Letzte Woche besuchte Yasin Ghafourian, einer unserer Forscher im Studio Data Science, Madrid, um an der 45. Konferenz über Forschung und Entwicklung im Bereich Information Retrieval (SIGIR [...]
Michael Boch, Forscher bei der Research Studios Austria Forschungsgesellschaft mbh, präsentierte auf der 2022 World Conference on Information Systems and Technologies (WorldCIST'22) das Paper"A systematic review of data management [...]
Das Projekt Safe-DEED, in dem analysiert wurde, wie Daten sicher und effizient ausgetauscht und genutzt werden können, wird am 2. Dezember erfolgreich abgeschlossen.
Während die Bedürfnisse von Gelegenheits-Web-Suchenden heute in der Regel gut befriedigt werden, sind die Antworten auf komplexere Suchanfragen oft unbefriedigend. Das Projekt DoSSIER will das ändern, indem es auf die unterschiedlichen Informationsbedürfnisse von professionellen Nutzer*innen eingeht.
Die meisten von uns nutzen Suchmaschinen mehrmals täglich, doch oft müssen wir uns durch viele nutzlose Suchresultate wühlen. Aber was, wenn Suchmaschinen uns mit genau den Informationen versorgen würden, die uns noch fehlen?
Können digitale Produkte eine Lösung gegen Überproduktion und Umweltverschmutzung sein? Die geplante europaweite Initiative ECoDES will mehr Nachhaltigkeit schaffen, indem sie den Verbrauch und die Herstellung physischer Produkte reduziert und stattdessen die Produktion digitaler Güter ankurbelt.
Wie können wir Vertrauen in künstliche Intelligenz und europäische Datenwirtschaft schaffen? Mit dieser Frage beschäftigte sich Anfang Oktober die Veranstaltung „Business Treff Trustworthy AI“. Stefan Gindl vom Research Studio Data Science stellte das RSA FG Projekt TRUSTS vor.
Auf dem 60. FITCE-Kongress konnte sich die Research Studios Austria FG mit anderen Branchenführern vernetzen und über Datenräume, Infrastruktur, die Cloud und mehr diskutieren.
Im Rahmen des Wettbewerbs "Coleridge Initiative - Show US the data" entwickelte Luca Papariello vom Research Studio Data Science eine praktische Lösung zur automatischen Erkennung von Datensätzen in wissenschaftlichen Publikationen.
Im Auftrag des Bundesministeriums für Finanzen erforscht das Mobile Knowledge Lab Multigraphen als Ansatz zur Vorhersage fiskalischer Risiken.
