Wandelnden Disziplinen

Für uns ist diese Einbindung in die akademische Welt sehr wertvoll, da wissenschaftliche Fragestellungen häufig auf unternehmerische Kontexte angewendet werden können. Speziell in Disziplinen wie der Medizin kann der Einsatz von KI-Methoden bedeutende Fortschritte ermöglichen. Als Fachleute auf dem Gebiet KI und Data Science haben wir die Möglichkeit, unser Fachwissen auf verschiedene Anwendungsbereiche anzuwenden und dabei zu neuen Erkenntnissen beizutragen.

Ein gutes Beispiel für diese Verbindung von Wissenschaft und Praxis ist unser Mitbegründer, Dr. Mattis Hartwig, der auch weiterhin als Senior Researcher am Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz tätig ist. Seine enge Bindung an die akademische Forschung ermöglicht es uns, Theorie und Praxis miteinander zu verbinden und aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse in unsere Arbeit zu integrieren.


2023

Improved Techniques for Training Tabular GANs Using Cramer’s V Statistics

CTGAN Cramer’s V tabular data synthesis categorical data Generative Adversarial Networks
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Autor:innen: Melle Mendikowski, Benjamin Schindler, Thomas Schmid, Ralf Möller, and Mattis Hartwig

How to Think About Benchmarking Neurosymbolic AI?

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Autor:innen: Johanna Ott , Arthur Ledaguenel, Céline Hudelot, Mattis Hartwig

Evaluating the Effects of a Priori Deep Learning Image Synthesis on Multi-Modal MR-to-CT Image Registration Performance

Image-to-Image Translation Image Synthesis Image Registration
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Autor:innen: Nils Frohwitter, Alessa Hering, Ralf Möller, Mattis Hartwig

Predicting Hospital Length of Stay of Patients Leaving the Emergency Department

Length of Stay Prediction Emergency Deparment MIMIC-IV CatBoost Architecture
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Autor:innen: Alex Winter, Toralf Kirsten, Mattis Hartwig

2022

New Methods for Efficient Query Answering in Gaussian Probabilistic Graphical Models

PhD Graphs Gauss

Autor:innen: Mattis Hartwig

Creating Customers That Never Existed: Synthesis of E-commerce Data Using CTGAN

CTGAN Categorical Relations E-Commerce CV-deviation
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Autor:innen: Melle Mendikowski, Mattis Hartwig

Increasing State Estimation Accuracy in the Inference Algorithm on a Hybrid Factor Graph Model

switching linear dynamical systems hybrid factor graphs inference algorithm message passing state estimation Gaussian mixture reduction probabilistic graphical models
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Autor:innen: Mattis Hartwig, Tanya Braun, Ralf Möller

Lifted Division for Lifted Hugin Belief Propagation

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Autor:innen: Moritz P. Hoffmann, Tanya Braun, Ralf Möller

2021

Handling Overlaps When Lifting Gaussian Bayesian Networks

Bayesian Networks Exact Probabilistic Inference Graphical Models Statistical Relational AI
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Autor:innen: Mattis Hartwig, Tanya Braun, Ralf Möller

Cooperation and Social Rules Emerging From the Principle of Surprise Minimization

free energy social rules decision making cooperation surprise minimization
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Autor:innen: Mattis Hartwig, Achim Peters

2020

Lifted Query Answering in Gaussian Bayesian Networks

gaussian bayesian networks lifting; query answering exact inference
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Autor:innen: Mattis Hartwig, Ralf Möller

Constructing Gaussian Processes for Probabilistic Graphical Models

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Autor:innen: Mattis Hartwig, Marisa Mohr, Ralf Möller

How to Encode Dynamic Gaussian Bayesian Networks as Gaussian Processes?

Gaussian process kernel Bayesian network
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Autor:innen: Mattis Hartwig, Rolf Möller

Efficient Query Answering in Nonparametric Probabilistic Graphical Models

Probabilistic Graphical Models Nonparametrics query answering
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Autor:innen: Mattis Hartwig

New Approaches in Ordinal Pattern Representations for Multivariate Time Series

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Autor:innen: Marisa Mohr, Florian Wilhelm, Mattis Hartwig, Ralf Möller, Karsten Keller

2019

Approximate Query Answering in Complex Gaussian Mixture Models

Gaussian mixture models query answering conditional probability inference approximation
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Autor:innen: Mattis Hartwig, Marcel Gehrke, Ralf Möller