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The sixth volume of the DIGAREC Series holds the contributions to the DIGAREC Keynote-Lectures given at the University of Potsdam in the winter semester 2009/10. With contributions by Mark J.P. Wolf (Concordia University Wisconsin), Espen Aarseth (Center for Computer Games Research, IT University of Copenhagen), Katie Salen (Parsons New School of Design, New York), Laura Ermi and Frans Mäyrä (University of Tampere), and Lev Manovich (University of Southern California, San Diego).
Unique column combinations of a relational database table are sets of columns that contain only unique values. Discovering such combinations is a fundamental research problem and has many different data management and knowledge discovery applications. Existing discovery algorithms are either brute force or have a high memory load and can thus be applied only to small datasets or samples. In this paper, the wellknown GORDIAN algorithm and "Apriori-based" algorithms are compared and analyzed for further optimization. We greatly improve the Apriori algorithms through efficient candidate generation and statistics-based pruning methods. A hybrid solution HCAGORDIAN combines the advantages of GORDIAN and our new algorithm HCA, and it significantly outperforms all previous work in many situations.
Vorliegender Leitfaden ist eines der Ergebnisse des Forschungsprojekts „Open Innovation in Life Sciences“ (OIL), das von Mai 2008 bis April 2011 an der Universität Potsdam durchgeführt wurde. Er nimmt für sich in Anspruch, gerade Innovationsmanager in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) der Pharmaindustrie bei der Einführung des Open Innovation Managements zu unterstützen. Zielsetzung des Forschungsprojekts war es, (1) die Chancen und Risiken von Open Innovation unter besonderer Berücksichtigung der Anforderungen von Pharma-KMU zu analysieren und (2) daraus abgeleitet ein Konzept zur Implementierung von Open Innovation bei Pharma-KMU zu entwickeln. Der Ausgangspunkt des Projektes war die Erkenntnis, dass die Life Sciences-Branche im Allgemeinen und die Pharmaindustrie im Besonderen durch eine steigende Komplexität der Innovationsprozesse und eine zunehmende Tendenz zu Kooperationen gekennzeichnet ist. Vor diesem Hintergrund eröffnet gerade der Open Innovation-Ansatz für die Pharmabranche neue Gestaltungs- und damit Wachstumsmöglichkeiten. Open Innovation – definiert als die planvolle Öffnung der Innovationsprozesse und die strategische Einbindung des Unternehmensumfelds – wird dabei als zentraler Erfolgsfaktor für die Innovationsfähigkeit beschrieben.
Basiswissen BWL – prägnant und verständlich vermittelt. Das Lehrbuch vermittelt Wirtschaftswissenschaftlern, angehenden Wirtschaftsingenieuren und -informatikern sowie Nebenfachstudierenden aus dem technischen Bereich die wichtigsten Grundlagen der BWL. Die 6. Auflage wurde umfassend überarbeitet, an die aktuelle Gesetzeslage angepasst und inhaltlich erweitert. Lernziele, Beispiele, Kontrollfragen und Aufgaben inklusive Lösungen erleichtern das selbstständige Lernen. Das optimierte Layout sorgt für mehr Übersichtlichkeit.
Gilles Blanchards Vortrag gewährt Einblicke in seine Arbeiten zur Entwicklung und Analyse statistischer Eigenschaften von Lernalgorithmen. In vielen modernen Anwendungen, beispielsweise bei der Schrifterkennung oder dem Spam- Filtering, kann ein Computerprogramm auf der Basis vorgegebener Beispiele automatisch lernen, relevante Vorhersagen für weitere Fälle zu treffen. Mit der mathematischen Analyse der Eigenschaften solcher Methoden beschäftigt sich die Lerntheorie, die mit der Statistik eng zusammenhängt. Dabei spielt der Begriff der Komplexität der erlernten Vorhersageregel eine wichtige Rolle. Ist die Regel zu einfach, wird sie wichtige Einzelheiten ignorieren. Ist sie zu komplex, wird sie die vorgegebenen Beispiele "auswendig" lernen und keine Verallgemeinerungskraft haben. Blanchard wird erläutern, wie Mathematische Werkzeuge dabei helfen, den richtigen Kompromiss zwischen diesen beiden Extremen zu finden.