Marcus Thiel

M.Sc. Marcus Thiel

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Fakultät für Informatik
Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI)
Gebäude 29, Universitätsplatz 2, 39106, Magdeburg, G29-115
Forschung

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
Publikationen

2018

Begutachteter Zeitschriftenartikel

Krull, Claudia;  Thiel, Marcus;  Horton, Graham 

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

Schröter, Ivonne;  Krüger, Jacob;  Ludwig, Philipp;  Thiel, Marcus;  Nürnberger, Andreas;  Leich, Thomas 

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

Krull, Claudia;  Thiel, Marcus;  Horton, Graham 

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]

Ludwig, Philipp;  Thiel, Marcus;  Nürnberger, Andreas 

Unsupervised extraction of conceptual keyphrases from abstracts
In: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources: COST Action IC1302 Second International KEYSTONE Conference, IKC 2016, Cluj-Napoca, Romania, September 8-9, 2016, Revised Selected Papers - Cham: Springer International Publishing, S. 37-48, 2017 - (Lecture Notes in Computer Science; 10151)

Thiel, Marcus;  Ludwig, Philipp;  Mossakowski, Till;  Neuhaus, Fabian;  Nürnberger, Andreas 

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

Kotzyba, Michael;  Ponomaryov, Denis;  Low, Thomas;  Thiel, Marcus;  Glimm, Birte;  Nürnberger, Andreas 

Ontology-supported exploratory search for physical training exercises
In: CEUR workshop proceedings - Aachen: RWTH, Bd. 1486.2015, insges. 4 S.

Lehre

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)

Letzte Änderung: 28.09.2018 - Ansprechpartner:

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