Die Einführung in die multimodale Objektwahrnehmung durch Roboter ist der beste L3S-Artikel des Quartals in der Kategorie "Haptic Perception".
Das beste L3S-Paper des Quartals in der Kategorie "Green AI and Computing" zeigt einen neuartigen Ansatz für Nachhaltigkeit in Blockchain-bezogenen Netzwerken auf.
Dr. Daniel Kudenko, Forschungsgruppenleiter am L3S und Geschäftsführer des DAISEC, wurde zum Mitglied des Europäischen Laboratoriums für Lernende und Intelligente Systeme (ELLIS) ernannt.
Der Beitrag "MTS2Graph: Interpretable Multivariate Time Series Classification with Temporal Evolving Graphs" gehört zu den beiden besten L3S-Veröffentlichungen in der Kategorie "Time Series Modelling".
Der von den L3S-Forschern Prof. Wolfgang Nejdl und Wei Wu auf der Web Conference 2021 vorgestellte Algorithmus HashGNN wurde in die Neo4j Graph Data Science Library implementiert […]
Die AutoML Summer School findet in der ersten Septemberwoche statt; zum ersten Mal in Hannover!
Die Arbeit "IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers" gehört zu den beiden besten L3S-Veröffentlichungen in der Kategorie "Time Series Modelling".
Der Beitrag "FairTrade: Achieving Pareto-Optimal Trade-offs Between Balanced Accuracy and Fairness in Federated Learning" wurde als beste L3S-Veröffentlichung des Quartals in der Kategorie Fairness ausgezeichnet.
ORKG Ask - ein wissenschaftliches Such- und Erkundungssystem - liefert Antworten aus 80 Millionen wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
Im niedersächsischen Wissenschafts-Portal „Wissen hoch N“ ist jetzt ein Beitrag über die Forschung am L3S zu den Auswirkungen sozialer Medien auf die Wahrnehmung des Klimawandels verfügbar.