LEITER DES FORSCHUNGSBEREICHS Intelligente Analytik für Massendaten

Prof. Dr. Volker Markl

Publikationen

Tobias Behrens, Viktor Rosenfeld, Jonas Traub, Sebastian Breß, Volker Markl

In: Michael Böhlen, Reinhard Pichler, Norman May, Erhard Rahm, Shan-Hung Wu, Katja Hose (Hrsg.). Advances in Database Technology — EDBT 2018. International Conference on Extending Database Technology (EDBT-2018) 21th International Conference on Extending Database Technology March 26-29 Vienna Austria Seiten 489-492 ISBN 978-3-89318-078-3 OpenProceedings Konstanz, Germany 2018.

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Clemens Lutz, Sebastian Breß, Tilmann Rabl, Steffen Zeuch, Volker Markl

In: Proceedings of the 14th International Workshop on Data Management on New Hardware. International Workshop on Data Management on New Hardware (DaMoN) (DaMoN-2018) 14th befindet sich ACM SIGMOD International Conference on Management of Data June 10-15 Houston TX United States ISBN 978-1-4503-5853-8/18/06 ACM New York, NY, USA 2018.

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Jonas Traub, Philipp Grulich, Alejandro Rodriguez Cuéllar, Sebastian Breß, Asterios Katsifodimos, Tilmann Rabl, Volker Markl

In: Proceedings of the 34th IEEE International Conference on Data Engineering. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE-2018) April 16-20 Paris France IEEE 2018.

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Profil

Leiter des Forschungsbereichs Intelligente Analytik für Massendaten

SePiA.Pro


Serviceplattform für die intelligente Anlagenoptimierung in der Produktion

Das Ziel des Projekts SePiA.Pro ist die Entwicklung einer unternehmensübergreifenden, offenen und standardisierten Serviceplattform für die produktionsprozessumfassende Effizienzsteigerung in...

SePiA.Pro

STREAMLINE


Streamlined Analysis of Data at Rest and Data in Motion

Gemeinsam mit vier führenden Europäischen Data-Economy-Unternehmen sowie weltbekannten Wissenschaftlern und Erfindern wird das DFKI im Projekt STREAMLINE den modernen Anforderungen des Europäischen...

STREAMLINE

PROTEUS


Predictive Analytics and Real-Time Interactive Visualization for Industry

PROTEUS mission is to investigate and develop ready-to-use scalable online machine learning algorithms and real-time interactive visual analytics to deal with extremely large data sets and data...

PROTEUS

SAGE


Percipient Storage für Exascale Data-Centric Computing

Das weltweite Datenvolumen wächst stark an, wodurch Lösungen, die Speicherung und Verarbeitung von Daten trennen, nicht skalierbar sind. Experimente und Simulationen in wissenschaftlichen...

SAGE

Smart Data Forum


Kompetenz und Innovation aus Smart Data

Mit dem Technologieprogramm „Smart Data – Innovation aus Daten“ fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) bereits Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten um Big Data für den...

Smart Data Forum

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence