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Themen

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 ...
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 ...
Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Am 01. August 2022 eröffnet das neue Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg in der Experimentellen Fabrik. Die Förderung in Höhe von 5,5 Millionen Euro erfolgt über das Bundeministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Das neue Zentrum ...
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 ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen (MA, WTP).

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 ...

Ein Betriebskonzept für Cloud-Computing-Services auf Basis von OpenStack Heat and Ceilometer

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Requirements Engineering für Data Science-Projekte

Data Science (DS)-Projekte dienen dazu, mit einem methodischen Vorgehen Wissen und Wert aus Daten zu extrahieren, um beispielsweise Organisationen bei der Verbesserung der Leistungsfähigkeit zu helfen. Zur Unterstützung des ...
Virtual Reality und Human Factors Methods zur Verbesserung der Sicherheit in Produktionsanlagen und Lagerstandorten

Virtual Reality und Human Factors Methods zur Verbesserung der Sicherheit in Produktionsanlagen und Lagerstandorten

VIRTHUALIS ist das größte Europäische Forschungsprojekt zur Industriellen Sicherheit.Das Projekt wird vom sechsten Förderungsrahmenprogramm der Europäischen Kommission gefördert und vom Polytechnikum Mailand koordiniert. ...
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. ...
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

Staegemann, D. G.; Volk, M.; Haertel, Christian; Pohl, M.; Daase, C.; Turowski, K.
A Literature Review on the Challenges of Applying Test-Driven Development in Software Engineering
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Exploring the Test Driven Development of a Fraud Detection Application using the Google Cloud Platform
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
Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing