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Tech Stack

Hierbei handelt es sich um einen Auszug.

[DE] Friedmann, D. & Raber, J. (2023):
Wie von Zauberhand - Testobjekt-Befüllung leicht gemacht
In: JavaSPEKTRUM 06/2023, pp. 25ff.
[DE] Friedmann, D. & Sultanow, E. (2022):
Performante Persistenz für Microservices - Ein Architekturstack mit MicroStream, Quarkus und Neo4J
In: JavaSPEKTRUM 03/2022, pp. 38ff.
[DE | OPEN ACCESS] Friedmann, D. & Sultanow, E.(2021):
Optimierung der Krankenhausdiagnostik im Bereich der Pneumonie mithilfe von CNNs.
In: Informatik Aktuell 01/2021. Accessed at 01/19/2021.
[DE] Sultanow, E. & Friedmann, D. (2019):
Container-Referenzarchitektur für Microservices in der Cloud.
In: ObjektSPEKTRUM 05/2019, pp. 22–27.

[DE | OPEN ACCESS] Grum, M. & Sultanow, E. & Friedmann, D. & Ullrich, A. & Gronau N. (2020).
Tools des Maschinellen Lernens: Marktstudie, Anwendungsbereiche & Lösungen der Künstlichen Intelligenz.
ISBN: 978-3-95545-318-7 - DOI: 10.30844/grum_2020.

[EN] Sultanow, E. & Chircu, A. & Plath, R. & Friedmann, D. & Merscheid, T. & Sharma, K. (2021).
17 AI evolves IA: A practitioner view on artificial intelligence information architecture.
10.1515/9783110676693-017.

[EN] Chircu, A. & Czarnecki , C. & Friedmann, D. & Pomaskow, J. & Sultanow, E. (2023):
Towards a Digital Twin of Society
In: Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences, pp.6748
[EN] Kreimeier, J. & Hammer, S. & Friedmann, D. & Karg, P. & Bühner, C. & Bankel, L. & Götzelmann, T. (2019):
Evaluation of different types of haptic feedback influencing the task-based presence and performance in virtual reality.
In: Proceedings of the 12th ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments, pp. 289–298.