The 'German Network for Bioinformatics Infrastructure – de.NBI' is a national, academic and non-profit infrastructure supported by the Federal Ministry of Education and Research providing bioinformatics services to users in life sciences research and biomedicine in Germany and Europe. The partners organize training events, courses and summer schools on tools, standards and compute services provided by de.NBI to assist researchers to more effectively exploit their data.
Im Onlineportal finden Nutzerinnen und Nutzer zunächst die bereits bekannten Leitlinien und ihre Erläuterungen. Neu hinzu kommen nun allgemeine und fachspezifische Kommentierungen, Fallbeispiele, eine Übersicht über häufig gestellte Fragen, Verweise auf Gesetze und andere Normen, zugehörige DFG-Stellungnahmen sowie externe Quellen. Für die Nutzerinnen und Nutzer des Portals existieren verschiedene Such- und Zugangsmodi. Eine englische Fassung soll 2021 freigeschaltet werden.
Slides give an overview over the actual situation of AAI and the used technologies (SAML, OAuth) and implementations (Shibboleth, ...) and outlook to a possible future
Annif is an open source toolkit for automated subject indexing. It integrates several machine learning and AI based algorithms for text classification.
scholaraly infrastructure to provide access to global scholarly bibliographic and citation data with full provenance (where, wen, who of the source data + change tracking)
Data provided under CC0
Home page for Library of Congress Recommended Formats Statement (RFS). RFS identifies analog and digital formats suitable for the large-scale acquisition of and long-term access to library collections. The identified formats have been selected to maximize the preservation and accessibility of creative content into the future.
PRONOM is an online technical registry providing impartial and definitive information about file formats, software products and other technical components required to support long-term access of electronic records.
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/
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..
D. Admin, and D. Iglezakis. Dataset, https://doi.org/10.15770/darus-470, (2020)related publication: Related Publication: Iglezakis, D., Seeland, A. (2020). Titel von Publikation. In: Titel von Sammelband (2020).p. 11-22. (doi:10.18324/324392034).
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, and 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.