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2Destination Prediction Based on Partial Trajectory Data
P. Ebel, I. Göl, C. Lingenfelder, und A. Vogelsang. (2020)
vor 4 Tagen von @scads.ai
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Destination
Partial
Prediction
Data
Trajectory
zno
from:scadsfct
Based
on
DestinationPartialPredictionDataTrajectoryznofrom:scadsfctBasedon
(0)
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1Neural Network-Assisted Humanization of COVID-19 Hamster scRNAseq Data Reveals Matching Severity States in Human Disease
V. Friedrich, P. Pennitz, E. Wyler, J. Adler, D. Postmus, L. Alves, J. Prigann, F. Pott, D. Vladimirova, T. Hoefler und 9 andere Autor(en). (Januar 2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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Data
HCOVID-19
Severity
States
scRNAseq
xack
yaff
DataHCOVID-19SeverityStatesscRNAseqxackyaff
(0)
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1Survivorship Data in Prostate Cancer: Where Are We and Where Do We Need To Be?
B. Russell, K. Beyer, A. Lawlor, M. Roobol, L. Venderbos, S. Remmers, E. Briers, S. MacLennan, S. MacLennan, M. Omar und 136 andere Autor(en). European Urology Open Science, (Januar 2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Cancer:
Data
Prostate
Survivorship
Zno
imported
Cancer:DataProstateSurvivorshipZnoimported
(0)
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1Universal gut microbial relationships in the gut microbiome of wild baboons
K. Roche, J. Bjork, M. Dasari, L. Grieneisen, D. Jansen, T. Gould, L. Gesquiere, L. Barreiro, S. Alberts, R. Blekhman und 4 andere Autor(en). Elife, (Mai 2023)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Zno
bacteria
between
community
correlations
cynocephalus
data
disease
dynamics
ecology
gut
infectious
longitudinal
microbiology
microbiome
microbiota
personalization
universality
Znobacteriabetweencommunitycorrelationscynocephalusdatadiseasedynamicsecologygutinfectiouslongitudinalmicrobiologymicrobiomemicrobiotapersonalizationuniversality
(0)
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2Thirty-three myths and misconceptions about population data: from data capture and processing to linkage
P. Christen, und R. Schnell. Int. J. Popul. Data Sci., 8 (1): 2115 (Januar 2023)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Xack
administrative
data
editing
errors
linkage
personal
quality
record
Xackadministrativedataeditingerrorslinkagepersonalqualityrecord
(0)
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2Studying Linked Data Accessibility Healthiness for the Long Tail of the Data Web.
J. Frey, M. Hofer, und S. Hellmann. QuWeDa/MEPDaW@ ISWC, Seite 55--64. (2023)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Accessibility
Data
Healthiness
Linked
Long
Tail
Web
Xack
AccessibilityDataHealthinessLinkedLongTailWebXack
(0)
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2Slice it up: Unmasking user identities in smartwatch health data
L. Lange, T. Schreieder, V. Christen, und E. Rahm. (2023)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Xack
data
health
smartwatch
Xackdatahealthsmartwatch
(0)
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1Mathematical principles of topological and geometric data analysis
P. Joharinad, und J. Jost. Springer International Publishing, Cham, (2023)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Mathematical
analysis
data
geometric
nopdf
topological
Mathematicalanalysisdatageometricnopdftopological
(0)
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1Evaluating the DoC-Forest tool for Classifying the State of Consciousness in a Completely Locked-In Syndrome Patient
O. Kirsten, M. Bogdan, und S. Adama. 2023 7th International Conference on Imaging, Signal Processing and Communications (ICISPC), Seite 37-41. (2023)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Complexity
Computational
Consciousness
Information
Learning
Locked-In
Machine
Measures
Modeling
Neuroscience
Prediction
Predictive
Processing
Signal
Syndrome
Theory
Training
Zno
algorithms
and
data
learning
modeling
models
processing
ComplexityComputationalConsciousnessInformationLearningLocked-InMachineMeasuresModelingNeurosciencePredictionPredictiveProcessingSignalSyndromeTheoryTrainingZnoalgorithmsanddatalearningmodelingmodelsprocessing
(0)
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1Distributed, Privacy-Aware Location Data Aggregation
M. Schneider. (2024)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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Aggregation
Data
Distributed
Location
Privacy-Aware
Xack
AggregationDataDistributedLocationPrivacy-AwareXack
(0)
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1NFDI4DS Transfer and Application
E. Borisova, R. Abu Ahmad, G. Rehm, R. Usbeck, J. D’Souza, M. Stocker, S. Auer, J. Gilsbach, A. Wolschewski, J. Keller und 3 andere Autor(en). (2023)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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Artificial
Data
Infrastructures
Intelligence
NFDI
NFDI4DS
Research
Science
Zno
ArtificialDataInfrastructuresIntelligenceNFDINFDI4DSResearchScienceZno
(0)
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1NFDI4DS Infrastructure and Services
S. Schimmler, B. Wentzel, A. Bleier, S. Dietze, S. Karmakar, P. Mutschke, A. Kraft, T. Taffa, R. Usbeck, Z. Boukhers und 12 andere Autor(en). (2023)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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Data
Infrastructures
NFDI
NFDI4DS
Research
Zno
DataInfrastructuresNFDINFDI4DSResearchZno
(0)
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1Predicting years with extremely low gross primary production from daily weather data using Convolutional Neural Networks
A. Marcolongo, M. Vladymyrov, S. Lienert, N. Peleg, S. Haug, und J. Zscheischler. Environmental Data Science, (2022)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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Convolutional
Networks
Neural
Predicting
data
gross
low
primary
production
weather
zno
ConvolutionalNetworksNeuralPredictingdatagrosslowprimaryproductionweatherzno
(0)
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1Neuromorphic hardware for sustainable AI data centers
B. Vogginger, A. Rostami, V. Jain, S. Arfa, A. Hantsch, D. Kappel, M. Schäfer, U. Faltings, H. Gonzalez, C. Liu und 1 andere Autor(en). (2024)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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AI
Neuromorphic
area_responsibleai
centers
data
hardware
sustainable
topic_lifescience
xack
AINeuromorphicarea_responsibleaicentersdatahardwaresustainabletopic_lifesciencexack
(0)
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2Assessing Data Usefulness for Failure Analysis in Anonymized System Logs
S. Ghiasvand, und F. Ciorba. Proceedings of the 17th International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC), Seite 164--171. Geneva, Switzerland, (Juni 2018)
vor 4 Monaten von @ghiasvan
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Data
Distributed
Encoding,
Encryption,
High
Measurement,
Privacy,
analysis,
anonymization,
behavior
computing,
databases,
detection,
dissertation
encoding,
failure
high
myOwn
performance
privacy,
usefulness,
DataDistributedEncoding,Encryption,HighMeasurement,Privacy,analysis,anonymization,behaviorcomputing,databases,detection,dissertationencoding,failurehighmyOwnperformanceprivacy,usefulness,
(0)
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1Can Unlabelled Data Improve AI Applications? A Comparative Study on Self-Supervised Learning in Computer Vision.
M. Bauer, und C. Augenstein. Proceedings of the 18th Conference on Computer Science and Intelligence Systems, Volume 35 von FedCSIS 2023, Seite 93–101. IEEE, (September 2023)
vor 4 Monaten von @scadsfct
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Comparative
Computer
Data
Learning
Self-Supervised
Study
Unlabelled
Vision
yaff
ComparativeComputerDataLearningSelf-SupervisedStudyUnlabelledVisionyaff
(0)
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1PEARL: Physical Environment based Augmented Reality Lenses for In-Situ Human Movement Analysis
W. Luo, Z. Yu, R. Rzayev, M. Satkowski, S. Gumhold, M. McGinity, und R. Dachselt. CHI '23: Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, (19.04.2023)Publisher Copyright: © 2023 Owner/Author..
vor 5 Monaten von @scadsfct
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Analytics,
FIS_scads
Immersive
In-situ
affordance,
analysis,
augmented/mixed
data
movement
physical
reality,
referents,
topic_visualcomputing
visualization
xack
Analytics,FIS_scadsImmersiveIn-situaffordance,analysis,augmented/mixeddatamovementphysicalreality,referents,topic_visualcomputingvisualizationxack
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1TmoTA: Simple, Highly Responsive Tool for Multiple Object Tracking Annotation
{. Oyshi, S. Vogt, und S. Gumhold. CHI 2023 - Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Association for Computing Machinery, (19.04.2023)Publisher Copyright: © 2023 ACM.; CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 2023, CHI 2023 ; Conference date: 23-04-2023 Through 28-04-2023.
vor 5 Monaten von @scadsfct
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FIS_scads
data
labeling
labeling,
manual
sequence
topic_visualcomputing
video
xack
FIS_scadsdatalabelinglabeling,manualsequencetopic_visualcomputingvideoxack
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1A standardized clinical data harmonization pipeline for scalable ai application deployment (fhir-dhp): Validation and usability study
E. Williams, M. Kienast, E. Medawar, J. Reinelt, A. Merola, S. Klopfenstein, A. Flint, P. Heeren, A. Poncette, F. Balzer und 2 andere Autor(en). JMIR Medical Informatics, (2023)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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(fhir-dhp)
ai
application
clinical
data
deployment
harmonization
pipeline
scalable
standardized
topic_neuroinspired
zno
(fhir-dhp)aiapplicationclinicaldatadeploymentharmonizationpipelinescalablestandardizedtopic_neuroinspiredzno
(0)
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1A Data Driven Modelling Approach for the Strain Rate Dependent 3D Shear Deformation and Failure of Thermoplastic Fibre Reinforced Composites: Experimental Characterisation and Deriving Modelling Parameters
J. Gerritzen, A. Hornig, B. Gröger, und M. Gude. Journal of Composites Science, 6 (10): 318 (2022)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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3D
Approach
Characterisation
Composites
Data
Deformation
Dependent
Driven
Experimental
Failure
Fibre
Modelling
Rate
Reinforced
Shear
Strain
Thermoplastic
topic_engineering
zno
3DApproachCharacterisationCompositesDataDeformationDependentDrivenExperimentalFailureFibreModellingRateReinforcedShearStrainThermoplastictopic_engineeringzno
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