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11.08.2022
Neuer KI-LOK Projektbericht
Der Bericht informiert über Ziele und Strategien des Projekts KI-LOK für das automatisierte Testen von KI-basierten Wahrnehmungssystemen anhand einer tabellarischen Aufschlüsselung.
Er steht kostenlos zum Download zur Verfügung.
Weitere Veröffentlichungen
Grossmann, J. et al. (2023). Test and Training Data Generation for Object Recognition in the Railway Domain. In: Masci, P., Bernardeschi, C., Graziani, P., Koddenbrock, M., Palmieri, M. (eds) Software Engineering and Formal Methods. SEFM 2022 Collocated Workshops. SEFM 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13765. Springer, Cham. (Fraunhofer FOKUS, ITPower Solutions); Verfügbar unter: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-26236-4_1
Klemenc, Jona, and Holger Trittenbach. „Selecting Models based on the Risk of Damage Caused by Adversarial Attacks.“ arXiv preprint arXiv:2301.12151 (2023) (neurocat); Verfügbar unter: https://arxiv.org/pdf/2301.12151v1.pdf
Fabian Vu, Christopher Happe, Michael Leuschel. Generating Domain-Specific Interactive Validation Documents, FMICS 2022 (HHU)