Forschungsseminar
Arbeitsgruppe Wissensmanagement in der Bioinformatik
Neue Entwicklungen im Datenbankbereich und in der Bioinformatik
- wann/wo? siehe Vortragsliste
Dieses Seminar wird von den Mitgliedern der Arbeitsgruppe als Forum der Diskussion und des Austauschs genutzt. Studierende und Gäste sind herzlich eingeladen.
Folgende Vorträge sind bisher vorgesehen:
Termin & Ort | Thema | Vortragende(r) |
---|---|---|
Freitag, 20.10.23, 11 Uhr, Zoom |
Energy consumption of RNA-seq analysis workflows | Simon Bosse |
Freitag, 20.10.23, 10 Uhr, Raum 4.410 |
Neural Retrievers for Question Answering Systems in the Biomedical Domain |
Robert Martin |
Freitag, 17.11.23, 10 Uhr, Raum 4.410 |
Klassifikation und Benchmarking von String-Such Bibliotheken | Franz Weiss |
Freitag, 22.12.23, 10 Uhr, Raum 4.410 |
Ressourcenkonflikte in I/0-intensiven Data Analysis Workflows |
Robin Knapp |
Freitag, 22.12.2023, |
Rule Based vs. Machine Learning Based Named Entity Recognition Approaches in an Information Extraction Pipeline in the Context of Bibliographic Data on Sphecidae Wasp Family |
Arsenii Gulevich |
Freitag, 12.01.2024, 15:00 Uhr s.t., Raum 4.410 |
A benchmark and evaluation of motif discovery on audio books | Corinna Mackenow |
Freitag, 19.01.2024 |
Evaluating the Few-Shot Performance of Generative Large Language Model on Biomedical Event Extraction |
Fabio Barth |
Freitag, 19.01.2024, |
Multivariate Zeitreihensegmentierung mit ClaSP | Alina Hartwich |
Freitag, 19.01.2024, |
Methods on Open Set Recognition for time series data | Melanie Wüstner |
Freitag, 23.02.2024, |
Deep Learning-basierte Sentimentanalyse,von Textdaten mit ChatGPT-Labeling | Orkan Soyyigit |
Freitag, 01.03.2024, |
Memory thrifty workflow resource assignment |
Florian Georg Friederici |
Mittwoch, 13.03.2024, |
Time Series Ordinal Classification |
Rafael Ayllón Gavilán |
Freitag, 22.03.2024, 11 Uhr, Raum 4.410 |
Erweiterung des HunFlair-Frameworks zur Erkennung genetischer Varianten in biomedizinischen Texten |
Kay Steinbauer |
Freitag, 22.03.2024 |
Recurrent Neural Networks: a promising approach to predict spike times of a single neuron in comparison to biophysical models |
Marc Schatz |
Zusammenfassungen
Kontakt: Patrick Schäfer; patrick.schaefer(at)hu-berlin.de