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Deutsch Intern
    Institute of Computer Science

    2023

    Im Jahr 2023 finden im Rahmen des Informatik-Kolloquiums die folgenden Vorträge statt

    (Für weitere Informationen (Abstract etc.) klicken Sie auf den jeweiligen Vortragstitel)

     

    Donnerstag, 19. Januar 2023, 17:00 Uhr, Zuse-Hörsaal, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Davide Taibi, University of Oulu, Finnland
    From Monolithic Web-Apps to Micro-Frontends

     

    Sommersemester 2023

    Montag, 24. April 2023, 16:15 Uhr, Zuse-Hörsaal, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Gene Y. Tsudik, University of California, Irvine, USA
    CACTI: Captcha Avoidance via Client-side TEE Integration

    Montag, 22. Mai 2023, 16:15 Uhr, Übungsraum I, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Dr.-Ing. Matthias Jung, Professur für Technische Informatik, Universität Würzburg
    It’s the Memory, Stupid!

    Montag, 12. Juni 2023, 16:15 Uhr, Übungsraum I, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Dr. Marie Schmidt, Professur für Optimierung unter Ressourcenbeschränkung, Universität Würzburg
    Optimierung im öffentlichen Verkehr

    Donnerstag, 22. Juni 2023, 16:15 Uhr, Zuse-Hörsaal, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Utschick, Technische Universität München
    Bayesian Inference and Generative Models for Parameter Estimation in Wireless Communication Systems

    Montag, 3. Juli 2023, 16:15 Uhr, Übungsraum I, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Dr.-Ing. Guido Dietl, Professur für Satellite Communication and Radar Systems, Universität Würzburg
    Benefits and Challenges of Quantum Communications

    Montag, 10. Juli 2023, 16:15 Uhr, Übungsraum I, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Dr.-Ing. Marco Pruckner, Professur für Modellierung und Simulation, Universität Würzburg
    Modellierung und Simulation nachhaltiger Energiesysteme

    Montag, 17. Juli 2023, 16:15 Uhr, Übungsraum I, Informatikgebäude, Am Hubland
    Prof. Dr. Günther Waxenegger-Wilfing, Professur für Digitale Methoden in der Modellierung & Kontrolle von Raumfahrtantrieben, Universität Würzburg
    Machine Learning in Rocket Engine and Spacecraft Control Applications