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Willkommen am Institut AIFB

dem Informatik-Institut der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften des KIT


Professoren
Prof. Dr. Andreas Oberweis, Prof. Dr. Hartmut Schmeck, Prof. Dr. Detlef Seese,
Prof. em. Dr. Dr.h.c. Wolffried Stucky, Prof. Dr. Rudi Studer (Sprecher)


Meldungen

Wolfgang-Heilmann-Preis 2014 für Stefan Hellfeld, Agnes Koschmider und Andreas Oberweis

14. Oktober 2014 - Die Empirical Living Lab Methode (EmLiL), die zusammen von Wissenschaftlern des FZI Forschungszentrum Informatik und des Instituts AIFB am Karlsruher Institut für Technologie (Dr. Stefan Hellfeld, Dr. Agnes Koschmider und Prof. Dr. Andreas Oberweis) entwickelt wurde, ist ein Vorschlag zur Wahrung der Privatheit in der E-Society. Die feierliche Preisübergabe fand am 25. Oktober 2014 auf dem Integrata-Kongress im Rahmen der 44. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in Stuttgart statt. Mehr...


AIFB-Startup SearchHaus gewinnt EXIST-Förderung

Karlsruhe, 01. Januar 2014 - Die beiden Alumni Dr. Daniel Herzig und Dr. Günter Ladwig aus der Forschungsgruppe „Wissensmanagement“ von Prof. Studer haben mit ihrer Ausgründung SearchHaus ein EXIST Stipendium gewonnen. Die begehrte Förderung beginnt ab dem 1. Januar 2014 und stellt finanzielle Mittel für ein Jahr zum Ausbau ihrer semantischen Suchtechnologie bereit.
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AIFB Themenheft 2014 -
30. AIK-Symposium
"Semantik in Big Data"

Karlsruhe, 9. September 2014 - Im neuen AIFB Themenheft 2014 finden Sie die Einladung zum 30. AIK-Symposium "Semantik in Big Data", weitere Beiträge zu diesem Thema und viele aktuelle Highlights aus dem Institut AIFB. Das 30. AIK-Symposium wird am 31.10.2014 gemeinsam mit dem Verein AIK e.V. veranstaltet. Das Programm und Informationen zur Anmeldung sind auf der Webseite des Vereins zu finden (siehe auch Pressemitteilung).


W3C standardisiert Linked-Data-Vokabular für Statistiken mit Hilfe von AIFB/FZI

16. Januar 2014 - Die W3C Government Linked Data Working Group (GLD) hat ein RDF-Vokabular zum Veröffentlichen von multidimensionalen Datensätzen wie z.B. Statistiken und von Sensoren standardisiert. Das RDF Data Cube Vokabular (QB) ermöglicht es, Datensätze mittels Linked-Data-Werkzeugen zu publizieren, zu integrieren und zu analysieren. Zur Unterstützung von QB haben Wissenschaftler von AIFB/FZI und DERI eine W3C Notiz Use Cases and Lessons for the Data Cube Vocabulary veröffentlicht. More...