18 resultados para information visualization
em Martin Luther Universitat Halle Wittenberg, Germany
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Visualization, information visualization, computer graphics, non-photorealistic rendering
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Research analysis of electrocardiograms (ECG) today is carried out mostly using time depending signals of different leads shown in the graphs. Definition of ECG parameters is performed by qualified personnel, and requiring particular skills. To support decoding the cardiac depolarization phase of ECG there are methods to analyze space-time convolution charts in three dimensions where the heartbeat is described by the trajectory of its electrical vector. Based on this, it can be assumed that all available options of the classical ECG analysis of this time segment can be obtained using this technique. Investigated ECG visualization techniques in three dimensions combined with quantitative methods giving additional features of cardiac depolarization and allow a better exploitation of the information content of the given ECG signals.
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Text classification, information filtering, semi-supervised learning, quality control
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Magdeburg, Univ., Fak. für Naturwiss., Diss., 2011
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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2012
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Magdeburg, Univ., Fak. für Mathematik, Diss., 2012
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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2007
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ERP, auditory virtual reality, dichotic listening, selective auditory attention, cocktail-party phenomenon, HRTF
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Magdeburg, Univ., Fak. für Wirtschaftswiss., Diss., 2009
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Magdeburg, Univ., Fak. für Naturwiss., Diss., 2012
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This article describes the problem of commercializing of scientific researches in universities. Management tasks are reduced to subtasks and combined formal algorithm. The overall control problem is reduced to a set of formal subtasks combined into a single algorithm. Here the necessity of joint control of all commercialization projects as well as the use of information systems for the successful implementation of the existing commercialpotential is shown.
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Die Preise für Speicherplatz fallen stetig, da verwundert es nicht, dass Unternehmen riesige Datenmengen anhäufen und sammeln. Diese immensen Datenmengen müssen jedoch mit geeigneten Methoden analysiert werden, um für das Unternehmen überlebensnotwendige Muster zu identifizieren. Solche Muster können Probleme aber auch Chancen darstellen. In jedem Fall ist es von größter Bedeutung, rechtzeitig diese Muster zu entdecken, um zeitnah reagieren zu können. Um breite Nutzerschichten anzusprechen, müssen Analysemethoden ferner einfach zu bedienen sein, sofort Rückmeldungen liefern und intuitive Visualisierungen anbieten. Ich schlage in der vorliegenden Arbeit Methoden zur Visualisierung und Filterung von Assoziationsregeln basierend auf ihren zeitlichen Änderungen vor. Ich werde lingustische Terme (die durch Fuzzymengen modelliert werden) verwenden, um die Historien von Regelbewertungsmaßen zu charakterisieren und so eine Ordnung von relevanten Regeln zu generieren. Weiterhin werde ich die vorgeschlagenen Methoden auf weitereModellarten übertragen, die Software-Plattformvorstellen, die die Analysemethoden dem Nutzer zugänglich macht und schließlich empirische Auswertungen auf Echtdaten aus Unternehmenskooperationen vorstellen, die die Wirksamkeit meiner Vorschläge belegen.
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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2013
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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2014
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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2014