TY - CHAP A1 - Nunn, Christian A1 - Kummert, Anton A1 - Müller, Dennis A1 - Meuter, Mirko A1 - Müller-Schneiders, Stefan T1 - An improved adaboost learning scheme using LDA features for object recognition T2 - Proceedings of the 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, St. Louis, MO, USA, October 3-7, 2009 Y1 - 2009 SN - 978-1-4244-5521-8 U6 - https://doi.org/10.1109/ITSC.2009.5309856 SP - 1 EP - 6 PB - IEEE CY - Piscataway, N.J. ER - TY - CHAP A1 - Zhao, Kun A1 - Meuter, Mirko A1 - Nunn, Christian A1 - Muller, Dennis A1 - Muller-Schneiders, Stefan A1 - Pauli, Josef T1 - A novel multi-lane detection and tracking system T2 - 2012 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) Y1 - 2012 SN - 978-1-4673-2119-8 U6 - https://doi.org/10.1109/IVS.2012.6232168 SP - 1084 EP - 1089 PB - IEEE ER - TY - CHAP A1 - Gaudry, Arnaud A1 - Huber, Florian A1 - Flückiger, Julien A1 - Quirós, L A1 - Rutz, Adriano A1 - Kaiser, M A1 - Grondin, A A1 - Marcourt, Laurence A1 - Ferreira Queiroz, E A1 - Wolfender, Jean-Luc A1 - Allard, Pierre-Marie T1 - Short Lecture “Mass spectrometry-based sample vectorization for exploration of large chemodiverse datasets and efficient identification of new antiparasitic compounds” T2 - Planta Medica KW - Massenspektrometrie KW - Naturstoffchemie KW - Antiparasitäres Mittel KW - Arzneimittelforschung Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0042-1758983 SN - 1439-0221 VL - 88 IS - 15 PB - Thieme ER - TY - BOOK A1 - Huber, Florian T1 - Hands-on Introduction to Data Science with Python N2 - In today’s world, data is generated at an unprecedented pace, and our ability to harness it is changing the way we live, work, and even think. Data science, the interdisciplinary field that blends statistics, computer science, and domain-specific knowledge, empowers us to extract insights from this vast ocean of data. As data science becomes increasingly essential across various industries and sectors, there is a growing need for skilled professionals who can make sense of data and transform it into actionable information. This book is designed to give you a very broad and at the same time a very practical hands-on tour through the full spectrum of data science approaches KW - Data Science KW - Python (Programmiersprache) KW - Lehrmittel Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-49548 N1 - The DOI represents all versions, and will always resolve to the latest one. The online version of this book can be found here: https://florian-huber.github.io/data_science_course/book/intro.html All materials and source code to render the book can be found on GitHub: https://github.com/florian-huber/data_science_course PB - Zenodo ET - v0.21 ER - TY - RPRT A1 - Fitzen, Julian A1 - Joschko, Marcel A1 - Kahraman, Hasan ED - Rakow, Thomas C. T1 - Wer verfolgt mich? – Die Krux mit dem Tracking T2 - Problemfälle des E-Business – Tracking und Anonymität N2 - Diese Seminararbeit beleuchtet das Thema Online-Tracking und seine Auswirkungen auf die Privatsphäre und den Datenschutz. Es wird untersucht, wer mit welchen Zielen digitale Spuren hinterlässt, insbesondere im E-Commerce. Die Rolle von Unternehmen im Tracking-Prozess und der Einsatz verschiedener Technologien wie Cookies und Cross-Device-Tracking werden diskutiert. Darüber hinaus werden Handlungsoptionen für Nutzer und ethische Aspekte, einschließlich der Einhaltung der DSGVO, diskutiert. Ziel der Arbeit ist es, ein Bewusstsein für die Komplexität und die ethischen Herausforderungen des Trackings zu schaffen und Wege zum Schutz der Nutzerdaten aufzuzeigen. KW - Online-Tracking KW - E-Business KW - Privatsphäre KW - Datenanalyse KW - privacy KW - Hg_TCR Y1 - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-44262 IS - A SP - 1 EP - 20 CY - Düsseldorf ER - TY - GEN ED - Rakow, Thomas C. T1 - Problemfälle des E-Business – Tracking und Anonymität N2 - Im E-Business werden die automatisierbaren Geschäftsprozesse von Unternehmen zusammengefasst. Im Seminar der Veranstaltung zu diesem Thema sollten die Teilnehmer zu einer vorgegebenen Fragestellung, die erfahrungsgemäß hohe Anforderungen an die technische und organisatorische Umsetzung einer Beantwortung erfordert, eine Ausarbeitung aufgrund einer Recherche wissenschaftlicher und technischer Veröffentlichungen sowie eine Website im WordPress CMS nach vorgegebenem Muster erstellen. Zu zwei Fragestellungen sind in diesem Arbeitspapier die Ausarbeitungen enthalten: o Wer verfolgt mich? – Die Krux mit dem Tracking o Wie gut, dass keiner weiß – Anonymität im Web (inklusive Dark Net) Zur Ergänzung der Ausarbeitung werden die Webseiten als Ausdruck angefügt, auch wenn sie hier nicht die interaktiven Möglichkeiten zeigen. N2 - The automated business processes of companies are summarized in e-business. In the seminar on this topic, the students were asked to create an elaboration based on research of scientific and technical publications as well as a website in WordPress CMS according to a given model for a given question, which experience has shown requires high demands on the technical and organizational implementation of an answer. This working paper contains the elaborations for two questions: o Who is tracking me? - The crux of tracking o How good that nobody knows - anonymity on the web (including the dark net) The web pages are attached as a printout to supplement the elaboration, even if they do not show the interactive possibilities here. KW - Datenanalyse KW - E-Business KW - Online-Tracking KW - Privatsphäre KW - privacy KW - Anonymität KW - Dark Web KW - anonymity KW - dark web KW - Hg_TCR Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-44262 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 1/2024 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Büge, Till A1 - Schoop, Sven A1 - Selinski, Luca ED - Rakow, Thomas C. T1 - Wie gut, dass keiner weiß – Anonymität im Web (inklusive Dark Net) T2 - Problemfälle des E-Business – Tracking und Anonymität N2 - In dieser Arbeit wird ein umfassender Überblick über die Entwicklung und die gegenwärtige Bedeutung von Anonymität im Internet, einschließlich des Dark Nets, gegeben. Durch die Analyse verschiedener wissenschaftlicher Arbeiten beleuchten wir die vielschichtigen Aspekte und Auswirkungen der Anonymität im Web. Wir diskutieren technische Mittel zur Wahrung der Anonymität, wie den Tor- Browser und VPNs, und betrachten die sozialen Implikationen von Anonymität auf individueller, gruppenspezifischer und politischer Ebene. Besonderes Augenmerk liegt auf den positiven und negativen Folgen von Anonymität, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Meinungsfreiheit und Cyberkriminalität. Unsere Analyse verdeutlicht, dass Anonymität im Internet ein komplexes Phänomen ist, das je nach Nutzung positive und negative Effekte haben kann. Diese Arbeit schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen ab, unterstreicht die Notwendigkeit einer ausgewogenen Betrachtung und diskutiert die Herausforderungen bei der Bekämpfung von Cyberkriminalität im Dark Web, während gleichzeitig die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer geschützt werden. N2 - This work provides a comprehensive overview of the development and current significance of anonymity on the Internet, including the dark net. By analysing various scientific papers, we shed light on the complex aspects and effects of anonymity on the web. We discuss technical means of maintaining anonymity, such as the Tor browser and VPNs, and consider the social implications of anonymity on an individual, group and political level. Particular attention is paid to the positive and negative consequences of anonymity, especially in relation to data protection, freedom of expression and cybercrime. Our analysis makes it clear that anonymity on the Internet is a complex phenomenon that can have positive and negative effects depending on how it is used. This paper concludes with an outlook on future research directions, emphasises the need for a balanced view and discusses the challenges of combating cybercrime on the dark web while protecting user privacy and security. KW - Anonymität KW - Dark Web KW - anonymity KW - dark web KW - Hg_TCR Y1 - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-44262 SP - 1 EP - 20 CY - Düsseldorf ER - TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. ED - Wojciechowski, Manfred T1 - Die Entwicklung von Lehrinhalten im Fach Datenbanken T2 - Forschungsreport 2022, Hochschule Düsseldorf N2 - Im Projekt EILD.nrw wurden Open Educational Resources (OER) für die Lehre im Fach Datenbanken entwickelt. Lehrende können die Tools und Kurse in einer Vielzahl von Lernszenarien einsetzen. Studierende der Informatik und Anwendungsfächer lernen den kompletten Lebenszyklus von Datenbanken kennen. Zu diesem Zweck wurden Quizze, interaktive Tools, Lehrvideos und Kurse für Lernmanagementsysteme entwickelt und unter einer Creative Commons-Lizenz veröffentlicht. N2 - In the EILD.nrw project, Open Educational Resources (OER) are being developed for teaching databases. Instructors can use the tools and courses in a variety of learning scenarios. Students of computer science and application subjects learn the complete life cycle of databases. For this purpose, quizzes, interactive tools, instructional videos, and courses for learning management systems were developed and published under a Creative Commons license. T2 - The development of teaching content in the subject of databases (in German) KW - Lehrinhalte KW - teaching content KW - Datenbanken KW - Hochschule KW - OER KW - databases KW - higher education Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-42822 UR - https://doi.org/10.20385/opus4-4007 SP - 112 EP - 113 CY - Düsseldorf ER - TY - JOUR A1 - de Jonge, Niek F. A1 - Mildau, Kevin A1 - Meijer, David A1 - Louwen, Joris J. R. A1 - Bueschl, Christoph A1 - Huber, Florian A1 - van der Hooft, Justin J. J. T1 - Good practices and recommendations for using and benchmarking computational metabolomics metabolite annotation tools JF - Metabolomics N2 - Background Untargeted metabolomics approaches based on mass spectrometry obtain comprehensive profiles of complex biological samples. However, on average only 10% of the molecules can be annotated. This low annotation rate hampers biochemical interpretation and effective comparison of metabolomics studies. Furthermore, de novo structural characterization of mass spectral data remains a complicated and time-intensive process. Recently, the field of computational metabolomics has gained traction and novel methods have started to enable large-scale and reliable metabolite annotation. Molecular networking and machine learning-based in-silico annotation tools have been shown to greatly assist metabolite characterization in diverse fields such as clinical metabolomics and natural product discovery. Aim of review We highlight recent advances in computational metabolite annotation workflows with a special focus on their evaluation and comparison with other tools. Whilst the progress is substantial and promising, we also argue that inconsistencies in benchmarking different tools hamper users from selecting the most appropriate and promising method for their research. We summarize benchmarking strategies of the different tools and outline several recommendations for benchmarking and comparing novel tools. Key scientific concepts of review This review focuses on recent advances in mass spectral library-based and machine learning-supported metabolite annotation workflows. We discuss large-scale library matching and analogue search, the current bloom of mass spectral similarity scores, and how molecular networking has changed the field. In addition, the potentials and challenges of machine learning-supported metabolite annotation workflows are highlighted. Overall, recent developments in computational metabolomics have started to fundamentally change metabolomics workflows, and we expect that as a community we will be able to overcome current method performance ambiguities and annotation bottlenecks. KW - Metabolomik KW - Massenspektrometrie KW - Maschinelles Lernen KW - Benchmarking KW - Mass fragmentation spectra Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s11306-022-01963-y SN - 1573-3890 VL - 18 IS - 12 PB - Springer Nature ER - TY - JOUR A1 - de Jonge, Niek F. A1 - Louwen, Joris J. R. A1 - Chekmeneva, Elena A1 - Camuzeaux, Stephane A1 - Vermeir, Femke J. A1 - Jansen, Robert S. A1 - Huber, Florian A1 - van der Hooft, Justin J. J. T1 - MS2Query: reliable and scalable MS2 mass spectra-based analogue search JF - Nature Communications N2 - Metabolomics-driven discoveries of biological samples remain hampered by the grand challenge of metabolite annotation and identification. Only few metabolites have an annotated spectrum in spectral libraries; hence, searching only for exact library matches generally returns a few hits. An attractive alternative is searching for so-called analogues as a starting point for structural annotations; analogues are library molecules which are not exact matches but display a high chemical similarity. However, current analogue search implementations are not yet very reliable and relatively slow. Here, we present MS2Query, a machine learning-based tool that integrates mass spectral embedding-based chemical similarity predictors (Spec2Vec and MS2Deepscore) as well as detected precursor masses to rank potential analogues and exact matches. Benchmarking MS2Query on reference mass spectra and experimental case studies demonstrate improved reliability and scalability. Thereby, MS2Query offers exciting opportunities to further increase the annotation rate of metabolomics profiles of complex metabolite mixtures and to discover new biology. KW - Metabolomik KW - Massenspektrometrie KW - Maschinelles Lernen KW - Reproduzierbarkeit KW - Metabolomics KW - Mass Spectrometry KW - Machine Learning KW - Complex Mixtures Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-46105 SN - 2041-1723 VL - 14 PB - Springer ER -