Marcus Thiel
M.Sc. Marcus Thiel
Fakultät für Informatik
Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI)
Forschungsschwerpunkte:
- Text- und Netzwerkanalyse
- Semantische Anreicherung von Suchergebnissen und Texten
- Exploration fiktionaler Texte/Werke
Aktuelle Projekte:
- Domainspezifische Indexierung, Suche und Exploration von Dokumenten im Falle von Fiktion
Frühere Projekte:
- Ausarbeitung von Verfahren zur Innovationsgradbewertung mit EFB und METOP
- Entwicklung eines Recherche-Werkzeugs in Zusammenarbeit mit Volkswagen
- Entwicklung einer Explorationsoberfläche für große Bilddatenbestände in Zusammenarbeit mit Fink und Partner
Lebenslauf
| 04/2015 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Data and Knowledge Engineering Gruppe |
| 02/2015 | Masterarbeit mit dem Thema "Machbarkeitsstudie zur Anwendbarkeit von Hidden non-Markovian Modellen im Bereich des NIALM" |
| 10/2012 | Beginn des Studiums des Data and Knowledge Engineering (Master) an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg |
| 09/2012 | Bachelorarbeit mit dem Thema "Entwicklung eines Simulators zur Lösung von Planungsproblemen" |
| 10/2009 | Beginn des Studiums der Informatik (Bachelor) an der Technischen Universität Berlin |
2018
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Testing applicability of virtual stochastic sensors for non-intrusive appliance load monitoring
In: Electronic notes in theoretical computer science: ENTCS - Amsterdam [u.a.]: Elsevier Science, Bd. 337.2018, S. 119-134
2017
Buchbeitrag
Identifying innovative documents - quo vadis?
In: Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Volume 1: April 26 - 29, 2017, Porto, Portugal - SCITEPRESS, S. 653-658
Testing applicability of virtual stochastic sensors for non-intrusive appliance load monitoring
In: Ninth International Workshop on Practical Applications of Stochastic Modelling, PASM\'17: 9th September 2017, Berlin, Germany : collocated with QONFEST 2017 - Berlin, insges. 15 S. ; [Beitrag auf USB-Stick]
Unsupervised extraction of conceptual keyphrases from abstracts
In: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources - Cham: Springer, S. 37-48, 2017 - (Lecture Notes in Computer Science; 10151)
Web-retrieval supported argument space exploration
In: Proceedings of the 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval: Oslo, Norway, March 07 - 11, 2017 - New York, NY: ACM, Association for Computing Machinery, S. 309-312
2015
Buchbeitrag
Ontology-supported exploratory search for physical training exercises
In: CEUR workshop proceedings - Aachen: RWTH, Bd. 1486.2015, insges. 4 S.
Wintersemester 2018/2019
Machine Learning (Übung)
Machine Learning for Medical Systems (Seminar)
Sommersemester 2018
Advanced Topics in Machine Learning (Übung)
Wintersemester 2017/2018
Machine Learning (Übung)
Machine Learning for Medical Systems (Seminar)
Sommersemester 2017
Advanced Topics in Machine Learning (Übung)
Wintersemester 2016/2017
Machine Learning (Übung)
Machine Learning for Medical Systems (Seminar)
Sommersemester 2016
Advanced Topics in Machine Learning (Übung)
Wintersemester 2015/2016
Machine Learning (Übung)
Machine Learning for Medical Systems (Seminar)