WebTensor: Towards high-performance raster data analysis in the browser

Naumann, Lucas Fabian (2023) WebTensor: Towards high-performance raster data analysis in the browser. In: 2023 Database Systems for Business, Technology and Web, BTW 2023, Seiten 1083-1089. Gesellschaft für Informatik e.V.. BTW 2023, 2023-03-06 - 2023-03-10, Dresden, Deutschland. doi: 10.18420/BTW2023-75. ISBN 978-388579725-8. ISSN 1617-5468.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/199331/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

WebTensor: Towards high-performance raster data analysis in the browser

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Naumann, Lucas Fabian	lucas.naumann (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

6 März 2023

Erschienen in:

2023 Database Systems for Business, Technology and Web, BTW 2023

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.18420/BTW2023-75

Seitenbereich:

Seiten 1083-1089

Verlag:

Gesellschaft für Informatik e.V.

ISSN:

1617-5468

ISBN:

978-388579725-8

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

DataCube, Tensor, WASM

Veranstaltungstitel:

BTW 2023

Veranstaltungsort:

Dresden, Deutschland

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

6 März 2023

Veranstaltungsende:

10 März 2023

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R - keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - keine Zuordnung

Standort:

Jena

Institute & Einrichtungen:

Institut für Datenwissenschaften > Datenmanagement und -aufbereitung

Hinterlegt von:

Osterthun, Arne

Hinterlegt am:

22 Dez 2023 08:04

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:59

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