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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.
Die statistische Analyse der Ertragslage öffentlicher Unternehmen bringt Informationen über die Ertragskraft dieser Unternehmensgruppe. Die erforderlichen Kennzahlen werden den Jahresabschlussbilanzen entnommen, die die amtliche Statistik in öffentlichen Unternehmen erhebt. Zunächst werden geeigneten Kennzahlen ausgewählt und definiert, für die einzelnen Unternehmen aufbereitet sowie für die Gesamtheit öffentlicher Unternehmen und ihre Klassen aggregiert. Sie werden in ihrer Entwicklung über den Zeitraum von 1999 bis 2006 analysiert und – unter starken Vorbehalten – mit analogen Kennzahlen in der privaten Wirtschaft verglichen. Die Vorbehalte ergeben sich daraus, dass sich Ziele und Bedingungen im öffentlichen Unternehmensbereich häufig von denen der privaten Wirtschaft unterscheiden, z. B. durch die stärkere Orientierung an öffentlichen Aufgaben als an betriebswirtschaftlicher Effizienz, durch die eingeschränkte Veräußerbarkeit des Vermögens und durch das geringere Risiko einer Insolvenz. Öffentliche Unternehmen haben im Mittel wegen der Spezifik ihrer Aufgaben und politisch determinierter Preise einen geringeren Umsatz als private Unternehmen. Im Vergleich zu privaten sind öffentliche Unternehmen auch durch eine höhere Zinselastizität, die mit einem hohen Verschuldungsgrad zusammenhängt, und eine höhere Abschreibungsintensität gekennzeichnet. Die letzte ist auf das umfangreiche öffentliche Vermögen zurückzuführen. Im Großen und Ganzen unterstreicht die statistische Analyse der Ertragslage die enge Verflechtung zwischen öffentlichen Unternehmen und öffentlichen Haushalten.
Öffentliche Unternehmen werden in Adäquation zum wirtschaftlichen und politischen Verständnis an Hand des Finanz- und Personalstatistikgesetzes operationalisierbar definiert und sowohl gegenüber öffentlichen Behörden als auch gegenüber privaten Unternehmen abgegrenzt. Dabei wird gezeigt, dass keine Deckungsgleichheit, aber eine stückweise Überlappung mit dem Sektor Staat besteht. Dadurch gewinnt ein Teil der öffentlichen Unternehmen Bedeutung für die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, insbesondere für den öffentlichen Schuldenstand und damit für die Konvergenzkriterien im Rahmen der Wirtschafts- und Währungsunion. Die amtliche Statistik gewinnt die Daten für die Statistik öffentlicher Unternehmen in Totalerhebung aus den Jahresabschlüssen dieser Unternehmen einschließlich ihrer Gewinn und Verlustrechnung. Die Statistik öffentlicher Unternehmen übertrifft damit in ihrer Ausführlichkeit und Tiefe die meisten anderen Fachstatistiken. Dem steht der Nachteil der relativ späten Verfügbarkeit gegenüber. Der Wissenschaft steht die Statistik in Form einer formal anonymisierten Datei an Wissenschaftlerarbeitsplätzen in den Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder zur Verfügung. Der Anonymisierungsprozess bedeutet eine weitere Verzögerung der Verfügbarkeit der Daten und steht zusammen mit strengen Geheimhaltungsvorschriften in den Forschungsdatenzentren im Widerspruch zur gebotenen Transparenz und der vorgeschriebenen Offenlegung der Bilanzen im öffentlichen Sektor.
Die Analyse der Finanzlage öffentlicher Unternehmen bringt Informationen über die Kapitalbereitstellung und die Liquidität dieser Unternehmen. Die erforderlichen Kennzahlen werden den Jahresabschlussbilanzen entnommen, die die amtliche Statistik in öffentlichen Unternehmen erhebt. Zunächst werden geeigneten Kennzahlen ausgewählt und definiert, für die einzelnen Unternehmen aufbereitet sowie für die Gesamtheit öffentlicher Unternehmen und ihre Klassen aggregiert. Sie werden in ihrer Entwicklung über den Zeitraum von 1999 bis 2006 analysiert und – unter starken Vorbehalten – mit analogen Kennzahlen in der privaten Wirtschaft verglichen. Die Vorbehalte ergeben sich daraus, dass sich Ziele und Bedingungen im öffentlichen Unternehmensbereich häufig von denen der privaten Wirtschaft unterscheiden, z. B. durch die stärkere Orientierung an öffentliche Aufgaben als an betriebswirtschaftliche Effizienz, durch die eingeschränkte Veräußerbarkeit des Vermögens und durch das geringere Risiko einer Insolvenz. Dank der Kapitalzuführungen von der öffentlichen Hand haben öffentliche Unternehmen in Deutschland höhere und zunehmende Eigenkapital- und Rücklagenquoten im Vergleich zu privaten Unternehmen, während ihr durchschnittlicher Innenfinanzierungsgrad und ihre Kapitalrückflussquote unter denen im privaten Sektor liegen. Insgesamt wird durch die Analyse der Finanzlage die enge Verflechtung zwischen öffentlichen Unternehmen und öffentlichen Haushalten unterstrichen.
Das Fremdwort im Deutschen
(2011)