Refine
Year of publication
Document Type
- Article (30)
- Conference Proceeding (13)
- Part of a Book (9)
- Book (2)
Keywords
- Literaturanalyse (3)
- Digitale Transformation (2)
- Digitalisierung (2)
- Forschungsprozess (2)
- Robotic Process Automation (2)
- Text Analytics (2)
- Arbeit 4.0 (1)
- Chatbots (1)
- Customer Experience Management (1)
- Customer Journeys (1)
- E-Learning (1)
- EBSCO Discovery Service (1)
- Enterprise Architecture (1)
- Forschung (1)
- Forschungsinformationssystem (1)
- Geschäftsmodelle (1)
- IBM Watson Explorer (1)
- Image Database (1)
- Image Forensics (1)
- Informationsgetriebene Geschäftsmodelle (1)
- Intelligentes Parken (1)
- Internet der Dinge (1)
- Kommerzielle Interaktionen (1)
- Literatur-analyse-prozess (1)
- Literaturdaten (1)
- Literature review (1)
- Literaturrecherche (1)
- Mobile Phones (1)
- Monetarisierung (1)
- Prozessagilität (1)
- Prozessautomatisierung (1)
- Qualitative Wertschöpfungsanalyse (1)
- Research process (1)
- Serviceintegration (1)
- Software Robots (1)
- Text Analytics (1)
- Text Mining (1)
- Text analytics (1)
- Text mining (1)
- Unternehmensarchitekturen (1)
- Unternehmensarchitekturen Internet der Dinge (1)
- Wertschöpfungskettenanalyse (1)
- Wissenstransfer (1)
- business process automation (1)
- commercial offthe- shelf solutions (1)
- robotic process automation (1)
- software evaluation (1)
- software selection (1)
Institute
- Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik (54) (remove)
Dieser Beitrag stellt einen Bewertungsrahmen für Smart Services vor, der auf dem Konzept vollständiger Finanzpläne (VOFI) basiert. Zunächst wird eine IoT-Architektur für Smart Services eingeführt, die die Grundlage für deren Betrachtung aus Sicht der Unternehmensplanung liefert. Hierauf aufbauend wird ein Bewertungsrahmen für die finanzplanorientierte Wirtschaftlichkeitsbewertung von Smart Services geschaffen, mit dem die relevanten Zahlungsfolgen differenziert erfasst werden. Mithilfe des entwickelten VOFI-Systems wird anschließend aufgezeigt, wie mithilfe einer Risikoanalyse die Unsicherheit von Modellparametern berücksichtigt werden kann.
Nowadays, the most employed devices for recoding videos or capturing images are undoubtedly the smartphones. Our work investigates the application of source camera identification on mobile phones. We present a dataset entirely collected by mobile phones. The dataset contains both still images and videos collected by 67 different smartphones. Part of the images consists in photos of uniform backgrounds, especially collected for the computation of the RSPN. Identifying the source camera given a video is particularly challenging due to the strong video compression. The experiments reported in this paper, show the large variation in performance when testing an highly accurate technique on still images and videos.