WS 2018/19

DLS-WS2018-19

Alle Vorträge finden jeweils 17:00 Uhr in SR 3325 am Ernst-Abbe-Platz 2 statt!

show Content 07.11.2018 · Benjamin Nothdurft (codecentric AG) · MS Docker: 42 Tips & Tricks for Working with Containers

NothdurftHechtMS Docker: 42 Tips & Tricks for Working with Containers

In diesem Vortrag werden zahlreiche Tipps und Tricks für die tägliche Arbeit unter Deck und an Board des Containerschiffs “MS Docker” vermittelt, sodass eifrige, neue Matrosen kein SOS-Notsignal absetzen müssen und auch gestandene Seemänner noch den ein oder anderen Knoten dazulernen können.
Auf der nun 5-jährigen Reise mit der MS Docker konnten bereits vielfältige Erfahrungen bei der Einführung von Containern für eine Enterprise-Plattform sowie beim Neuaufbau einer Spring-Microservices-Architektur inklusive verdockerter Infrastruktur (CI/CD-Pipeline) gesammelt werden. Die Ideensammlung umfasst das ganze Spektrum von einfachen Containerapplikationen bis hin zu Multicontaineranwendungen mit Docker Compose und der Orchestrierung mit Docker Swarm und Kubernetes auf der Google Cloud Compute Engine. Es wird Entwicklern also ein ganzes Bündel an Hilfestellungen an die Hand gegeben um mit Containern noch effizienter arbeiten zu können und typische Fehler zu vermeiden.
Lasst uns gemeinsam die MS Docker seetüchtig machen sowie die Effizenz für die Beladung und das Löschen der Containerfracht mit den entscheidenden Tools steigern!

 

 

show Content 28.11.18 · Stefan Schirra (Universität Magdeburg) · Much Ado about Zero

SchirraMuch Ado about Zero

Vergleichsweise wenige der vielen effizienten, in der Algorithmischen Geometrie entwickelten Verfahren haben letztendlich den Weg in die Praxis gefunden. Ein Grund dafür ist sicherlich auch, dass der Entwicklung solcher Algorithmen in der Regel ein Berechnungsmodell zugrunde liegt, welches äußerst unrealistisch ist, die so gannte Real RAM, die exakte Arithmetik mit beliebigen reellen Zahlen erlaubt. In der Praxis wird hingegen meist einfach Gleitkommarithmetik benutzt. Kleine Rundungsfehler können jedoch inkonsistente Entscheidungen verursachen, mit, wie wir im Vortrag sehen werden, manchmal fatalen Folgen. Es klafft hier eine große Lücke zwischen Theorie und Praxis. Wir werden uns anschauen, wie man die Real RAM ein Stück weit in der Praxis umsetzen und so die Korrektheit der auf Basis der Real RAM entwickelten effizienten Algorithmen erhalten kann. Abschließend werden wir uns einer geometrischen Aufgabenstellung zuwenden, welche in der Praxis problemlos effizient gelöst werden kann, in der Theorie aber zu einem seit vielen Jahren offenen Problem wird, wenn als Berechnungsmodell nicht die Real RAM, sondern die Turingmaschine zugrunde gelegt wird.

 

 

 

show Content 12.12.2018 · Stefan Canzar (Ludwig-Maximilian-Universität München) · Computational Biology: The Beauty and the Beast

CanzarComputational Biology: The Beauty and the Beast

Abstract Coming Soon

 

 

 

 

 

 

 

show Content 09.01.2019 · Matthias Mueller-Hannemann (Universität Halle) · Warten oder nicht warten? Algorithm Engineering für die Anschlussoptimierung im Bahnverkehr

Mueller-HannemannWarten oder nicht warten? Algorithm Engineering für die Anschlussoptimierung im Bahnverkehr

Störungen und Verspätungen von Zügen sind im öffentlichen Bahnverkehr leider alltäglich.
Wir berichten von unserem Forschungsprojekt mit der Deutschen Bahn zur Anschlussoptimierung bei Verspätungen im deutschen Fernverkehr, bei dem wir versuchen, die Verspätungen der Reisenden zu minimieren und, wenn notwendig, gute Alternativrouten zu bestimmen. Algorithmisch müssen zu diesem Zweck sehr große und komplexe Optimierungsprobleme in nahezu Echtzeit gelöst werden, wobei erschwerend hinzukommt, dass sich die Verspätungslage dynamisch permanent verändert, Prognosen unsicher und Informationen teilweise unvollständig sind. Im Vortrag geben wir einen kleinen Einblick, wie das gelingen kann und diskutieren offene Probleme und Herausforderungen. In einer Live-Demo mit unserem Software-Prototypen PANDA zeigen wir, wie Verkehrsdisponenten bei ihrer Arbeit unterstützt werden können.

 

 

 

 

show Content 30.01.2019 · Matthias Francke (dotsource) · Smart Speaker – Vergleich der Systeme & Anwendungsfälle

FranckeSmart Speaker – Vergleich der Systeme & Anwendungsfälle

Bereits seit den 60er Jahren des letzten Jahrhunderts versuchen Menschen mit ihren Computern zu reden. Waren es damals noch die ersten Versuche diesen Traum mit Chatbots zu realisieren, sind wir heute von virtuellen Assistenten umgeben und Smart Speaker verbreiten sich in einem rasanten Tempo.
Doch wie kam es zu einer solchen Entwicklung und was macht diese Geräte aus? Im Rahmen des Vortrages möchte ich vorstellen, welche Eigenschaften Smart Speaker besitzen und wie sich dies auf mögliche Anwendungsfälle widerspiegelt. Dabei werden beispielhaft die Lösungen der größten Anbieter (Amazon, Google, Microsoft und Apple) verglichen.