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                • Webbrowser-Konfigurationen
                  • Webbrowser-Konfigurationen
                  Webbrowser-Konfigurationen
                  • Mozilla Firefox
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                • Wie melde ich mich am SAP Enterprise Portal an?
              • Procurement
                • Procurement
                Procurement
                • SRM - Supplier relationship management
                  • SRM - Supplier relationship management
                  SRM - Supplier relationship management
                  • Was wird alles für das Arbeiten mit dem SRM-System benötigt?
                  • Einkaufswagen erstellen
                    • Einkaufswagen erstellen
                    Einkaufswagen erstellen
                    • Was bedeutet die Auswahl "zentraler Einkauf" und "dezentraler Einkauf" im SRM?
                    • Wie füge ich im SRM in einem Einkaufswagen weitere Positionen aus einem Web-Shop ein?
                    • Wie lege ich in SRM einen Einkaufswagen an (Option Ein-Schritt-Einkaufen)?
                    • Wie lege ich in SRM einen neuen Einkaufswagen in Kopie an?
                    • Kann ich einen EKW mit Positionen aus dem Web-Shop und Positionen mit Freitext-Eingabe erstellen?
                    • Wo werden in SRM die Details eines Einkaufswagens gepflegt?
                      • Wo werden in SRM die Details eines Einkaufswagens gepflegt?
                      Wo werden in SRM die Details eines Einkaufswagens gepflegt?
                      • Wo trage ich die Lieferadresse ein (im Einkaufswagen)?
                      • Welche Daten finde ich im Reiter "Positionsdaten" (im Einkaufswagen)?
                      • Welche Daten werden im Reiter "Kontierung" gepflegt (im Einkaufswagen)?
                      • Wo kann ich nachschauen, welche Genehmiger ermittelt wurden (im Einkaufswagen)?
                      • Wo kann ich Notizen oder Anlagen (Dokumente) hinterlegen (im Einkaufswagen)?
                      • Wo trage ich den festen Lieferanten bzw. den Wunschlieferaten ein (im Einkaufswagen)?
                  • Wo finde ich den Link zum SRM?
                  • Problem beheben
                    • Problem beheben
                    Problem beheben
                    • Warum kann ich mein Dokument (Attachement) im SRM-Einkaufswagen nicht hochladen?
                    • Wie finde ich in SRM einen Team-Einkaufswagen (vom Kollegen erstellt), dessen Nummer nicht bekannt ist?
                    • Wie kann ich im SRM-Einkaufswagen falsche Kontierung ändern?
                    • Wie kann ich meinen Einkaufswagen mit Status "in Genehmigung" selbst löschen?
                    • Wo finde ich in SRM den Einkaufswagen-Status?
                  • Rechnungen und Wareneingang buchen
                    • Rechnungen und Wareneingang buchen
                    Rechnungen und Wareneingang buchen
                    • Elektronische Rechnungseingangsbearbeitung (AREB)
                    • Warum kann das Kontierungsblatt in SRM nicht erstellt werden?
                    • Wie erfasse ich in SRM den Wareneingang zu meiner Bestellung?
            • SAP-SRM
              • SAP-SRM
              SAP-SRM
              • Beschaffungen mit SRM
              • Voraussetzungen
          • UP - User Portal für SAP Anwendungen
            • UP - User Portal für SAP Anwendungen
            UP - User Portal für SAP Anwendungen
            • UP - Anmeldung, Startseite, Einstellungen
            • Allgemeine Apps
            • Eingangsrechnungen
            • ESS/MSS-Apps
            • Personentage
          • SAP-Systeme
          • Gleitzeiterfassungssystem
          • Campus Management System (CAS Campus)
          • Personenbezogenes Kommunikationsverzeichnis (Selfservice)
          • Gefahrstoffverwaltung (ChemA)
        • Software und Lizenzen
          • Software und Lizenzen
          Software und Lizenzen
          • Software und Campuslizenzen
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          • Microsoft Office 365 Student Advantage Benefit
          • Microsoft Enrollment for Education Solutions (EES)
          • Microsoft Select Plus Academic
          • Microsoft Azure Dev Tools for Teaching
          • IBM Academic Initiative
          • VMware Academic Program
          • Softwareentwicklung
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        • Master- und Bachelorarbeiten
      Dr.  Charlotte Debus

      Dr. Charlotte Debus

      • Junior Research Group Leader
      • E-Mail charlotte debus ∂does-not-exist.kit edu
      • Data Analytics, Access and Applications
      • Mitarbeiter / Mitarbeiterinnen
      • Lebenslauf
      • Publikationen
      • Lehre
      • Projekte
      seit 2022 Nachwuchsgruppenleiterin Steinbuch Centre for Computing (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Karlsruhe
      2020 - 2022 Wissenschaftliche Mitarbeiterin Steinbuch Centre for Computing (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Karlsruhe
      2019 - 2020  Wissenschaftliche Mitarbeiterin Institut für Softwaretechnologie, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Köln
      2016 - 2019 Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Projektgruppenleiterin Abteilung für Translationale Radioonkologie, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg
      2013 - 2016 Promotion Physik Universität Heidelberg
      2013 Trainee European Synchrotron Radiation Facility (ESRF), Grenoble, Frankreich
      2010 - 2012 Master of Science Physik Universität Heidelberg
      2011 Auslandssemester Universidade de Lisboa, Portugal
      2007 - 2010 Bachelor of Science Physik Universität Heidelberg

       

      Publikationsliste KITopen


      Precise Energy Consumption Measurements of Heterogeneous Artificial Intelligence Workloads
      Caspart, R.; Ziegler, S.; Weyrauch, A.; Obermaier, H.; Raffeiner, S.; Schuhmacher, L. P.; Scholtyssek, J.; Trofimova, D.; Nolden, M.; Reinartz, I.; Isensee, F.; Götz, M.; Debus, C.
      2023. High Performance Computing. ISC High Performance 2022 International Workshops – Hamburg, Germany, May 29 – June 2, 2022, Revised Selected Papers. Ed.: H. Anzt, 108–121, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-031-23220-6_8
      Process Insights into Perovskite Thin‐Film Photovoltaics from Machine Learning with In Situ Luminescence Data
      Laufer, F.; Ziegler, S.; Schackmar, F.; Viteri, E. A. M.; Götz, M.; Debus, C.; Isensee, F.; Paetzold, U. W.
      2023. Solar RRL, Art.-Nr.: 2201114. doi:10.1002/solr.202201114
      Accelerating neural network training with distributed asynchronous and selective optimization (DASO)
      Coquelin, D.; Debus, C.; Götz, M.; Lehr, F. von der; Kahn, J.; Siggel, M.; Streit, A.
      2022. Journal of Big Data, 9 (1), 14. doi:10.1186/s40537-021-00556-1
      The impact of tumor metabolic activity assessed by 18F-FET amino acid PET imaging in particle radiotherapy of high-grade glioma patients
      Waltenberger, M.; Furkel, J.; Röhrich, M.; Salome, P.; Debus, C.; Tawk, B.; Gahlawat, A. W.; Kudak, A.; Dostal, M.; Wirkner, U.; Schwager, C.; Herold-Mende, C.; Combs, S. E.; König, L.; Debus, J.; Haberkorn, U.; Abdollahi, A.; Knoll, M.
      2022. Frontiers in Oncology, 12, Art.Nr. 901390. doi:10.3389/fonc.2022.901390
      High-performance data analytics of hybrid rocket fuel combustion data using different machine learning approaches
      Debus, C.; Ruettgers, A.; Petrarolo, A.; Kobald, M.; Siggel, M.
      2020. AIAA Scitech 2020 Forum, American Institute of Aeronautics and Astronautics. doi:10.2514/6.2020-1161
      HeAT - A Distributed and GPU-accelerated Tensor Framework for Data Analytics
      Götz, M.; Debus, C.; Coquelin, D.; Krajsek, K.; Comito, C.; Knechtges, P.; Hagemeier, B.; Tarnawa, M.; Hanselmann, S.; Siggel, M.; Basermann, A.; Streit, A.
      2020. 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data): 10-13 December 2020, online, 276–287, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/BigData50022.2020.9378050
      MITK-ModelFit: A generic open-source framework for model fits and their exploration in medical imaging–design, implementation and application on the example of DCE-MRI
      Debus, C.; Floca, R.; Ingrisch, M.; Kompan, I.; Maier-Hein, K.; Abdollahi, A.; Nolden, M.
      2019. BMC bioinformatics, 20 (1), Artkl.Nr.: 31. doi:10.1186/s12859-018-2588-1
      Feasibility and robustness of dynamic 18F-FET PET based tracer kinetic models applied to patients with recurrent high-grade glioma prior to carbon ion irradiation
      Debus, C.; Afshar-Oromieh, A.; Floca, R.; Ingrisch, M.; Knoll, M.; Debus, J.; Haberkorn, U.; Abdollahi, A.
      2018. Scientific Reports, 8 (1), Artkl.Nr.: 14760. doi:10.1038/s41598-018-33034-5
      Impact of 18F-FET PET on Target Volume Definition and Tumor Progression of Recurrent High Grade Glioma Treated with Carbon-Ion Radiotherapy
      Debus, C.; Waltenberger, M.; Floca, R.; Afshar-Oromieh, A.; Bougatf, N.; Adeberg, S.; Heiland, S.; Bendszus, M.; Wick, W.; Rieken, S.; Haberkorn, U.; Debus, J.; Knoll, M.; Abdollahi, A.
      2018. Scientific Reports, 8 (1), Artkl.Nr.: 7201. doi:10.1038/s41598-018-25350-7
      Impact of fitting algorithms on errors of parameter estimates in dynamic contrast-enhanced MRI
      Debus, C.; Floca, R.; Nörenberg, D.; Abdollahi, A.; Ingrisch, M.
      2017. Physics in Medicine & Biology, 62 (24), 9322–9340. doi:10.1088/1361-6560/aa8989
      A point kernel algorithm for microbeam radiation therapy
      Debus, C.; Oelfke, U.; Bartzsch, S.
      2017. Physics in Medicine & Biology, 62 (21), 8341–8359. doi:10.1088/1361-6560/aa8d63

      Lehrveranstaltungen

       

      Titel Typ Semester
      Skalierbare Methoden der künstlichen Intelligenz Vorlesung mit Übung (VÜ) WS 22/23
      Skalierbare Methoden der künstlichen Intelligenz Vorlesung mit Übung (VÜ) WS 21/22
       

      Abschlussarbeiten

      Die Gruppe RAI bietet eine Reihe von Bachelor- und Masterarbeitsprojekte in den Themenbereichen skalierbare und effiziente künstliche Intelligenz, Quantifizierung von Unsicherheiten und KI-Anwendungen in der Energieinformatik an. Interessierte Studierende können sich gern per Email melden.

      EQUIPE

      Das Projekt EQUIPE beschäftigt sich mit der Quantifizierung von Unsicherheiten in großen Transformer-Modellen für die Zeitreihen-Vorhersage. Die Transformer-Architektur ist zwar in der Lage eine erstaunlich hohe Vorhersagegenauigkeit zu erzielen, benötigen jedoch immense Mengen an Rechenressourcen. Gängige Ansätze der Fehlerabschätzung in neuronalen Netzen sind in gleichem Maße rechenintensiv, was ihren Einsatz in Transformern derzeit noch erheblich
      erschwert.
      Die Forschungsarbeiten im Rahmen von EQUIPE zielen darauf ab, diese Probleme zu beheben, und skalierbare Algorithmen zur Quantifizierung von Unsicherheiten in großen neuronalen Netzen zu entwickeln .Dadurch wird perspektivisch
      der Einsatz der Methoden in Echtzeit-Systemen ermöglicht.

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      letzte Änderung: 08.09.2022
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