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1Generating Semantically Enriched Mobility Data from Travel Diaries
M. Schneider, C. Nanayakkara, M. Mohn, P. Christen, und E. Rahm. The 29th European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS), (2025)
vor 5 Tagen von @scadsfct
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data
diaries
mobility
nopdf
travel
datadiariesmobilitynopdftravel
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1Uncertainty Assessment in Deep Learning-based Plant Trait Retrievals from Hyperspectral data
E. Cherif, T. Kattenborn, L. Brown, M. Ewald, K. Berger, P. Dao, T. Hank, E. Laliberté, B. Lu, und H. Feilhauer. EGUsphere, (2025)
vor 18 Tagen von @scadsfct
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data
deep_learning
hyperspectral
xack
yaff
datadeep_learninghyperspectralxackyaff
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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 5 Monaten von @scadsfct
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HCOVID-19
Severity
States
scRNAseq
yaff
xack
data
HCOVID-19SeverityStatesscRNAseqyaffxackdata
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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 7 Monaten von @scadsfct
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Cancer:
Prostate
Survivorship
imported
zno
data
Cancer:ProstateSurvivorshipimportedznodata
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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 7 Monaten von @scadsfct
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bacteria
between
community
correlations
cynocephalus
data
disease
dynamics
ecology
gut
infectious
longitudinal
microbiology
microbiome
microbiota
personalization
universality
zno
bacteriabetweencommunitycorrelationscynocephalusdatadiseasedynamicsecologygutinfectiouslongitudinalmicrobiologymicrobiomemicrobiotapersonalizationuniversalityzno
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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 7 Monaten von @scadsfct
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administrative
data
editing
errors
linkage
personal
quality
record
xack
administrativedataeditingerrorslinkagepersonalqualityrecordxack
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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 7 Monaten von @scadsfct
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Accessibility
Healthiness
Linked
Long
Tail
xack
data
web
AccessibilityHealthinessLinkedLongTailxackdataweb
(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 7 Monaten von @scadsfct
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data
health
smartwatch
xack
datahealthsmartwatchxack
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1Mathematical principles of topological and geometric data analysis
P. Joharinad, und J. Jost. Springer International Publishing, Cham, (2023)
vor 7 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 7 Monaten von @scadsfct
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Complexity
Computational
Consciousness
Information
Locked-In
Measures
Modeling
Neuroscience
Prediction
Predictive
Processing
Signal
Syndrome
Theory
Training
algorithms
and
data
learning
modeling
models
processing
zno
machine
ComplexityComputationalConsciousnessInformationLocked-InMeasuresModelingNeurosciencePredictionPredictiveProcessingSignalSyndromeTheoryTrainingalgorithmsanddatalearningmodelingmodelsprocessingznomachine
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1Distributed, Privacy-Aware Location Data Aggregation
M. Schneider, E. Buchmann, und E. Rahm. 2024 IEEE 6th International Conference on Trust, Privacy and Security in Intelligent Systems, and Applications (TPS-ISA), (2024)
vor 8 Monaten von @scadsfct
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Aggregation
Distributed
Location
Privacy-Aware
data
xack
AggregationDistributedLocationPrivacy-Awaredataxack
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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 8 Monaten von @scadsfct
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Infrastructures
Intelligence
NFDI
NFDI4DS
Research
Science
zno
artificial
data
InfrastructuresIntelligenceNFDINFDI4DSResearchScienceznoartificialdata
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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 8 Monaten von @scadsfct
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Infrastructures
NFDI
NFDI4DS
Research
zno
data
InfrastructuresNFDINFDI4DSResearchznodata
(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 8 Monaten von @scadsfct
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Convolutional
Predicting
data
gross
low
primary
production
weather
zno
networks
neural
ConvolutionalPredictingdatagrosslowprimaryproductionweatherznonetworksneural
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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 8 Monaten von @scadsfct
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AI
Neuromorphic
area_responsibleai
centers
data
hardware
sustainable
topic_lifescience
xack
AINeuromorphicarea_responsibleaicentersdatahardwaresustainabletopic_lifesciencexack
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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 8 Monaten von @scadsfct
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Comparative
Computer
Self-Supervised
Study
Unlabelled
Vision
yaff
data
learning
ComparativeComputerSelf-SupervisedStudyUnlabelledVisionyaffdatalearning
(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 8 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 8 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 9 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
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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 9 Monaten von @scadsfct
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3D
Approach
Characterisation
Composites
Deformation
Dependent
Driven
Experimental
Failure
Fibre
Modelling
Rate
Reinforced
Shear
Strain
Thermoplastic
topic_engineering
zno
data
3DApproachCharacterisationCompositesDeformationDependentDrivenExperimentalFailureFibreModellingRateReinforcedShearStrainThermoplastictopic_engineeringznodata
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