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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 ...
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) ...
Flexible Erstellung von Lehr- und Lernumgebungen

Flexible Erstellung von Lehr- und Lernumgebungen

Die stetig wachsende Nachfrage nach Lehr- und Lernumgebungen (englisch Teaching and Learning Environments; kurz: TLEs) stellt Curriculum Designer vor immer größere Herausforderungen. Die Kombination von Lerninhalten, didaktischen ...
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 ...
Konzeption eines Referenzmodells für integrierte Campusmanagementsysteme

Konzeption eines Referenzmodells für integrierte Campusmanagementsysteme

Die Auswirkungen des Bologna-Prozesses, steigende Studierendenzahlen bedingt durch die Aussetzung der Wehrpflicht und der Verabschiedung doppelter Abiturjahrgänge erfordern eine besonders wirtschaftliche Verwendung öffentlich bereitgestellter ...
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 ...

Optimierung der Aufwandschätzung des Geschäftsbereiches Entwicklung der Volkswagen R GmbH

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IT-Infrastructure-Management

IT-Infrastructure-Management

In vielen Firmenumgebungen und wissenschaftlichen Einrichtungen läuft heutzutage eine Vielzahl unterschiedlicher IT-Applikationen auf einer Vielzahl von Computersystemen. Rechnersysteme auf Client-/Server-Architektur, die sich inzwischen ...
Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Die Service-Orientierung der IT gewinnt weiter an Bedeutung, nicht zuletzt durch das Konzept des Cloud Computings. Sie unterstützt die Commoditisierung der IT und erhöht die Transparenz für die Kunden. Für die Anbieter solcher Services besteht ...
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 ...

Publikationen

Lodhi, A.; Saake, G.; Turowski, K.
Empirical Evaluation of BPMN Extension Language
Haertel, C.; Nahhas, Abdulrahman; Daase, C.; Volk, M.; Turowski, K.
A Holistic View of Adaptive Supply Chain in Retailing Industry
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
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
A Process Model for Test Driven Development in the Big Data Domain