Publikation: Dissertationsschrift

Big Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen

Grunddaten
Abstract
Autoren
Einrichtung

Grunddaten

Titel	Big Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen
Erscheinungsjahr	2021
Verlag	Universität Rostock
Verlagsort	Rostock
Publikationsform	Druckschrift
Publikationsart	Dissertationsschrift
Sprache	Deutsch
Letzte Änderung	25.01.2023 06:02:04
Bearbeitungsstatus	durch UB Rostock abschließend validiert
Dauerhafte URL	http://purl.uni-rostock.de/fodb/pub/69141
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Abstract

In dieser Arbeit wird untersucht, inwiefern parallele relationale Datenbanksysteme für Methoden der Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen gewinnbringend eingesetzt werden können. Der Fokus liegt hierbei auf der effizienten und skalierbaren Umsetzung und Komposition von Basisoperatoren der linearen Algebra. Dies ermöglicht neben der Umsetzung zugehöriger Machine-Learning-Verfahren die Einbeziehung zahlreicher weiterer Methoden des wissenschaftlichen Rechnens. Für die potenzielle Umsetzung solcher werden daher zahlreiche Aspekte diskutiert und experimentell ausgewertet.

Autor

Marten, Dennis

Einrichtung

Fakultät für Informatik und Elektrotechnik (IEF)