Joerg Frochte

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Coautores

Benno SteinProfessor for Computer Science, Bauhaus-Universität WeimarDirección de correo verificada de uni-weimar.de
Marco SchmidtUniversity of WürzburgDirección de correo verificada de rcoschmidt.com
Janis Mohrresearch fellow, Bochum University of Applied SciencesDirección de correo verificada de hs-bochum.de
Steven BurrowsSenior Learning Executive, Cognizant Technology ServicesDirección de correo verificada de cognizant.com
David WiesnerBauhaus-Universität WeimarDirección de correo verificada de uni-weimar.de
Michael VölskeBauhaus-Universität WeimarDirección de correo verificada de uni-weimar.de
Frank LoebeUniversity of LeipzigDirección de correo verificada de informatik.uni-leipzig.de
Nikolay KolyadaBauhaus-Universität WeimarDirección de correo verificada de uni-weimar.de
Martin PotthastUniversity of Kassel, hessian.AI, and ScaDS.AIDirección de correo verificada de uni-kassel.de
Yamen AjjourLeibniz University HannoverDirección de correo verificada de ai.uni-hannover.de
Matthias HagenFriedrich-Schiller-Universität JenaDirección de correo verificada de uni-jena.de
Matti WiegmannBauhaus Universitaet WeimarDirección de correo verificada de uni-weimar.de
Christopher AkikiLeipzig University and ScaDS.AI Dresden/LeipzigDirección de correo verificada de uni-leipzig.de
Lukas GienappLeipzig UniversityDirección de correo verificada de uni-leipzig.de
Alexander BondarenkoLeipzig University, Friedrich-Schiller-Universität JenaDirección de correo verificada de uni-jena.de
Stephen MarslandVictoria University of WellingtonDirección de correo verificada de vuw.ac.nz

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Joerg Frochte

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Professor of Applied Computer Science, Bochum University of Applied Sciences

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Machine Learning and Data Mining


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python J Frochte Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2019	137	2019
Maschinelles Lernen J Frochte Carl Hanser Verlag, 2018	44	2018
Simulation Data Mining for Supporting Bridge Design S Burrows, B Stein, J Frochte, D Wiesner, K Müller Australasian Data Mining Conference (AusDM 11), 71-79, 2011	39	2011
Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python J Frochte Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2020	23	2020
Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python J Frochte Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2018	23	2018
A splitting technique of higher order for the Navier–Stokes equations J Frochte, W Heinrichs Journal of Computational and Applied Mathematics 228 (1), 373-390, 2009	19	2009
Learning overlap optimization for domain decomposition methods S Burrows, J Frochte, M Völske, ABM Torres, B Stein Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 17th Pacific-Asia …, 2013	15	2013
Seamless integration of machine learning contents in mechatronics curricula J Frochte, M Lemmen, M Schmidt 2018 19th International Conference on Research and Education in Mechatronics …, 2018	10	2018
Success Prediction System for Student Counseling Using Data Mining J Frochte, I Bernst Proceedings of the 8th International Conference on Knowledge Discovery and …, 2016	5	2016
An adaptive operator splitting of higher order for the Navier-Stokes equations J Frochte, W Heinrichs Numerical Mathematics and Advanced Applications: Proceedings of ENUMATH 2005 …, 2006	5	2006
Ein Splitting-Algorithmus höherer Ordnung für die Navier-Stokes-Gleichung auf der Basis der Finite-Element-Methode J Frochte University of Duisburg-Essen, 2005	5	2005
Shared tasks as tutorials: A methodical approach T Elstner, F Loebe, Y Ajjour, C Akiki, A Bondarenko, M Fröbe, L Gienapp, ... Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37 (13), 15807 …, 2023	4	2023
Learning load balancing for simulation in heterogeneous systems I Bernst, C Kaufmann, J Frochte Proceedings of the 12th Intern. Conference Applied Computing, 121-128, 2015	3	2015
An approach for secure cloud computing for FEM simulation J Frochte, C Kaufmann, P Bouillon Proceedings of the 11th International Conference Applied Computing, 234-238, 2014	3	2014
An approach for load balancing for simulation in heterogeneous distributed systems using simulation data mining I Bernst, P Bouillon, J Frochte, C Kaufmann Proceedings of the 11th International Conference Applied Computing, 254-258, 2014	3	2014
Evaluation and Adaptation of Techniques for Higher Index DAE with Respect to Real-Time Simulation J Frochte ASIM 2011, September 2011, ISBN: 978-3-905745-44-3, 2011	3	2011
Modelica Simulator Compatibility-Today and in Future J Frochte Proceedings of the 8th International Modelica Conference, 812-818, 2011	3	2011
Finite-Elemente-Methode: eine praxisbezogene Einführung mit GNU Octave/MATLAB J Frochte Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2021	2	2021
Case Study on Model-based Application of Machine Learning using Small CAD Databases for Cost Estimation. S Börzel, J Frochte KDIR, 258-265, 2019	2	2019
A CASE STUDY ON FMU AS CO-SIMULATION EXCHANGE FORMAT FOR FEM MODELS C Kaufmann, J Frochte Proceedings of the 13th International Conference on Applied Computing 2016 …, 2016	2	2016

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