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BigGIS: A Continuous Refinement Approach to Master Heterogeneity and Uncertainty in Spatio-Temporal Big Data (Vision Paper)

Wiener, Patrick; Stein, Manuel; Seebacher, Daniel; Bruns, Julian; Frank, Matthias; Simko, Viliam; Zander, Stefan; Nimis, Jens


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1145/2996913.2996931
Dimensions
Zitationen: 6
Zugehörige Institution(en) am KIT Universität Karlsruhe (TH) – Einrichtungen in Verbindung mit der Universität (Einrichtungen in Verbindung mit der Universität)
FZI Forschungszentrum Informatik (FZI)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften – Institut für Informationswirtschaft und Marketing (IISM)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-4503-4589-7
KITopen-ID: 1000062102
Erschienen in 24th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2016)
Verlag Association for Computing Machinery (ACM)
Nachgewiesen in OpenAlex
Dimensions
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 16 – Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen
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