FAIR-IMPACT identifies practices, policies, tools and technical specifications to guide researchers, repository managers, research performing organisations, policy makers and citizen scientists towards a FAIR data management cycle. The focus is on persistent identifiers (PIDs), metadata, ontologies, metrics, certification and interoperability, starting with real-life use cases on social sciences and humanities, the photon and neutron sciences, life sciences and agri-food and environmental sciences.
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A. Goodman, A. Pepe, A. Blocker, C. Borgman, K. Cranmer, M. Crosas, R. Di Stefano, Y. Gil, P. Groth, M. Hedstrom und 5 andere Autor(en). (2014)cite arxiv:1401.2134Comment: Accepted in PLOS Computational Biology. This paper was written collaboratively, on the web, in the open, using Authorea. The living version of this article, which includes sources and history, is available at http://www.authorea.com/3410/.
O. Gundersen, und S. Kjensmo. Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), Association for the Advancement of Artificial Intelligence, (2018)
M. Gärtner, U. Hahn, und S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Seite 563--570. Paris, France, European Language Resources Association (ELRA), (Mai 2018)
M. Gärtner, U. Hahn, und S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Miyazaki, Japan, European Language Resources Association (ELRA), (Mai 2018)
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).
A. Kesper, V. Wenz, und G. Taentzer. (2020)cite arxiv:2007.11298Comment: 28 pages. This paper is an extended version of a paper to be published in ÄCM/IEEE 23rd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS '20)". Added subtitle.
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..