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  1. Forgetting machines
    knowledge management evolution in early modern Europe
    Autor*in:
    Erschienen: [2016]; © 2016
    Verlag:  Brill, Leiden

    Standort:
    Max-Planck-Institut für Wissenschaftsgeschichte, Bibliothek
    Signatur:
    001 F721
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Universitätsbibliothek Freiburg
    Signatur:
    SW 2017/705
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    Signatur:
    2019 A 321
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Franckesche Stiftungen, Studienzentrum August Hermann Francke, Archiv und Bibliothek
    Signatur:
    CBb 560
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
    Signatur:
    MK 15 19 Scho. Cev. 1
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek - Niedersächsische Landesbibliothek
    Signatur:
    2018/2144
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Universitätsbibliothek Heidelberg
    Signatur:
    2017 A 534
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Universitätsbibliothek Kiel, Zentralbibliothek
    Signatur:
    Bx 6591
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Universitätsbibliothek Leipzig
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)

    Standort:
    Klassik Stiftung Weimar / Herzogin Anna Amalia Bibliothek
    Signatur:
    274174 - A
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Herzog August Bibliothek Wolfenbüttel
    Signatur:
    68.3650
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)
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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Herzog August Bibliothek Wolfenbüttel; Herzogin Anna Amalia Bibliothek
    Beteiligt: Cevolini, Alberto (HerausgeberIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Druck
    ISBN: 9789004278462
    Weitere Identifier:
    9789004278462
    RVK Klassifikation: AN 92900 ; QP 345 ; AK 16400
    Schriftenreihe: Array ; Array
    The handpress world ; volume 40
    Schlagworte: Learning and scholarship; Information organization; Classification; Learning and scholarship; Information organization; Classification
    Umfang: XI, 389 Seiten, Illustrationen
    Bemerkung(en):

    "International workshop "Forgetting machines. Knowledge management evolution in early modern Europe" in July 2015" (Acknowledgements)

    Includes bibliographical references and index
  2. A Numerical Approach for Assigning a Reputation to Users of an IoT Framework
    Autor*in: CUOMO, SALVATORE ; DE MICHELE, PASQUALE ; GALLETTI, ARDELIO ; PONTI, Giovanni
    Erschienen: 2016

    Nowadays, in the Internet of Things (IoT) society, the massive use of technological devices available to the people makes possible to collect a lot of data describing tastes, choices and behaviours related to the users of services and tools. These... mehr

     

    Nowadays, in the Internet of Things (IoT) society, the massive use of technological devices available to the people makes possible to collect a lot of data describing tastes, choices and behaviours related to the users of services and tools. These information can be rearranged and interpreted in order to obtain a rating (i.e., evaluation) of the subjects (i.e., users) interacting with specific objects (i.e., items). Generally, reputation systems are widely used to provide ratings to products, services, companies, digital contents and people. Here, we focus on this issue, adopting a Collaborative Reputation System (CRS) to evaluate the visitors' behaviour in a real cultural event. The results obtained, compared with those obtained by other methods (i.e., classification), have confirmed the reliability and the usefulness of CRSes for deeply understand dynamics related to visiting styles.

     
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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Aufsatz aus einer Zeitschrift
    Format: Online
    Schlagworte: Classification; Collaborative Reputation System; Cultural heritage; Internet of Thing; Computer Science (all)
  3. Mimic Visiting Styles by Using a Statistical Approach in a Cultural Event Case Study
    Autor*in: CUOMO, SALVATORE ; DE MICHELE, PASQUALE ; SEVERINO, GERARDO ; Pragliola, Monica
    Erschienen: 2016

    Classifying the behaviours of users in the cultural spaces with the aim to infer knowledge about the event fruition is a fascinating challenge. In this paper, starting from real data, we are interested in predicting the user dynamics related to the... mehr

     

    Classifying the behaviours of users in the cultural spaces with the aim to infer knowledge about the event fruition is a fascinating challenge. In this paper, starting from real data, we are interested in predicting the user dynamics related to the interaction of a spectator with artworks and with the available technologies. Clustering techniques are preliminary used to find groups that reflect visiting styles. Accordingly with this, we assume that visitors are previously classified. The start-up dynamical process underlying classification can be affected by several errors. Here we adopt a powerful statistical method to predict the visiting style dynamics of spectators. Finally, numerical experiments confirm that it is possible to predict the visitors' behaviour with good results.

     
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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Aufsatz aus einer Zeitschrift
    Format: Online
    Schlagworte: Classification; Cultural Heritage; Linear Multistep Method; Particle Filter; Statistical approach; Computer Science (all)