Analyse Hochfrequenter Datenströme

Daten in Echtzeit

Die Digitalisierung liefert Daten in Echtzeit und oft muss auch in Echtzeit reagiert werden. Beispiele sind soziale Netze mit viraler Ausbreitung von Informationen und Meinungen, autonome Vehikel mit Echtzeit Navigation und Automatisierungsnetze mit smarten Reaktionen auf unvorhergesehene Ausfälle. Siemens hat zusammen mit der Informatik der LMU eine Reihe von Projekten gestartet, um Algorithmen und Lösungen zur Analyse hochfrequenter Datenströme zu entwickeln.

Themen sind die Heterogenität komplexer Datenströme, der prinzipielle Umgang mit Unsicherheit und Datenqualität und eingebettete Lösungen. Eine wichtige Funktionalität ist die Detektion von Anomalien in Daten, die auf neue Situationen aber auch Fehlfunktionen hindeuten. Die Analyse räumlich-zeitlicher Daten spielt eine wichtige Rolle bei mobilen Sensoren. Die Analyse vernetzter Systeme ist ebenso ein Thema wie die Analyse von Logdateien und natürlicher Sprache in Streaming Szenarien.


Aktuelles

  • Siemens Robotics Hackathon

    Siemens Robotics Hackathon – Eine Veranstaltung der Europäischen Robotikwoche (#EWR2019). Dieser Hackathon ist Teil der Europäischen Robotikwoche, die...

  • Ankündigung Kolloquium "Future Energy Systems"

    Das nächste Campus AD Kolloquium findet in Kooperation mit dem Campus Future Energy Systems statt.

  • Rückblick Summerschool IoT meets AI

    Von Montag 02.09.2019 bis Donnerstag 05.09.2019 trafen sich rund 30 Studenten, Doktoranden und Professionals im Werk 1 in München für die Summerschool...

Weitere Meldungen anzeigen

Ihr persönlicher Ansprechpartner

Mehr erfahren

Ihr persönlicher Ansprechpartner

Ich helfe Ihnen gerne persönlich weiter.

Fabian Rhein

Telefon: +49 (0) 89 / 636-634 134

E-Mail: kontakt@campus-ad.de

Jetzt Kontakt aufnehmen

Mehr erfahren

Jetzt Kontakt aufnehmen

Unsere Partner

page: 0.962s, sql: 530⨯, 0.166s