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Themen

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 ...
Softwareprojekt "SusGame"

Softwareprojekt "SusGame"

In der Lehrveranstaltung "Softwareprojekt" wurde ein Spiel mit dem Titel "SusGame" entwickelt. "SusGame" ist ein 2D-Simulationsspiel. Der Spieler steuert eine Person, und trifft Entscheidungen im Verbund mit der Natur ...
A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

The proposed new technologies in the context of industry 4.0 challenge the current practices of scheduling in industry and their associated research in academia. The conventional optimization techniques that are employed for solving ...
Open Enterprise Cloud Initiative: OvGU, Google Cloud and Accenture

Open Enterprise Cloud Initiative: OvGU, Google Cloud and Accenture

Am 9.11.2021 fand die zeremonielle Eröffnungsfeier zur Zusammenarbeit der OvGU mit den Unternehmen Google Cloud und Accenture, inklusive zahlreicher fachlicher und motivierender Redebeiträge, statt. Die Ziele sind dabei ...
Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Die Vorhersage der täglichen Belegung ist für das Revenue Management in einem Hotel sehr wichtig. Dies kann herausfordert sein, da Belegungswerte stark schwanken können. In einer Untersuchung wurde versucht, Prognosen für sechzehn Hotels in ...

Eine Case Study zur Auswirkung von Big Data Innovation auf die Wettbewerbsfähigkeit von kleinen und mittleren Unternehmen

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die als Schlüssel-Quelle der heutigen Weltwirtschaft agieren, sind durch ihre einfachen Strukturen und ihre Flexibilität innovativer als Großunternehmen und haben daher einen größeren Einfluss ...
Management und Controlling von Data Science Projekten

Management und Controlling von Data Science Projekten

Data Science verfolgt das Ziel, mit Hilfe strukturierter Analysen Wissen aus Daten zu extrahieren, was u. a. verbesserte Leistungsfähigkeit für Unternehmen und anderweitige Organisationen verspricht (Martinez 2017). Beispielsweise ...
Light-Weight Composite Environmental Performance Indicators (LWC-EPI)

Light-Weight Composite Environmental Performance Indicators (LWC-EPI)

Der Erhalt unseres Ökosystems ist eine globale Verantwortung. Massive Umweltveränderungen erfordern eine zeitnahe Änderung der Grundeinstellung von Individuen, Unternehmen und Regierungen. Individuelle Handlungen können globale ...

INternationaliSation of master Programs In Russia and China in Electrical engineering

Heutzutage müssen russische und chinesische Universitäten Programme anbieten, die die Gewöhnung der Absolventen an das echte Produktions- und Geschäftsumfeld fördern und ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Arbeitsmarkt erhöhen. Um ...
DEEBIS-Net (Doctoral Studies in Environmental and Business Information Systems)

DEEBIS-Net (Doctoral Studies in Environmental and Business Information Systems)

Die DAAD-Fonds des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unterstützen die Kooperation zwischen deutschen und ausländischen Universitäten im Bereich Promotionsförderung. DEEBIS-Net (Doctoral Studies in Environmental and ...

Publikationen

Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Pohl, M.
Facilitating the Decentralisation of Software Development Projects from a Project Management Perspective: A Literature Review -
Lodhi, A.; Saake, G.; Turowski, K.
Empirical Evaluation of BPMN Extension Language
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Exploring the Test Driven Development of a Fraud Detection Application using the Google Cloud Platform
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
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Adapting the (Big) Data Science Engineering Process to the Application of Test Driven Development