Tianheng Ling, M.Sc.

Porttraitfoto von Tianheng Ling

Kurzlebenslauf

Tianheng Ling, M.Sc., ist seit November 2022 wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am Lehrstuhl für Eingebettete Systeme der Informatik an der Universität Duisburg-Essen. Nach dem Bachelor in Information Management and Information Systems studierte sie Angewandte Kognitions-und Medienwissenschaften mit dem informatischen Schwerpunkt Kognition & Künstliche Intelligenz an der Universität Duisburg-Essen. Ihre Masterarbeit beschäftigte sich mit dem Einsatz von quantisierten neuronalen Netzen zur Vorhersage von Zeitreihendaten.

 

Forschung

Derzeit ist sie beim RIWWER-Projekt beschäftigt. Das Hauptziel dieses Projektes ist die Verringerung der Umweltbelastung durch ungeklärte Abwässer bei Regenfällen. Ihre Zuständigkeit im Projekt liegt in der Optimierung und Komprimierung von Algorithmen und Modellen für die zum Einsatz kommenden eingebetteten Systeme.

M. Sc. Tianheng Ling

Anschrift
Bismarckstr. 81 (BC)
47057 Duisburg
Raum
BC 106
Telefon
+49 203 379 2864
Telefax
+49 203 379 5220
E-Mail
tianheng.ling@uni-due.de

Funktionen

  • Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Eingebettete Systeme der Informatik

Aktuelle Veranstaltungen

Keine aktuellen Veranstaltungen.

Vergangene Veranstaltungen (max. 10)

Keine vergangenen Veranstaltungen.

Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.

    Beiträge in Sammelwerken und Tagungsbänden

  • Qian, Chao; Ling, Tianheng; Schiele, Gregor
    ElasticAI : Creating and Deploying Energy-Efficient Deep Learning Accelerator for Pervasive Computing
    In: 2023 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops) / PerCom 2023, 13-17 March 2023, Atlanta, GA, USA 2023, S. 297 - 299
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Qian, Chao; Ling, Tianheng; Schiele, Gregor
    Enhancing Energy-Efficiency by Solving the Throughput Bottleneck of LSTM Cells for Embedded FPGAs
    In: Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2022, Grenoble, France, September 19–23, 2022, Proceedings, Part I / International Workshops of ECML PKDD 2022, Grenoble, France, September 19–23, 2022 / Koprinska, Irena; Mignone, Paolo; Guidotti, Riccardo (Hrsg.) 2023, S. 594 - 605
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Ling, Tianheng; Schiele, Gregor
    On-Device AI : Quantization-Aware Training of Transformers in Time-Series
    In: Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops 2023) / International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops); 13-17 March 2023; Atlanta, USA 2023, S. 235 - 236
    Online Volltext: dx.doi.org/