mycoreobjectrosdok_disshab_0000002884rosdok_disshab_0000002884rosdokdisshabrosdok_derivate_00002032592023-08-08T10:14:58.725Z2023-01-11T08:43:52.106ZadministratoreditorMSpublished1rosdok_derivate_0000203259truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id000041131830757601Oau2023-01-112023-08-05T19:21:54ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftBig Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in AssistenzsystemenIn 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.DennisMarten1988 -VerfasserInaut1175989800AndreasHeuer1958 -AkademischeR BetreuerIndgs1416544140000-0002-6163-6649Universität RostockThomasKirste1962 -AkademischeR BetreuerIndgs137244754Universität RostockWolfgangLehner1969 -AkademischeR BetreuerIndgs1207634780000-0001-8107-2775TU Dresden38329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und Elektrotechnik2004 -Grad-verleihende Institutiondgghttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004113urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004113-710.18453/rosdok_id00004113004 InformatikFakultät für Informatik und Elektrotechnikalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)de2021Universität RostockRostockmonographic202220212023Universitätsbibliothek RostockRostock2023Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004113Andreas Heuer (Universität Rostock) ; Thomas Kirste (Universität Rostock) ; Wolfgang Lehner (TU Dresden)[{"affil":"Universität Rostock","name":"Heuer, Andreas"},{"affil":"Universität Rostock","name":"Kirste, Thomas"},{"affil":"TU Dresden","name":"Lehner, Wolfgang"}]vorgelegt von Dennis MartenUniversität RostockHeuer, AndreasUniversität RostockKirste, ThomasTU DresdenLehner, Wolfgangdoctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisSDNB:004SDNB:004004 Informatik004 Data processing Computer sciencesinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.iefinstitution:unirostock.iefFakultät für Informatik und ElektrotechnikFaculty of Computer Science and Electrical EngineeringUniversität Rostock. Fakultät für Informatik und ElektrotechnikFakultät für Informatik<br />und ElektrotechnikUni.Rostock.Fakultaet.IEFhttp://d-nb.info/gnd/10085032-7licenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehaltenall rights reserved/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.png[DE-28]Urheberrechtsschutz 1.0$gRights Statements$uhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2rfc5646:derfc5646:deDeutschGermangerdeuBig Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in AssistenzsystemenBig Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemengnd:1175989800gnd:141654414orcid:0000-0002-6163-6649gnd:137244754gnd:120763478orcid:0000-0001-8107-2775gnd:38329-6gnd:10085032-7gnd:1175989800gnd:141654414orcid:0000-0002-6163-6649gnd:137244754gnd:120763478orcid:0000-0001-8107-2775gnd:38329-6gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000002884-d507186e52gnd:1175989800Dennis MartenDennis Martenrosdok_disshab_0000002884-d507186e66gnd:141654414orcid:0000-0002-6163-6649Andreas HeuerAndreas Heuerrosdok_disshab_0000002884-d507186e83gnd:137244754Thomas KirsteThomas Kirsterosdok_disshab_0000002884-d507186e98gnd:120763478orcid:0000-0001-8107-2775Wolfgang LehnerWolfgang Lehnerrosdok_disshab_0000002884-d507186e116gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000002884-d507186e127gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikDennis MartenAndreas HeuerThomas KirsteWolfgang LehnerUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikDennis MartenAndreas HeuerThomas KirsteWolfgang LehnerUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikDennis MartenRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004113urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004113-710.18453/rosdok_id00004113In 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.20212021Andreas Heuer (Universität Rostock) ; Thomas Kirste (Universität Rostock) ; Wolfgang Lehner (TU Dresden)[{"affil":"Universität Rostock","name":"Heuer, Andreas"},{"affil":"Universität Rostock","name":"Kirste, Thomas"},{"affil":"TU Dresden","name":"Lehner, Wolfgang"}]vorgelegt von Dennis Martenepub.dissertation1 Marten_Dissertation_2023.pdf 5761384 b2e5c29611610258087e7b37f21fb279 rosdok/id000041131830757601Oau2023-01-112023-08-05T19:21:54ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftBig Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in AssistenzsystemenIn 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.DennisMarten1988 -VerfasserInaut1175989800AndreasHeuer1958 -AkademischeR BetreuerIndgs1416544140000-0002-6163-6649Universität RostockThomasKirste1962 -AkademischeR BetreuerIndgs137244754Universität RostockWolfgangLehner1969 -AkademischeR BetreuerIndgs1207634780000-0001-8107-2775TU Dresden38329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und Elektrotechnik2004 -Grad-verleihende Institutiondgghttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004113urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004113-710.18453/rosdok_id00004113004 InformatikFakultät für Informatik und Elektrotechnikalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)de2021Universität RostockRostockmonographic202220212023Universitätsbibliothek RostockRostock2023Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004113Andreas Heuer (Universität Rostock) ; Thomas Kirste (Universität Rostock) ; Wolfgang Lehner (TU Dresden)[{"affil":"Universität Rostock","name":"Heuer, Andreas"},{"affil":"Universität Rostock","name":"Kirste, Thomas"},{"affil":"TU Dresden","name":"Lehner, Wolfgang"}]vorgelegt von Dennis Marten Universität Rostock Heuer, Andreas Universität Rostock Kirste, Thomas TU Dresden Lehner, Wolfgang 2023-01-11T08:43:52.106Z 2023-08-08T10:14:58.725Z 2023-08-18T10:14:58.730Z {"identifier":"rosdok/id00004113","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2023-01-11T08:43:52.127Z","registered":"2023-01-11T08:43:52.127Z"} editorMS {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004113-7","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2023-01-11T08:43:52.132Z","registered":"2023-01-11T20:09:55.540Z"} administratorfulltextfile/rosdok_disshab_0000002884/rosdok_derivate_0000203259/Marten_Dissertation_2023.pdfBig Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in AssistenzsystemenBig Data Analytics für die effiziente Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemengnd:1175989800gnd:141654414orcid:0000-0002-6163-6649gnd:137244754gnd:120763478orcid:0000-0001-8107-2775gnd:38329-6gnd:10085032-7gnd:1175989800gnd:141654414orcid:0000-0002-6163-6649gnd:137244754gnd:120763478orcid:0000-0001-8107-2775gnd:38329-6gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000002884-d507186e52gnd:1175989800Dennis MartenDennis Martenrosdok_disshab_0000002884-d507186e66gnd:141654414orcid:0000-0002-6163-6649Andreas HeuerAndreas Heuerrosdok_disshab_0000002884-d507186e83gnd:137244754Thomas KirsteThomas Kirsterosdok_disshab_0000002884-d507186e98gnd:120763478orcid:0000-0001-8107-2775Wolfgang LehnerWolfgang Lehnerrosdok_disshab_0000002884-d507186e116gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000002884-d507186e127gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikDennis MartenAndreas HeuerThomas KirsteWolfgang LehnerUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikDennis MartenAndreas HeuerThomas KirsteWolfgang LehnerUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikDennis MartenRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004113urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004113-710.18453/rosdok_id00004113In dieser Arbeit wird untersucht, inwiefern parallele relationale Datenbanksysteme für Methoden der Aktivitätserkennung und -vorhersage in Assistenzsystemen gewinnbringend eingesetzt werden können. 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