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Fabian Rabe M.Sc.

Wiss. Mitarbeiter
Professur für Softwaremethodik für verteilte Systeme
Telefon: +49 821 598 - 2470
E-Mail:
Raum: 3005 (N)
Sprechzeiten: https://digicampus.uni-augsburg.de/dispatch.php/profile/index?username=rabefabi_dozent
Adresse: Universit?tsstra?e 6a, 86159 Augsburg

Kurzlebenslauf

  • 2015: Bachelor Informatik und Multimedia, Universit?t Augsburg
  • 2017: Master Informatik, Universit?t Augsburg
  • seit Januar 2018: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur "Softwaremethodik für verteilte Systeme", Universit?t Augsburg

Forschungsbereiche

  • 威尼斯赌博游戏_威尼斯赌博app-【官网】ical Information Science
  • Machine Learning

Betreute Abschlussarbeiten

  • ?Sekund?re Verwendung medizinischer Daten in der Forschung: Untersuchung moderner L?sungsans?tze zur Datenbereitstellung unter Verwendung der Stakeholderanalyse“ - Masterarbeit
  • ?Automatic Segmentation of Microscopic Images of Pollen via the Scikit-Image Library“ -? ??Bachelorarbeit??
  • ?Evaluation von Trainingsmethoden zur Erkennung von Netzhauterkrankungen mittels Deep Learning“ - Bachelorarbeit??
  • ?Federated Deep Learning mit medizinischen Daten“ - Masterarbeit
  • ?Automatische Segmentierung von mikroskopischen Bildern von Pollen mittels OpenCV und GrabCut“ - Bachelorarbeit
  • ?Untersuchung der Effekte von Active Learning auf die Klassifizierung von medizinischen Bildern mittels Deep Learning“ - Masterarbeit

Projekte

Publikationen

2021 | 2020 | 2019 | 2018

2021

Fabian Stieler, Fabian Rabe and Bernhard Bauer. 2021. Towards domain-specific explainable AI: model interpretation of a skin image classifier using a human approach. DOI: 10.1109/CVPRW53098.2021.00199
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2020

Fabian Stieler, Fabian Rabe and Bernhard Bauer. 2020. Federated medical data - how much can deep learning models benefit? [Poster].
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2019

Julian Schiele, Fabian Rabe, Maximilian Schmitt, Manuel Glaser, Franziska Haring, Jens O. Brunner, Bernhard Bauer, Bj?rn Schuller, Claudia Traidl-Hoffmann and Athanasios Damialis. 2019. Automated classification of airborne pollen using neural networks. DOI: 10.1109/embc.2019.8856910
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2018

Simon Lohmüller, Fabian Rabe, Andrea Fendt, Bernhard Bauer and Lars Christoph Schmelz. 2018. SON function performance prediction in a cognitive SON management system. DOI: 10.1109/wcncw.2018.8368999
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