seidel, S., 2020, 2020 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC).

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• Machine Learning Interpretability Techniques for Outage Prediction: A Comparative Study

  Naghibzadeh-Jalali, A. (Vortragende:r, eingeladen), Schindler, A. (Autor:in, eingeladen), Haslhofer, B. (Autor:in, eingeladen) & Rauber, A. (Autor:in, eingeladen), 2020, PHM papers PROCEEDINGS 2020. S. 1-10 10 S.

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• Multi-Modal Video Forensic Platform for Investigating Post-Terrorist Attack Scenarios

  Schindler, A. (Vortragende:r), Lindley, A., Naghibzadeh-Jalali, A., Boyer, M., Gordea, S. & King, R. C., 2020, Proceedings of the 11th ACM Multimedia Systems Conference (MMSys2020). 3 S.

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• 2019

  Predicting Time-to-Failure of Plasma Etching Equipment using Machine Learning

  Naghibzadeh-Jalali, A. (Autor:in, eingeladen), Heistracher, C. (Vortragende:r, eingeladen), Schindler, A. (Autor:in, eingeladen), Haslhofer, B. (Autor:in, eingeladen), Nemeth, T. (Autor:in, eingeladen), Glawar, R. (Autor:in, eingeladen), Sihn, W. (Autor:in, eingeladen) & De Boer, P. (Autor:in, eingeladen), 2019, 2019 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (ICPHM). S. 1-8 8 S.

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