Data4SmartHealth 2022 (D4SH 2022)

Die dritte (persönliche und Online-) Ausgabe von Data4SmartHealth zielt darauf ab, das Wissen und das Bewusstsein für auf künstlicher Intelligenz basierende Methoden und Techniken zur Analyse klinischer Daten und zur Entwicklung von Gesundheitsinformatik-Anwendungen zu fördern. Der Workshop richtet sich an Ärzte und andere Fachkräfte des Gesundheitswesens, Mitarbeiter von IKT-Unternehmen, die im...

Künstliche Intelligenz (und mehr) zur Verwaltung und Nutzung von Unternehmensdaten

Der Kurs bietet einen Überblick über Technologien, insbesondere Technologien der künstlichen Intelligenz, die zur Analyse, Verwaltung und gewinnbringenden Nutzung sowohl großer Datenmengen (Big Data) als auch kleinerer Datenmengen eingesetzt werden. Der Kurs besteht aus theoretischen und praktischen Teilen und wird aus der Perspektive des Learning-by-Doing durchgeführt, mit Beispielen für die An...

Data4SmartHealth 2021 (D4SH 2021)

Ziel des Workshops ist es, die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen, Gesundheitsbehörden und Akteuren aus Forschung und Technologietransfer zu fördern, um innovative, auf künstlicher Intelligenz basierende Lösungen für den Gesundheitssektor zu entwickeln - insbesondere für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. Nach dem Erfolg der ersten Ausgabe be...

reCOVeryaID - Eine intelligente telemonitoring Anwendung für symptomatische, asymptomatische und prä-symptomatische Coronavirus Patienten.

Das Hauptziel dieses Projekts ist die Überwachung von Probanden, die zu Hause unter Beobachtung für eine COVID-19-Infektion stehen, um die Vitalparameter zu kontrollieren. reCOVeryaID wird vorläufig als eigenständige Anwendung geboren, da es ausschließlich mit der systemeigenen Datenbank verbunden ist. In jedem Fall ist es von Interesse, dass reCOVeryaID in naher Zukunft auch mit den Datenbanken...

Data4SmartHealth (D4SH)

Ziel des Workshops ist es, die Zusammenarbeit zwischen lokalen Unternehmen, Gesundheitsbehörden und Akteuren des Forschungs- und Technologietransfers zu fördern. Also einen Austausch zwischen all jenen anzuregen, die daran interessiert sind, innovative, auf künstlicher Intelligenz basierende Lösungen im Gesundheitswesen anzudenken und zu entwickeln – im Be...

Sensoren und Daten für die Analyse von Sportaktivitäten (SALSA)

Das Aufzeichnen und Messen von sportlichen Leistungen mittels Sensoren die entweder am Körper des Sportlers (z.B. in Form eines Armbands) oder an den Sportgeräten installiert wird, ist eine Methode um Fitnessziele zu verfolgen. Dabei müssen Sensoren die Bewegungen des Sportlers so aufzeichnen, dass in der anschließenden Datenanalyse Ereignisse erkannt werden...

Artefakt-zentrierte Service-Interaktion (ACSI)

Hauptziel dieses Projekts ist die drastische Reduzierung des Aufwands und der Zeit für das Design, die Implementierung und die Wartung von Systemen, die die Interoperabilität von Diensten unterstützen.

Parallele Algorithmen für numerische Großsimulationen

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung schneller paralleler Matrixlöser für die nächste Generation von Parallelrechnern, die eine deutliche Verkürzung der gesamten Simulationszeit ermöglichen.

Datenanalyse und Monitoring für eine nachhaltige Landwirtschaft (DASA)

Hauptziel dieses Projekts ist die Verarbeitung und Abfrage von Zeitreihendaten.

Optimierung des Energieverbrauchs bei Drohnen (Green4drones)

Hauptziel dieses Projekts ist die Optimierung des Energieverbrauchs bei Drohnen.

Greifbares Interaktionsdesign

Das übergeordnete Ziel dieses Meta-Projekts ist es, intelligente Ökosysteme für verschiedene Akteure zu erweitern oder zu entwickeln. Es besteht aus den folgenden Teilprojekten:

• Smart Objects for Active Ageing (SOfAA) zielt auf die Gestaltung intelligenter Ökosysteme für ältere Menschen;
• Gamified Objects for Speech Therapy (GOST) auf die Gestaltung intelligenter Objekte...

Temporale relationale Datenbankmanagementsysteme

Hauptziel dieses Projekts ist die Anreicherung von relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMs) mit Unterstützung für die Speicherung und Abfrage von zeitlichen Daten.

Konzept Erfindungstheorie (COINVENT)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines rechnerisch realisierbaren, kognitiv inspirierten formalen Modells der Konzepterfindung, das sich auf Fauconniers und Turners Theorie der konzeptuellen Vermischung stützt und auf einer soliden mathematischen Theorie der Konzepte beruht.

Komplexe Ereignisverarbeitung und -erkennung (CEP)

Hauptziel dieses Projekts ist die Verarbeitung und Erkennung komplexer Ereignisse in Datenströmen.

Erkennen von Verhaltensanomalien im Betrieb großer Softwaresysteme (DEBASS)

Hauptziel dieses Projekts ist die Erkennung von Anomalien im Betrieb großer und komplexer Softwaresysteme.

Semantik als Ergänzung zu den Daten (Ontop)

Hauptziel dieses Projekts ist die Erweiterung und Anreicherung von Techniken und Werkzeugen für den intelligenten Zugriff auf Informationen, um mit der Größe und Komplexität großer Datenmengen sowie mit neuartigen Datentypen und reichen Ontologiesprachen fertig zu werden.

Skalierbarer Endbenutzerzugriff auf große Datenmengen (Optique)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer erweiterbaren Plattform, die eine vollständige und generische Lösung für die Herausforderungen des Datenzugriffs durch die Nutzung semantischer Informationen bietet.

Reasoning und Enactment für wissensbasierte Prozesse (REKAP)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines grundlegenden Frameworks und einer entsprechenden prototypischen Implementierung für mit Daten und Wissen angereicherte Geschäftsprozesse.

Edge Cloud Orchestrierung (ECORE)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Komponenten für ein Edge Cloud Framework.

Modulare Plattform für das territoriale Management von Krebspatienten

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer innovativen Softwareplattform zur Unterstützung des Managements von Onkologiepatienten, unabhängig davon, ob sie sich in einer Klinik, an ihrem Wohnort oder in anderen Gesundheitseinrichtungen der Region befinden.

Präferenzlerntechnik für Empfehlungssysteme (PLATFORMS)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines einheitlichen Frameworks zur Darstellung und Argumentation von Benutzerpräferenzen in Empfehlungssystemen.

Empfehlen von Zeitungsausschnitten

Hauptziel dieses Projekts ist der Einsatz von Empfehlungstechniken zur Minimierung des menschlichen Aufwands bei der Auswahl von Nachrichtenartikeln.

Wissensorientierte Betriebsunterstützung (KAOS)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines grundlegenden Frameworks für Organisationen, Prozesse, Teilnehmer und Informationen, die für eine wissensbasierte operative Entscheidungsunterstützung relevant sind. Der Rahmen wird die Entwicklung einer neuen Generation von operativen Unterstützungstechniken fördern. Diese Techniken sind wirklich flexibel und in der Lage, Domain-Experte...

Entscheidungsunterstützungssystem zur Identifizierung von Nacherntekrankheiten bei Äpfeln (DSSApple)

Ziel dieses Projektes ist es, effektive und effiziente Entscheidungsunterstützungssysteme für die Diagnose von Nachernteerkrankungen und Apfelkrankheiten zu entwickeln.

Vorhersage des Nutzerverhaltens in einem IoT-Szenario

Hauptziel dieses Projekts ist das Erlernen eines prädiktiven Modells des Nutzerverhaltens in einem Internet of Thing (IoT)-erweiterten Szenario und Generieren von Empfehlungen, die an das erlernte Verhalten angepasst sind.

Kollaboratives Baumanagement (COCkPiT)

Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Methoden und IT-Tools zur besseren Steuerung des Bauprozessmanagements.