When is Harry Potters birthday? - question answering on linked data

Question Answering (QA) systems provide a user-friendly way to access any type of knowledge base and especially for Linked Data sources to get insight into semantic information. But understanding natural language, transferring it to a formal query and finding the correct answer is a complex task. The challenge is even harder when the QA system aims to be easily adaptable regarding the underlying information. This goal can be achieved by an approach that is independent from the knowledge base. Thereby, the respective data can be replaced or updated without changes on the system itself. With this paper we present our QA approach and the demonstrator which is able to consume natural language questions of general knowledge (not specific to a topic or domain)

Processing large raster and vector data in apache spark

Spatial data processing frameworks in many cases are limited to vector data only. However, an important type of spatial data is raster data which is produced by sensors on satellites but also by high resolution cameras taking pictures of nano structures, such as chips on wafers. Often the raster data sets become large and need to be processed in parallel on a cluster environment. In this paper we demonstrate our STARK framework with its support for raster data and functionality to combine raster and vector data in filter and join operations. To save engineers from the burden of learning a programming language, queries can be formulated in SQL in a web interface. In the demonstration, users can use this web interface to inspect examples of raster data using our extended SQL queries on a Apache Spark cluster

Wirtschaftsinformatik: Was ist das?

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Zugriff auf multimediale XML-Dokumente in Objekt-relationalen Datenbanksystemen

In den letzten Jahren hat die Thematik wireless-orientierter, multimedialer Content Management Systeme zunehmend an Bedeutung gewonnen. In diesem Kontext kann die Extensible Markup Language (XML) zur Verbesserung einer grossen Bandbreite möglicher Anwendungen beitragen. Diese Arbeit widmet sich der Systemkonzeption einer Schnittstelle zum jeweiligen Datenbanksystem, die eine Nutzung der objekt-relationalen Multimedia-Fähigkeit zuläßt und die Ableitung der jeweiligen anwendungs- und endgeräteabhängigen Präsentation ermöglicht. Die zugehörige XML-basierte Request-Bearbeitungs und Anfrage-Transformations-Strategien werden diskutiert

Zugriff auf multimediale XML-Dokumente in Objekt-relationalen Datenbanksystemen

In den letzten Jahren hat die Thematik wireless-orientierter, multimedialer Content Management Systeme zunehmend an Bedeutung gewonnen. In diesem Kontext kann die Extensible Markup Language (XML) zur Verbesserung einer grossen Bandbreite möglicher Anwendungen beitragen. Diese Arbeit widmet sich der Systemkonzeption einer Schnittstelle zum jeweiligen Datenbanksystem, die eine Nutzung der objekt-relationalen Multimedia-Fähigkeit zuläßt und die Ableitung der jeweiligen anwendungs- und endgeräteabhängigen Präsentation ermöglicht. Die zugehörige XML-basierte Request-Bearbeitungs und Anfrage-Transformations-Strategien werden diskutiert