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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 ...

Controlled Text Generation: A Self Supervised Approach to Generate Text Satisfying a Given Set of Constraints

Language plays a crucial role in day-to-day communication. The cognitive ability of humans to generate language effortlessly to express ideas, information, and facts is nothing less than a sensational phenomenon. To express any form of ...
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) ...

Blended Learning

Am 10. September startete unser Blended Learning Workshop „Industrie 4.0 – Integration und Anwendungen“ – ein Format das Präsenzworkshops und E-Learning-Sessions miteinander kombiniert. Über mehrere Wochen und Sitzungen ...

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 ...
Anreizstrategien für systemintegrierte Unternehmenssimulationen

Anreizstrategien für systemintegrierte Unternehmenssimulationen

Unternehmen nutzen Szenario basierte Simulationen zum Durchspielen außergewöhnlicher Geschäftsvorfälle oder Notsituationen. Sie können damit ihre Mitarbeiter und Entscheider auf solche Situationen vorbereiten oder auch die Eignung ...

The quest for Open Source knowledge (MA)

After more than a decade Microsoft has transformed from the famous claim of Steve Ballmer: "Linux is a cancer" [2] to Satya Nadellas "Microsoft loves Linux" [3]. Nowadays “Open Source is fueling the digital transformation” ...
Very Large Business Applications Serious Games

Very Large Business Applications Serious Games

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP-Systeme) bilden in vielen Unternehmen die Grundlage für die Informationsverarbeitung und tragen somit entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Es muss jedoch gewährleistet werden, dass ...
Cloud Very Large Business Applications Operation

Cloud Very Large Business Applications Operation

Cloud Computing ist derzeit ein in der Literatur wie auch in der Praxis vielseitig diskutiertes Thema. Die Etablierung von Cloud Computing bringt dabei zahlreiche Chancen mit sich, gleichzeitig stehen aber insbesondere die Betreiber von ...
Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

In Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut in Potsdam und Industriepartnern wie zum Beispiel SAP, HP und Fujitsu wurde 2014 im Rahmen des Future SOC Labs ein Projekt am VLBA Lab in Magdeburg durchgeführt. Im Rahmen dieses Projektes wurde ...

Publikationen

Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Investigating the incorporation of big data in management information systems
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Facing Big Data System Architecture Deployments: Towards an Automated Approach Using Container Technologies for Rapid Prototyping
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
A Process Model for Test Driven Development in the Big Data Domain
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Implementing Test Driven Development in the Big Data Domain: A Movie Recommendation System as an Exemplary Case
Kharitonov, Andrey; Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing