281 to 290 of 416 Results
Markdown Text - 1.3 KB -
MD5: 0c91b1075320ab2a8cc8b1bc0af86156
Eingesetzter Fragebogen mit Skalen. |
Comma Separated Values - 11.6 KB -
MD5: cfc3abe8b0585079438644c56cfc5eda
Itemantworten je Teilnehmendem. |
Aug 25, 2026 - Arbeitsgruppe Versorgungsforschung
Nowak, Peter; Sallam, Nadia, 2023, "Versorgungsatlas ambulanter Pflegeeinrichtungen Rheinland", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/2E0HZW, Root, V1
Geokodierte Übersicht ambulanter Pflegeeinrichtungen mit Angaben zu Trägerschaft, Platzkapazität und Auslastung, erhoben für eine Versorgungsanalyse im ländlichen Raum des Rhein-Erft-Kreis. Die Standortkoordinaten sind auf 500 m gerundet. |
Aug 25, 2026 -
Versorgungsatlas ambulanter Pflegeeinrichtungen Rheinland
PNG Image - 9.9 KB -
MD5: 0b91e5995114ec936737841cebe326b7
Auslastung über Platzkapazität. |
Aug 25, 2026 -
Versorgungsatlas ambulanter Pflegeeinrichtungen Rheinland
Comma Separated Values - 4.3 KB -
MD5: 05b94d7500c47bd6cae440be46500ff0
Eine Zeile je Einrichtung, gerundete Koordinaten. |
Aug 25, 2026 -
Versorgungsatlas ambulanter Pflegeeinrichtungen Rheinland
Markdown Text - 1.3 KB -
MD5: f437ef821f06983298147940f251fabc
Erhebungszeitraum, Kontaktwege, Ausfälle. |
Aug 25, 2026 - Universität zu Köln
Kowalski, Tobias, 2023, "Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/FYNTDS, 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 - 8.4 KB -
MD5: 132bad2f92bcf7c987a5f9a15dc2c84b
Verarbeitungsstufen der Pipeline. |
Comma Separated Values - 6.4 KB -
MD5: 9e5ddd4a1d525e89be64660617747f49
Kurzer Beispielauszug für den Testlauf. |
Python Source Code - 1.3 KB -
MD5: ef2bdb8cde86490b4c0dbdfbfc5bccaa
Einlesen, Ausreißererkennung, Aggregation. |
