Sciformation Consulting entwickelt Software für den Einsatz in der Forschung, insbesondere für die Chemie und angrenzende Gebiete.
Sciformation ELN ist ein multidisziplinäres Elektronisches Laborjournal (ELN), das nahezu jeder Anforderung im diesem Bereich gewachsen ist – auch den Herausforderungen in Unternehmen und großen Forschungsinstituten. Es vereint unter einem Dach ein ausgefeiltes Laborjournal mit Analytikintegration, ein In-house-Bestellsystem und ein LIMS – so können vorhandene Informationen und mögliche Synergien bestmöglich genutzt werden.
für Chemiker Chemiker profitieren von bequemer Ansatzberechnung, integriertem Chemikalieninventar oder nützlichen Auswertungsfunktionen. Biologen und Biochemiker können Experimente mit Mikrotiterplatten effizient abbilden und organisieren.
für Physiker und Ingenieure Auch Physiker und Ingenieure können von der strukturierten Erfassung von Workflows in Sciformation ELN profitieren und Analytik wie auf Papier mit Anmerkungen versehen.
für Forensiker Forensiker können in der Datenbank nach Analytikmessungen mit ähnlichen Signalmustern suchen und Asservate in maßgeschneiderten Formularen erfassen.
flexibel für neue Aufgaben Durch die hohe Flexiblität ist die Lösung für neue Aufgaben zum Greifen nah.
Sciformation ELN vereint Versuchsbeschreibungen, Analytikdaten und relevante Literatur auf einer Plattform, um Forschungsdaten nachhaltig nutzbar zu machen.
open enventory ist speziell auf die Belange kleinerer chemischer Forschungsgruppen zugeschnitten und hat weltweit Anhänger gefunden.
Mit Sciformation VectorMol zeichnen Sie Moleküle und Reaktionsgleichungen im Browser – ohne Java-Applets oder Plugins.
RightsStatements.org stellt ein Set standardisierter Rechtehinweise zur Verfügung, die genutzt werden können, um den Urheberrechts- und Weiterverwendungs-Status digitaler Objekte mitzuteilen.
F. Kleinkopf. Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht Nomos, Baden-Baden, (2022)Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Miningzur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Musterin großen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage desmaschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode ausurheberrechtlicher Perspektive und berücksichtigt dabei die Bedeutungund Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondereInteressenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinäreErkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexeRechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkreteLösungsvorschläge unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf derlangfristigen Zugänglichkeit der erzeugten Forschungsdaten..
L. Käde. Datenrecht und neue Technologien Nomos, Baden-Baden, 1 edition, (2021)Die interdisziplinäre Analyse nimmt konkreten Bezug zu in derKI-Entwicklung eingesetzten Machine Learning (ML)-Frameworks und gibtpraxisrelevante Antworten auf damit zusammenhängendeurheberrechtliche Fragen. Insbesondere der Datenbank(werk)schutz fürML-Modelle steht dabei im Fokus. Die Arbeit bietet außerdem eineEinschätzung der Relevanz von Text und Data Mining-Schranken imKI-Kontext. Mit Blick auf die Erzeugung von Werken durch bzw. mithilfevon ML wird die Zurechnungsproblematik erörtert, eine Lösungvorgeschlagen und eine Hilfestellung zur Ermittlung eines Urhebersangeboten. Darüber hinaus erfolgt hinsichtlich etwaiger KI-Autonomieeine Einführung in die Zusammenhänge von Intelligenz, Kreativitätund Computational Creativity..
A. Schreiber, and R. Struminski. Universal Access in Human--Computer Interaction. Design and Development Approaches and Methods: 11th International Conference, UAHCI 2017, Held as Part of HCI International 2017, Vancouver, BC, Canada, July 9--14, 2017, Proceedings, Part I 11, page 444--455. Springer, (2017)