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31 to 40 of 61 Results
Markdown Text - 1.3 KB - MD5: f5d82f4dd3e6b5270f6e373cf578b116
Documentation
Erhebungszeitraum, Kontaktwege, Ausfälle.
Aug 24, 2026
Kowalski, Tobias, 2023, "Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/HELPHC, Root, V1
Quellcode und Beispieldaten einer Pipeline zur Vorverarbeitung von IoT-Sensordaten, entstanden in einem studentischen Praxisprojekt. Die Pipeline liest Rohmesswerte aus CSV, erkennt Ausreißer, aggregiert auf Stundenwerte und schreibt das Ergebnis zurück. Enthält keine produktionsrelevanten Zugangsdaten.
PNG Image - 5.5 KB - MD5: 8079394ddd4120e840505031738e69e2
Documentation
Verarbeitungsstufen der Pipeline.
Comma Separated Values - 6.4 KB - MD5: 601afd45d6fea8d6ac01ceba2c68175c
Data
Kurzer Beispielauszug für den Testlauf.
Python Source Code - 1.3 KB - MD5: ef2bdb8cde86490b4c0dbdfbfc5bccaa
Code
Einlesen, Ausreißererkennung, Aggregation.
Markdown Text - 750 B - MD5: 052a914361d6f2871c61236212608508
Documentation
Aufbau, Installation, Beispielaufruf.
Aug 24, 2026
Wenzel, Almut, 2021, "Digitalisate historischer Vorlesungsverzeichnisse 1947–1960", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/BECWD1, Root, V1
Gescannte und per OCR erschlossene Vorlesungsverzeichnisse der Nachkriegsjahre aus den Beständen des Universitätsarchivs. Grundlage einer hochschulhistorischen Auswertung von Fächerangebot, Lehrpersonal und Studierendenzahlen. Die OCR-Erkennung wurde nicht nachkorrigiert; die Erkennungsgüte ist je Jahrgang im Übersichtsdokument ausgewiesen.
PNG Image - 6.0 KB - MD5: 53eb2ee2c57ada5e4e1be6d0ec097ad9
Documentation
Beispielseite aus dem Jahrgang 1952.
Comma Separated Values - 1.2 KB - MD5: c810a3ca1b3a828924e254656e500460
Documentation
Jahrgang, Seitenzahl, Erkennungsgüte, Signatur.
Aug 24, 2026 - Bildungs- und Hochschulforschung
Groth, Marcus, 2024, "Auswertungsskripte zur Befragung digitaler Lernangebote 2023/24", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/KRRYKG, Root, V1
Begleitende Auswertungsskripte zum Datensatz der Befragung zur Nutzung digitaler Lernangebote. Die Skripte rechnen die deskriptiven Statistiken, prüfen die Skalenreliabilität und erzeugen sämtliche Abbildungen des Abschlussberichts. Ausführbar gegen die veröffentlichte CSV-Datei ohne weitere Anpassungen.
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