Ausgezeichnete Informatikdissertationen 1996 (eBook, PDF)

Im Auftrag der Gl herausgegeben durch den Nominierungsausschuß
Redaktion: Bibel, Wolfgang; Roithmayr, Friedrich; Reischuk, K. Rüdiger; Kerner, Otto; Gorny, Peter; Grass, W.; Fiedler, H.

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Die Gesellschaft für Informatik (GI) zeichnet jedes Jahr eine Informatikdissertation durch einen Preis aus. Die Auswahl dieser Dissertation stützt sich auf die von den Universitäten und Hochschulen für diesen Preis vorgeschlagenen Dissertationen. Somit sind die Teilnehmer an dem Auswahlverfahren der GI bereits als "Preisträger" ihrer Hochschule ausgezeichnet. Der Ausschuß der GI, der den Preisträger aus der Reihe der vorgeschlagenen Kandidaten nominiert, veranstaltete in Räumen der Akademie der Wissenschaften und Literatur Mainz ein Kolloquium. Es fiel dem Ausschuß schwer, unter den nach dem Kolloquium in die engere Wahl genommenen Kandidaten den Preisträger zu bestimmen. Die Publikation der hier präsentierten Kurzfassungen gleicht die Ungerechtigkeit der Auswahl eines Kandidaten unter mehreren ebenbürtigen Kandidaten etwas aus.

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Produktdetails

• Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
• Seitenzahl: 193
• Erscheinungstermin: 9. März 2013
• Deutsch
• ISBN-13: 9783322912305
• Artikelnr.: 53156733

Autorenporträt

Prof. Dr. Wolfgang Bibel lehrt das Fachgebiet Intellektik am Fachbereich Informatik der TH Darmstadt.

Inhaltsangabe

Verfeinerung in objektorientierten Spezifikationen: Von Aktionen zu Transaktionen.- Effiziente Einbettungen baumartiger Graphen in den Hyperwürfel.- Projektionsbasierte Striktheitsanalyse.- HAMVIS: Generierung von Visualisierungen in einem Rahmensystem zur systematischen Entwicklung von Benutzerschnittstellen.- A Multiresolution Framework for Volume Rendering.- Phänomene der Knuth-Bendix Vervollständigung.- Visualisierungstechniken für den Compilerbau.- Statistische Modellierung, Klassifikation und Lokalisation von Objekten.- Darstellung formaler Beweise.- Betriebswirtschaftliche Anwendungsbereiche konnektionistischer Systeme.- Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und künstlichen neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft.