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.
Data obtained from the open survey developed by the LEARN project (http://www.learn-rdm.eu/) as a self-assessment tool to assist institutions discover how ready they are for managing research data. This dataset replaces the first one published at http://doi.org/10.5281/zenodo.61903. The survey is based on the issues posed to institutions by the LERU Roadmap for Research Data published at the end of 2013, and available at: http://www.learn-rdm.eu/material/leru_roadmap_for_research_data The survey has thirteen questions addressing the main elements to be taken into account in developing an institutional strategy for research data management. Each question has three possible answers representing green, yellow or red light. The more ‘green light’ responses recorded, the readier an institution probably is for managing its research data. The survey is available in English at http://learn-rdm.eu/en/rdm-readiness-survey/ and in Spanish at http://learn-rdm.eu/encuesta-rdm/
This website is for information related to the CESAER Taskforce on Open Science, and in particular on its sub-group looking at how the Technical Universities in Europe deal with Engineering and Research Data Management. The group is working on two tasks Task 1 - FAIR Data in Engineering (2018-19) Read - Summary of First Findings on…
Hackathons providing sandbox environments for practicing reproducible research. Use the Hub to organise events, submit papers for reproduction, record and feed back reviews
T. Wissik, and M. Ďurčo. Selected Papers from the CLARIN Annual Conference 2015, October 14–16, 2015, Wroclaw, Poland, 123, page 94-107. Linköping University Electronic Press, Linköpings universitet, (2015)
D. Iglezakis. Dataset, https://doi.org/10.15770/darus-471, (2020)Related Publication: Schembera, B. & Iglezakis, D. (2020). EngMeta - Metadata for Computational Engineering. International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies, 7 (9). p-122-156. (doi:10.23455/ijmso-12345).
S. Davidson, and J. Freire. Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, page 1345--1350. New York, NY, USA, ACM, (2008)
B. Bhumiratana, and M. Bishop. Proceedings of the 2Nd International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments, page 73:1--73:8. New York, NY, USA, ACM, (2009)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), page 563--570. Paris, France, European Language Resources Association (ELRA), (May 2018)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Miyazaki, Japan, European Language Resources Association (ELRA), (May 2018)
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..