Projekte pro Jahr
Persönliches Profil
Kompetenzen im Bereich der Ziele für nachhaltige Entwicklung (UN SDGs)
2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieser Person leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):
Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Wilfried Gansterer aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Werken dieser Person. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
- 6 Ähnliche Profile
Kooperationen und Spitzenforschungsbereiche der letzten fünf Jahre
Die Karte zeigt die jüngsten externen Kooperationen auf Länder-/Gebietsebene. Klicken Sie auf Punkte, um Details anzuzeigen oder wählen Sie ein Land/Gebiet aus dieser
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Algorithmic Data Science for Computational Drug Discovery
1/05/20 → 30/11/28
Projekt: Forschungsförderung
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REPEAL: Resilience versus Performance in Numerical Linear Algebra
Gansterer, W. & Frolik-Steffan, U.
1/03/16 → 31/08/20
Projekt: Forschungsförderung
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A New Exact State Reconstruction Strategy for Conjugate Gradient Methods with Arbitrary Preconditioners
Mayer, V. & Gansterer, W., 26 Juli 2024, 2024 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW). IEEE, S. 1150-1152 3 S. (IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW)).Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
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Attacking Graph Neural Networks with Bit Flips: Weisfeiler and Leman Go Indifferent
Kummer, L., Moustafa, S., Schrittwieser, S., Gansterer, W. & Kriege, N. M., 24 Aug. 2024, Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining: KDD 2024. New York: Association for Computing Machinery (ACM), S. 1428-1439 12 S.Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Open Access -
On the Two Sides of Redundancy in Graph Neural Networks
Bause, F., Moustafa, S., Langguth, J., Gansterer, W. & Kriege, N. M., 22 Aug. 2024, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track. ECML PKDD 2024. Bifet, A., Davis, J., Krilavičius, T., Kull, M., Ntoutsi, E. & Žliobaitė, I. (Hrsg.). Springer Cham, Band 14946. S. 371-388 18 S. (Lecture Notes in Computer Science, Band 14946).Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Auszeichnungen
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Best Paper Award
Bause, Franka (Empfänger*in), Moustafa, Samir (Empfänger*in), Gansterer, Wilfried (Empfänger*in) & Kriege, Nils Morten (Empfänger*in), 22 Sept. 2023
Auszeichnung: Preis, Auszeichnung oder Ehrung
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A Generic Strategy for Node-Failure Resilience for Certain Iterative Linear Algebra Methods
Carlos Andres Pachajoa Mejia (Vortragende*r), Robert Ernstbrunner (Autor*in) & Wilfried Gansterer (Autor*in)
11 Nov. 2020Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science
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Algorithm-based checkpoint-recovery for the conjugate gradient method
Carlos Andres Pachajoa Mejia (Vortragende*r), Christina Pacher (Autor*in), Markus Levonyak (Autor*in) & Wilfried Gansterer (Autor*in)
18 Aug. 2020Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science
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Node-Failure-Resistant Preconditioned Conjugate Gradient Method
Carlos Andres Pachajoa Mejia (Vortragende*r), Markus Levonyak (Autor*in), Christina Pacher (Autor*in), Wilfried Gansterer (Autor*in) & Jesper Larsson Träff (Autor*in)
19 Feb. 2020 → 21 Feb. 2020Aktivität: Vorträge › Vortrag › Science to Science