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Themen

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 ...

Entwicklung eines Konzepts zur Integration einer Lernplattform in ein Campus Management System

Im Hochschulumfeld werden meist sowohl Campus Management Systeme (CaMS) als auch Electronic Learning (E-Learning) Systeme eingesetzt. Obwohl diese beiden Systeme eine Datenschnittmenge aufweisen, sind sie unabhängig voneinander umgesetzt. ...
MRCC auf der 25th Americas Conference on Information Systems

MRCC auf der 25th Americas Conference on Information Systems

Auch in diesem Jahr war das MRCC wieder mit einer Delegation auf der Americas Conference on Information Systems (AMCIS) vertreten. Die diesjährige fünfundzwanzigste Ausgabe fand vom 15. Bis zum 17. August 2019 in Cancún (Mexiko) statt ...

15. Internationaler Kongress für Wirtschaftsinformatik – Potsdam

Unter dem Motto „Changing Landscapes - Shaping Digital Transformation and its Impact“ findet vom 09.03-11.03.2020 in Potsdam zum bereits 15. Mal der internationale Kongress für Wirtschaftsinformatik statt. In diesem Jahr ist das MRCC dabei ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen

Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien ...

Demystifying Open-Source Licenses

Today a multitude of open-source licenses exists, each of them with their own specifications and regulations. Consequently, the selection of an appropriate license model for the selection or even development of software components can be ...

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 ...
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 ...
Modernising Human Resources Management in South Mediterranean Higher Education (RISE)

Modernising Human Resources Management in South Mediterranean Higher Education (RISE)

Die Bedeutung der Qualität vom Personalwesen (Human Resource Management, HRM) für die Entwicklung und Optimierung von Hochschuleinrichtungen (HEIs) ist heutzutage nicht mehr zu leugnen. Es gibt immer komplexer werdende ...

Publikationen

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.; Degenkolbe, R.; Weidner, S.; Häusler, Robert; Turowski, K.
Possible Application Scenarios for a German National Education Platform
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Volk, M.
Following the Digital Thread - A Cloud-Based Observation
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques