Jahresbericht 2015

Ein Rückblick auf das akademische Jahr 2014/15 Berichtszeitraum 1.9.2014 - 31.8.201

Machine learning methods to detect money laundering in the Bitcoin blockchain in the presence of label scarcity

Internship Report presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced AnalyticsEvery year, criminals launder billions of dollars acquired from serious felonies (e.g. terrorism, drug smuggling, or human trafficking), harming countless people and economies. Cryptocurrencies, in particular, have developed as a haven for money laundering activity. Machine Learning can be used to detect these illicit patterns. However, labels are so scarce that traditional supervised algorithms are inapplicable. This research addresses money laundering detection assuming minimal access to labels. The results show that existing state-of-the-art solutions using unsupervised anomaly detection methods are inadequate to detect the illicit patterns in a real Bitcoin transaction dataset. The proposed active learning solution, however, is capable of matching the performance of a fully supervised baseline by using just 5% of the labels. This solution mimics a typical real-life situation in which a limited number of labels can be acquired through manual annotation by experts

Wege zum Studienerfolg: Analysen, Maßnahmen und Perspektiven an der Technischen Universität Dresden 2016 – 2020

Dieser Band dokumentiert die Konzepte, Maßnahmen und Ergebnisse von zwölf Projekten zur Steigerung des Studienerfolgs und zur Vermeidung von Studienabbrüchen an der Technischen Universität Dresden im Zeitraum von 2016 bis 2020. Ihre Spannweite reicht von digitalen, web- und datengestützten Ansätzen über beratungsorientierte, diagnostische und praxisbezogene Angebote bis hin zur Verbesserung der Sprach- und Schreibfertigkeiten, der Studierfähigkeit und der Wissensvermittlung. Im Mittelpunkt stehen immer die Studierenden mit ihren Ansprüchen, Bedarfen und Problemen. Das Buch richtet sich zum einen an in der Praxis Handelnde sowie Entscheidende im Bereich Studienerfolg in Studienberatungen, an Fakultäten, Hochschulen und in der Politik. Herausforderungen und Erfolge der Projekte werden im Einzelnen dargestellt und übergeordnete Erfolgsbedingungen herausgearbeitet, damit zukünftige Maßnahmen an der TU Dresden und an anderen Hochschulstandorten in Sachsen und bundesweit davon profitieren können. Neben den Projektbeschreibungen enthält der Band einen Überblick zum aktuellen Stand der Theorien des Studienerfolgs, ein aus verschiedenen Perspektiven aufgenommenes und detailliertes Bild der Studierenden der TU Dresden auf Grundlage quantitativ empirischer Analysen und am Ende einen Ausblick auf die Studienerfolgsstrategie der TU Dresden. Das Buch richtet sich zum anderen somit auch an Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Lehrende und Studierende der Hochschulund Bildungsforschung sowie der Erziehungswissenschaft und der Qualitätsforschung. Leserinnen und Leser erhalten die Gesamtbilanz einer universitätsweiten Kraftanstrengung. Die Bemühungen zur Steigerung des Studienerfolgs an der TU Dresden stehen aber nicht am Ende. Das vorliegende Buch ist eine Basispublikation für entsprechende Anstrengungen und liefert dahingehende Anregungen.:Christian Schäfer-Hock, Franziska Schulze-Stocker, Henriette Greulich Fünf Jahre Anstrengungen zur Steigerung des Studienerfolgs an der TU Dresden-3 Andreas Sarcletti Studienerfolg und Studienabbruch-21 Robert Pelz, Franziska Schulze-Stocker, Stephanie Gaaw Determinanten der Studienabbruchneigung von Studierenden-53 Christin Engel, Meinhardt Branig Vielfalt als Herausforderung für Studierende und Universitäten-83 Matthias Heinz, Helge Fischer, Robin Heitz, Marcus Breitenstein, Thomas Köhler Das Studienassistenzsystem gOPAL-119 Annegret Stark, Fritz Hoffmann Online-Vorbereitungskurse Mathematik und Physik-153 Marlen Dubrau, Jana Riedel, Corinna Lehmann Flexibles Studieren an der TU Dresden-167 Franziska Schulze-Stocker, Anne-Marie B. Gallrein, Cornelia Blum, Michael Rockstroh, Ariunaa Ishig PASST?! Partnerschaft · Studienerfolg · TU Dresden-189 Petra Kemter-Hofmann, Grit Schuster Übergänge gestalten – Erfolg sichern!-225 Julia Kuß, Anja Abdel-Haq, Anne Jacob, Theresia Zimmermann Entwicklung von Online-Self-Assessments für Studiengänge der Ingenieurwissenschaften an der TU Dresden-241 Constantino Grau Turuelo, Oscar Banos García, Cornelia Breitkopf thermoEint: E-Assessments for International Students in Mechanical Engineering-271 Alice Friedland, Kathleen Oehmichen Studienbegleitende Deutschkurse mit Fachbezug an der Technischen Universität Dresden im Rahmen des Projektes »DaF trifft MINT«-305 Katharina Gabel-Stransky Internationalisierung des Studiums und des Campus durch sprachlich-interkulturelles Lernen (Studi-SPRiNT)-329 Christina Schulz, Christiane Einmahl Praxis statt grauer Theorie-343 Isabell Gall, Anja Schanze, Beatrice Schlegel Mentoring-Tutoring-Coaching-365 Nina Melching Das Schreibzentrum der TU Dresden-393 Henriette Greulich Teils heiter, teils wolkig-427 Christian Schäfer-Hock, Franziska Schulze-Stocker, Henriette Greulich Was bleibt nach fünf Jahren?-44

Wege zum Studienerfolg: Analysen, Maßnahmen und Perspektiven an der Technischen Universität Dresden 2016 – 2020

Dieser Band dokumentiert die Konzepte, Maßnahmen und Ergebnisse von zwölf Projekten zur Steigerung des Studienerfolgs und zur Vermeidung von Studienabbrüchen an der Technischen Universität Dresden im Zeitraum von 2016 bis 2020. Ihre Spannweite reicht von digitalen, web- und datengestützten Ansätzen über beratungsorientierte, diagnostische und praxisbezogene Angebote bis hin zur Verbesserung der Sprach- und Schreibfertigkeiten, der Studierfähigkeit und der Wissensvermittlung. Im Mittelpunkt stehen immer die Studierenden mit ihren Ansprüchen, Bedarfen und Problemen. Das Buch richtet sich zum einen an in der Praxis Handelnde sowie Entscheidende im Bereich Studienerfolg in Studienberatungen, an Fakultäten, Hochschulen und in der Politik. Herausforderungen und Erfolge der Projekte werden im Einzelnen dargestellt und übergeordnete Erfolgsbedingungen herausgearbeitet, damit zukünftige Maßnahmen an der TU Dresden und an anderen Hochschulstandorten in Sachsen und bundesweit davon profitieren können. Neben den Projektbeschreibungen enthält der Band einen Überblick zum aktuellen Stand der Theorien des Studienerfolgs, ein aus verschiedenen Perspektiven aufgenommenes und detailliertes Bild der Studierenden der TU Dresden auf Grundlage quantitativ empirischer Analysen und am Ende einen Ausblick auf die Studienerfolgsstrategie der TU Dresden. Das Buch richtet sich zum anderen somit auch an Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Lehrende und Studierende der Hochschulund Bildungsforschung sowie der Erziehungswissenschaft und der Qualitätsforschung. Leserinnen und Leser erhalten die Gesamtbilanz einer universitätsweiten Kraftanstrengung. Die Bemühungen zur Steigerung des Studienerfolgs an der TU Dresden stehen aber nicht am Ende. Das vorliegende Buch ist eine Basispublikation für entsprechende Anstrengungen und liefert dahingehende Anregungen.:Christian Schäfer-Hock, Franziska Schulze-Stocker, Henriette Greulich Fünf Jahre Anstrengungen zur Steigerung des Studienerfolgs an der TU Dresden-3 Andreas Sarcletti Studienerfolg und Studienabbruch-21 Robert Pelz, Franziska Schulze-Stocker, Stephanie Gaaw Determinanten der Studienabbruchneigung von Studierenden-53 Christin Engel, Meinhardt Branig Vielfalt als Herausforderung für Studierende und Universitäten-83 Matthias Heinz, Helge Fischer, Robin Heitz, Marcus Breitenstein, Thomas Köhler Das Studienassistenzsystem gOPAL-119 Annegret Stark, Fritz Hoffmann Online-Vorbereitungskurse Mathematik und Physik-153 Marlen Dubrau, Jana Riedel, Corinna Lehmann Flexibles Studieren an der TU Dresden-167 Franziska Schulze-Stocker, Anne-Marie B. Gallrein, Cornelia Blum, Michael Rockstroh, Ariunaa Ishig PASST?! Partnerschaft · Studienerfolg · TU Dresden-189 Petra Kemter-Hofmann, Grit Schuster Übergänge gestalten – Erfolg sichern!-225 Julia Kuß, Anja Abdel-Haq, Anne Jacob, Theresia Zimmermann Entwicklung von Online-Self-Assessments für Studiengänge der Ingenieurwissenschaften an der TU Dresden-241 Constantino Grau Turuelo, Oscar Banos García, Cornelia Breitkopf thermoEint: E-Assessments for International Students in Mechanical Engineering-271 Alice Friedland, Kathleen Oehmichen Studienbegleitende Deutschkurse mit Fachbezug an der Technischen Universität Dresden im Rahmen des Projektes »DaF trifft MINT«-305 Katharina Gabel-Stransky Internationalisierung des Studiums und des Campus durch sprachlich-interkulturelles Lernen (Studi-SPRiNT)-329 Christina Schulz, Christiane Einmahl Praxis statt grauer Theorie-343 Isabell Gall, Anja Schanze, Beatrice Schlegel Mentoring-Tutoring-Coaching-365 Nina Melching Das Schreibzentrum der TU Dresden-393 Henriette Greulich Teils heiter, teils wolkig-427 Christian Schäfer-Hock, Franziska Schulze-Stocker, Henriette Greulich Was bleibt nach fünf Jahren?-44

Data Spaces

This open access book aims to educate data space designers to understand what is required to create a successful data space. It explores cutting-edge theory, technologies, methodologies, and best practices for data spaces for both industrial and personal data and provides the reader with a basis for understanding the design, deployment, and future directions of data spaces. The book captures the early lessons and experience in creating data spaces. It arranges these contributions into three parts covering design, deployment, and future directions respectively. The first part explores the design space of data spaces. The single chapters detail the organisational design for data spaces, data platforms, data governance federated learning, personal data sharing, data marketplaces, and hybrid artificial intelligence for data spaces. The second part describes the use of data spaces within real-world deployments. Its chapters are co-authored with industry experts and include case studies of data spaces in sectors including industry 4.0, food safety, FinTech, health care, and energy. The third and final part details future directions for data spaces, including challenges and opportunities for common European data spaces and privacy-preserving techniques for trustworthy data sharing. The book is of interest to two primary audiences: first, researchers interested in data management and data sharing, and second, practitioners and industry experts engaged in data-driven systems where the sharing and exchange of data within an ecosystem are critical

Desenvolvimento de uma plataforma de Big Data Analytics para desenvolvimento do produto em contexto industrial

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de InformaçãoOs atuais ambientes de produção são pressionados para obter uma variedade crescente de produtos personalizados e de alta qualidade em lotes muito flexíveis. A elevada dinâmica dos mercados, o ciclo de vida dos produtos cada vez mais curto e a necessidade de flexibilidade marcam a transição dos sistemas de produção tradicionais para uma nova geração de sistemas de produção onde a flexibilidade, usabilidade, capacidade de autorregulação e reconfiguração são fundamentais. Este trabalho de dissertação assume este contexto e está inserido no projeto de I&D “PRODUTECH4S&C: PRODUTECH SUSTENTÁVEL & CIRCULAR”. Em particular, foram abordados dois objetivos: a conceção e implementação de uma plataforma de Big Data Analytics capaz de armazenar e processar dados associados a sistemas produtivos; e estudo e aplicação de algoritmos de Machine Learning para deteção de anomalias, de forma a ser possível detetar falhas na produção.Today’s production environments are under pressure to obtain a growing variety of high quality, customized products in very flexible batches. The high dynamics of the markets, the increasingly shorter product life cycle and the need for flexibility mark the transition from traditional production systems to a new generation of production systems where flexibility, usability, capacity for self-regulation and reconfiguration are fundamental. This dissertation work assumes this context and is part of the R&D project “PRODUTECH4S&C: PRODUTECH SUSTAINABLE & CIRCULAR”. In particular, two objectives were examined: the design and implementation of a Big Data Analytics platform capable of storing and processing data associated with production systems; and study and application of Machine Learning algorithms for detection of anomalies, in order to be able to detect failures in production environments

Data Spaces

This open access book aims to educate data space designers to understand what is required to create a successful data space. It explores cutting-edge theory, technologies, methodologies, and best practices for data spaces for both industrial and personal data and provides the reader with a basis for understanding the design, deployment, and future directions of data spaces. The book captures the early lessons and experience in creating data spaces. It arranges these contributions into three parts covering design, deployment, and future directions respectively. The first part explores the design space of data spaces. The single chapters detail the organisational design for data spaces, data platforms, data governance federated learning, personal data sharing, data marketplaces, and hybrid artificial intelligence for data spaces. The second part describes the use of data spaces within real-world deployments. Its chapters are co-authored with industry experts and include case studies of data spaces in sectors including industry 4.0, food safety, FinTech, health care, and energy. The third and final part details future directions for data spaces, including challenges and opportunities for common European data spaces and privacy-preserving techniques for trustworthy data sharing. The book is of interest to two primary audiences: first, researchers interested in data management and data sharing, and second, practitioners and industry experts engaged in data-driven systems where the sharing and exchange of data within an ecosystem are critical

Analytics and Intuition in the Process of Selecting Talent

In management, decisions are expected to be based on rational analytics rather than intuition. But intuition, as a human evolutionary achievement, offers wisdom that, despite all the advances in rational analytics and AI, should be used constructively when recruiting and winning personnel. Integrating these inner experiential competencies with rational-analytical procedures leads to smart recruiting decisions

Big Data and Artificial Intelligence in Digital Finance

This open access book presents how cutting-edge digital technologies like Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), and Blockchain are set to disrupt the financial sector. The book illustrates how recent advances in these technologies facilitate banks, FinTech, and financial institutions to collect, process, analyze, and fully leverage the very large amounts of data that are nowadays produced and exchanged in the sector. To this end, the book also describes some more the most popular Big Data, AI and Blockchain applications in the sector, including novel applications in the areas of Know Your Customer (KYC), Personalized Wealth Management and Asset Management, Portfolio Risk Assessment, as well as variety of novel Usage-based Insurance applications based on Internet-of-Things data. Most of the presented applications have been developed, deployed and validated in real-life digital finance settings in the context of the European Commission funded INFINITECH project, which is a flagship innovation initiative for Big Data and AI in digital finance. This book is ideal for researchers and practitioners in Big Data, AI, banking and digital finance