Untergeordnete Navigation

Der Kalender liegt auch im csv-Format und im ics/iCal-Format vor.



Januar 2017
MoDiMiDoFrSaSo
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031     

 

Informatik-Kolloquium: On the effectiveness of modeling in software development

26.01.2017, 14:00 Uhr (Informatik-Zentrum, Raum 5056 (2356|056), Ahornstr. 55)

Referent: Prof. Michel Chaudron , Gothenburg University / CHALMERS University

Abstract:

Modeling is a common part of modern day software engineering practice. Little evidence exists about how models are made and how they help in producing better software. In this talk I will present highlights from my last decade of research in the area of software modeling using UML. Topics that will be addressed:

- What is the state of UML modeling in practice and in open source projects?

- How can we assess the quality of UML models?

- Do UML models actually help in creating better software?

Also, I will overview some of the ongoing projects that aim to enhance the effectiveness of modeling.

Vita:

Michel Chaudron is Full Professor at the Software Engineering division of the joint Department of Computer Science of Chalmers and Gothenburg University in Sweden. Prior to this, we work at Universities in Leiden and Eindhoven in the Netherlands. He obtained his Ph.D. in the area of formal methods and programming calculi for parallel computing. His research interests are in: software architecture, software design, software modeling with a special focus on UML, software composition. He has an interest in empirical studies in software engineering especially in the aforementioned areas and preferably industrial industrial context. He supports several conferences and journals including (Conf:) MODELS and Euromicro SEAA and (Jnl:) SoSyM and Empirical Studies in Software Engineering (EMSE).

Ansprechpartner: Bernhard Rumpe

17.01.2017, sts

Informatik-Oberseminar: Extensions of Secretary Problems towards Submodular Objectives and Temporal Arrival

01.02.2017, 11:00 Uhr (Informatik-Zentrum, Raum 4017 (Seminarraum I1), Ahornstr. 55)

Referent: Andreas Tönnis, M. Sc.

Abstract:

The field of online algorithms is concerned with decision-making before the input is known. For example in the secretary problem, items are revealed one after the other in a random order and the online algorithm has to accept or reject the items at their time of arrival. In a more general variant, the multiple-choice secretary problem, the online algorithm is allowed to select a set of B items throughout the online process. In this problem, the items are weighted and the goal of the algorithm is to select a set of items with maximal total weight.

We generalize this problem in two directions. First we consider submodular objective functions. We give competitive algorithms for several different variants of the problem with different constraint structures. Namely, we describe algorithms for the submodular secretary problem with a single cardinality constraint, with matching constraints and with linear packing constraints.

In the second part, we work with a generalized online arrival model. In the classical secretary problem, the online arrival sequence is just a permutation of the items chosen uniformly at random. In the new temp secretary model, introduced by Fiat et al., every item has an arrival date drawn uniformly from a distribution. This new model introduces a notion of time and allows for temporal constraints that are required to hold in a limited time horizon. In this model, we analyze algorithms for a cardinality constraint with small or large capacity and linear packing constraints.

Es laden ein: Die Dozenten der Informatik

20.01.2017, sts

Informatik-Oberseminar: Effective Training and Efficient Decoding for Statistical Machine Translation

02.02.2017, 09:30 Uhr (Informatik-Zentrum, Raum 9222, E3, Ahornstr. 55)

Referent: Diplom-Informatiker Jörn Wübker

Abstract:

Statistical machine translation, the task of translating text from one natural language into another using statistical models, can be divided into three main problems: modeling, search and training. This thesis gives a detailed description of the most popular approach to statistical machine translation, the phrase-based paradigm, and presents several improvements to the state of the art in all three of the aspects mentioned above. Regarding the search problem, we propose three novel language model look-ahead techniques which can considerably increase time efficiency of the algorithm with different quality tradeoffs. They are evaluated in detail with respect to their effect on translation quality, translation speed, number of language model queries and number of generated nodes within the search graph. We can show that our final system outperforms the popular Moses toolkit in terms of translation speed. With regard to the modeling problem we extend the state of the art with novel smoothing models based on word classes. Data sparsity is a common pitfall for statistical models. We leverage word classes that can be learned in an unsupervised fashion in order to re-parameterize the standard phrase-based models, resulting in a smoother probability distribution and reduced sparsity. The largest part of this work is dedicated to the training problem. We investigate both generative and discriminative training methods, two fundamentally different approaches to learning statistical models. Our generative procedure is inspired by the expectation-maximization algorithm and based on force-aligning the training data with the application of the leave-one-out technique to avoid overfitting. Its advantage over the standard heuristic model extraction is that it provides a framework which uses the same consistent models in training and search. The initial technique is further developed into a length-incremental procedure which does not require initialization with a Viterbi word alignment and is thus not biased by its inconsistencies. Both the learning procedure and the resulting models are analyzed in detail. As a discriminative training procedure, we employ a gradient-based method to optimize an expected BLEU objective function. Our novel contribution is the application of the resilient backpropagation algorithm, which is experimentally shown to be superior to several previously proposed techniques. It is also significantly more time and memory efficient than previous work, so that we can run training on the largest data set reported in the literature to date. Our novel techniques are experimentally evaluated against internal and external results on large-scale translation tasks and within public evaluation campaigns. Especially the word class language model and discriminative training procedure prove to be valuable for state-of-the-art large scale translation systems.

Es laden ein: Die Dozenten der Informatik

20.01.2017, sts

Informatik-Oberseminar: MontiCore: Efficient Development of Composed Modeling Language Essentials

06.02.2017, 11:15 Uhr (Informatik-Zentrum, Raum 9222, E3, Ahornstr. 55)

Referent: Dipl.-Inform. Pedram Mir Seyed Nazari

Abstract:

In der Modell-getriebenen Softwareentwicklung werden Modelle als Kernartefakte verwendet, um die Komplexität und Heterogenität von großen Softwaresystemen zu beherrschen. Dabei werden die Modelle mittels Domänen-spezifischer Sprachen (DSLs) erstellt, welche eine höhere Abstraktion ermöglichen und außerdem die Trennung unterschiedlicher Aspekte und deren Wiederverwendung erleichtern. Anders als Allzweck-Programmiersprachen, können die Systemaspekte mithilfe einer DSL in der Terminologie der jeweiligen Domänen spezifiziert werden. Auf diese Weise können Domänenexperten, welche selten Erfahrungen in Softwareentwicklung haben, direkt in den Entwicklungsprozess involviert werden.

In textuellen, Grammatik-basierten Sprachen wird ein Modell technisch durch einen abstrakten Syntaxbaum (AST) innerhalb eines Werkzeugs dargestellt. Der AST dient dabei als zentrales Artefakt für die Modellverarbeitung, zum Beispiel für statische Analysen oder für die Code-Generierung. Wird der AST direkt aus der Grammatik generiert, bleibt er konsistent mit der konkreten Syntax, und reduziert so den Wartungsaufwand. Als Konsequenz ist der AST sowohl inhaltlich als auch strukturell stark von der Grammatik abhängig, was zwei Nachteile mit sich bringt: Zum einen liefert der AST die essentiellen Informationen eines Modells (z.B. das Element, welches durch einen Namen referenziert wird) nicht notwendigerweise in einer gut aufbereiteten Form, was die Entwicklung von Werkzeugen zur Verarbeitung des Modells erschweren kann. Zum anderen können sogar kleinere Änderungen an der Grammatik den AST betreffen, was wiederum eine Anpassung der davon abhängigen Werkzeuge erfordern kann.

Um die verschiedenen Aspekte eines Softwaresystems zu spezifizieren, werden typischerweise heterogene Sprachen benötigt. Dabei müssen die Modelle dieser Sprachen erst integriert werden bevor sie gemeinsam analysiert und synthetisiert werden können. Dazu muss jedes Modell eine Schnittstelle zur Verfügung stellen, um eine Komposition mit anderen Modellen zu ermöglichen. Eine solche Komposition kann sowohl Modelle derselben Sprache als auch Modelle aus unabhängigen, heterogenen Sprachen beinhalten. Der AST ist dafür nur teilweise geeignet, da er die Schnittstelle eines Modells nicht explizit zur Verfügung stellt, sondern diese mit anderen, unwesentlichen Informationen vermischt.

Das Ziel dieser Dissertation ist es die Entwicklung einer zusätzlichen Struktur (ST) voranzutreiben, welche (i) Informationen erfasst, die essentiell für die Verarbeitung von Modellen einer Sprache sind und (ii) die Schnittstelle einer Sprache zur Verfügung stellt, um eine Komposition von Modellen aus derselben als auch aus heterogenen Sprachen zu ermöglichen. Im Gegensatz zum (generierten) AST kann die ST auch Informationen enthalten, die nicht direkt im Modell definiert diesem aber zugehörig sind (z.B. alle erreichbaren Zustände, ausgehend von einem bestimmten Zustand eines Automaten). Um die Verarbeitung von Modellen und somit den Zugriff auf die benötigten relevanten Informationen zu vereinfachen, kann die ST zusammen mit dem AST von Werkzeugen verwendet werden.

Es laden ein: Die Dozenten der Informatik

16.01.2017, sts

Von Ordnern zu Smart Insurances: Informatik-Herausforderungen in der Versicherungswirtschaft

08.02.2017, 17:00 Uhr (Generali-Saal, Super C, RWTH)

Referent: Dipl.-Inform. Christoph Schmallenbach, Vorsitzender des Vorstands der AachenMünchener

Der Vortrag beleuchtet die betriebswirtschaftlichen Anforderungen der Versicherungswirtschaft und die zugehörigen Informatik-Herausforderungen, Risiken, Erfolge und Flops in drei Abschnitten: gestern, heute und morgen.

Er geht insbesondere auf die nächste Zukunft ein: Wie verändert sich das Geschäftsmodell (neue Produkte, neuer Kundenservice), welche Veränderungen der IT-Infrastruktur ergeben sich durch den digitalen Wandel und die zu erwartenden Fortschritte der IT, welche Kompetenzen werden für die neuen Informatik-Lösungen benötigt?

Versicherungsinformatik war interessant und fordernd und wird es auch in der Zukunft bleiben.

Herr Schmallenbach ist Informatiker und hat an der RWTH studiert. Er begann als Software-Ingenieur und ist heute Vorstandsvorsitzender einer großen Versicherung, eine für die Lösung der anstehenden Herausforderungen günstige Situation. Wir erwarten einen spannenden Vortrag und eine interessante Diskussion.

Kontakt: Prof. Nagl, Tel. AC 8021350, nagl@informatik.rwth-aachen.de

10.01.2017, sts

Informatik-Oberseminar: IMS - Mobile Server Platform; The foundation of Mobile-to-Mobile service networks for future cellular Systems

09.02.2017, 10:00 Uhr (Informatik-Zentrum, Raum 5053.2 (B-IT, ggü. AH 6), Ahornstr. 55)

Referent: Herr Muzzamil Aziz, M. Sc.

Abstract:

The availability of peer-to-peer mobile applications are mostly limited to Wireless Local Area Networks (WLAN) only and, hence, not available for cellular data networks. There are various technical and political reasons behind this phenomena. The dissertation deals with the standardized provisioning of mobile-to-mobile applications on cellular data networks and addresses the issues related to it. A novel concept of Mobile-to-Mobile (M2M) service networks is presented in this regard and a prototypical implementation of an IMS (IP Multimedia Subsystem) interfaced Mobile Server Platform (MSP) is provided to enable multimedia communication among the peers. The MSP mainly comprises of three different logical frameworks: Multimedia Messaging Framework to enable services like M2M instant messaging and file sharing etc.; Multimedia Streaming Framework to support audio/video streaming; and QoS Framework to provide access control and seamless distribution of M2M services among the peers. A systematic study of file distribution and streaming latencies is conducted based on various user profiles and network conditions.

Es laden ein: Die Dozenten der Informatik

17.01.2017, sts