AI-Cube - Mehrwert aus Big Earth Data durch Kombination von KI und DIAS-föderierten Datenwürfeln

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dc.contributor.authorBaumann, Peter
dc.contributor.authorMisev, Dimitar
dc.contributor.authorMerticariu, Vlad
dc.contributor.authorHoenig, Heike
dc.contributor.authorCampos, Otoniel
dc.contributor.authorBasak, Mohit
dc.date.accessioned2025-07-21T11:16:52Z
dc.date.available2025-07-21T11:16:52Z
dc.date.issued2024-03-04
dc.description.abstractIm Rahmen des AI-Cube Projekts hatten Constructor University und rasdaman GmbH - in Zusammenarbeit mit dem Verbundpartner Technische Universität Berlin - das Ziel, KI-Methoden mit Datenwürfeln zu integrieren. Speziell im Fokus standen dabei raum-zeitliche Geo-Datenwürfel und deren Analyse mittels der RSVQA-Modelle der TU Berlin. Datei-Upload durch TIBger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/19909
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/18926
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationConstructor University
dc.relation.affiliationrasdaman GmbH
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600
dc.titleAI-Cube - Mehrwert aus Big Earth Data durch Kombination von KI und DIAS-föderierten Datenwürfelnger
dc.title.subtitleSchlussbericht
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.09.2021-31.08.2023
dcterms.extent28 Seiten
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program50EE2012A
dtf.funding.program50EE2012C
dtf.funding.verbundnummer01227181
tib.accessRightsopenAccess

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