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Themen

Workshops - Industrie 4.0 - Integration und Anwendungen

Workshops - Industrie 4.0 - Integration und Anwendungen

Im Rahmen des Projektes "Mittelstand-Digital-Zentrum Magdeburg" finden ab September 2024 wieder Workshops im Rahmen unserer Blended-Learning Staffel "Industrie 4.0 - Integration und Anwendungen" statt. Die Teilnehmer können ...
Reisebericht: 1. Accenture Exkursion & Erste Absolventen der In-Memory Module

Reisebericht: 1. Accenture Exkursion & Erste Absolventen der In-Memory Module

28. Januar 2015, 12.15 Uhr – Startschuss für die erste  In-Memory Technologien und Anwendungen Exkursion. Das Ziel: Kronberg im Taunus bei Frankfurt am Main oder genauer gesagt der Hauptsitz der Accenture GmbH für ...

CI/CD für unüberwachte Außreißererkennung

Die agilen Vorgehensweisen Continuous Integration und Continuous Deployment haben sich als Standards in der industriellen Softwareentwicklung etabliert. Durch die Anwendung dieser Methoden kann die Zeit zwischen der Entwicklung ...
MRCC auf der 15th International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems

MRCC auf der 15th International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems

Bereits zum 15. Mal kamen internationale Wissenschaftler aus den Bereichen der Signalverarbeitung und der Webtechnologien zusammen, um sich bei der „International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems“ (SITIS) ...

Big Data Use Case Identification

At current times, data-intensive systems are getting more and more complex. Consequently, a thorough understanding of related domains is required; this includes knowledge and experience in terms of not only the general planning but also ...
Standortwahl von Rechenzentren unter Nachhaltigkeitsaspekten

Standortwahl von Rechenzentren unter Nachhaltigkeitsaspekten

Durch ein immer größer werdendes Datenvolumen, das im Internet bzw. in der Cloud gespeichert wird, werden neue Rechenzentren benötigt. Laut einem Greenpeace-Report hatte die Cloud im Jahr 2007 mit 623 TWh einen höheren Strombedarf als die ...

Development and Operationalization of Data Science Solutions (Scientific Team Project)

If you are a team of 3-4 master students and are interested in solving end-to-end Data Science problems, you can apply to conduct your scientific team project under our supervision. The task will be to work on a Data Science scenario ...
Hybride Wertschöpfung

Hybride Wertschöpfung

Globale Marktszenarien führen dazu, dass Produkte und Dienstleistungen für Konsumenten sehr leicht vergleichbar sind. In solchen vergleichbaren Angebotssituationen ist häufig eine Preisführerschaft der Schlüssel, um Marktanteile zu ...

Forschungsvorhaben Social Media Marketing

In den letzten Jahren, betrachten Kunden das online Geschäftsumfeld aus einer neuen Perspektive. Soziale Medien beeinflussen großteils das Bewusstsein, die Vorlieben und sogar den Entscheidungsprozess von Kunden. Die Regeln und ...
OEPI - Exploring and Monitoring Any Organisations Environmental Performance Indicators

OEPI - Exploring and Monitoring Any Organisations Environmental Performance Indicators

Das Projekt Solution and Services Engineering for Measuring, Monitoring, and Management of Organizations Environmental Performance Indicators (OEPI) ist ein von der Europäischen Kommission geförderters internationales Forschungsprojekt. ...

Publikationen

Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Saxena, A.; Hintsch, Johannes; Jamous, N.; Turowski, K.
Lowering Big Data Project Barriers: Identifying System Architecture Templates for Standard Use Cases in Big Data
Haertel, Christian; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Toward A Lifecycle for Data Science: A Literature Review of Data Science Process Models
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Facing Big Data System Architecture Deployments: Towards an Automated Approach Using Container Technologies for Rapid Prototyping
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing