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DBIS

Kategorie: ‘Project’

WebOCD

January 19th, 2022 | by

An open-source collection of overlapping community detection algorithms, quality measures, and data sets with a web interface.

Requirements Bazaar

January 19th, 2022 | by

Requirements Bazaar allows users to discuss innovative ideas so that developers can focus on features that really matter.

FAIR Data Spaces

January 10th, 2022 | by

NFDI4Health

January 10th, 2022 | by

Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten

LEUKO-Expert

January 10th, 2022 | by

Diagnoseunterstützung für Seltene Erkrankungen am Beispiel der Leukodystrophie

Collaboration on Rare Diseases (CORD-MI)

January 10th, 2022 | by

Das Medizininformatik-Konsortium CORD wird von Dr. Josef Schepers geleitet.Das Verbundprojekt CORD ist einer von zwei Anwendungsfällen, die die Methoden der MI-I über die vier deutschen Konsortien hinweg erproben. Insbesondere wird CORD zu einem Nutzen für Patienten, Ärzte und Forscher hinsichtlich der Verbesserung von Versorgung und Forschung für Menschen mit seltenen Erkrankungen führen.

POLypharmazie, Arzneimittelwechselwirkungen, Risiken (POLAR-MI)

January 10th, 2022 | by

Das Verbundprojekt POLAR ist einer von zwei Anwendungsfällen, die die Methoden der MI-I erproben. Insbesondere wird in POLAR gezeigt, dass Daten, beispielsweise aus Arztbriefen oder Diagnosen, über die vier deutschen Konsortien hinweg elektronisch erhoben und verarbeitet werden können.

XRealiSE

December 16th, 2021 | by

Search for Unity mixed reality components on GitHub.

VIAProMa

December 16th, 2021 | by

A Collaborative Mixed Reality Visualization Framework for Immersive Analytics

MILKI-PSY – Multimodales Immersives Lernen mit KI für Psychomotorische Fähigkeiten

December 16th, 2021 | by

MILKI-PSY aims to create AI-powered, data-rich, multimodal, immersive learning environments for independent learning of psychomotor skills. In doing so, a cross-domain approach is emerging that enables multimodal recording of expert activities and using these recordings as blueprints for learners. With the help of AI-supported analyses, learning progress is to be supported through automated error detection and generated, individual feedback. This creates holistic, innovative learning environments for learning psychomotor skills, in which personalised, AI-supported learning support enables individual learning processes based on complex data analyses.