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benchmark_ergebnisse.csv
Aug 27, 2026 - Vergleichsrechnung numerischer Lösungsverfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen
Comma Separated Values - 6.4 KB - MD5: 14ba26e610b3871033e37dd402ba2377
Data
Verfahren, Problem, Schrittweite, Fehler, Laufzeit.
testprobleme.py
Aug 27, 2026 - Vergleichsrechnung numerischer Lösungsverfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen
Python Source Code - 1.4 KB - MD5: 404bb3c428faa955fbb37a981919e044
Code
Definition der Anfangswertprobleme.
Patientenzufriedenheitsbefragung in drei Reha-Einrichtungen, 2023
Patientenzufriedenheitsbefragung in drei Reha-Einrichtungen, 2023
Aug 27, 2026 - Arbeitsgruppe Versorgungsforschung
Petersen, Ilka, 2023, "Patientenzufriedenheitsbefragung in drei Reha-Einrichtungen, 2023", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/T7BBHB, Root, V1
Anonymisierte Befragungsdaten zur Patientenzufriedenheit in drei Rehabilitationseinrichtungen, inklusive Erhebungsinstrument und aggregierten Auswertungstabellen. Die Einrichtungen sind pseudonymisiert (A, B, C).
abbildung_itemprofil.png
abbildung_itemprofil.png
Aug 27, 2026 - Patientenzufriedenheitsbefragung in drei Reha-Einrichtungen, 2023
PNG Image - 3.2 KB - MD5: 5ce1cc44c4cc578aac393ee0f1636f4e
Documentation
Mittelwerte je Item, alle Einrichtungen.
erhebungsinstrument.md
Aug 27, 2026 - Patientenzufriedenheitsbefragung in drei Reha-Einrichtungen, 2023
Markdown Text - 1.3 KB - MD5: 0c91b1075320ab2a8cc8b1bc0af86156
Documentation
Eingesetzter Fragebogen mit Skalen.
zufriedenheit_2023.csv
Aug 27, 2026 - Patientenzufriedenheitsbefragung in drei Reha-Einrichtungen, 2023
Comma Separated Values - 11.6 KB - MD5: 6d9e7d6f576b672be2ae6e2e3a612fd1
Data
Itemantworten je Teilnehmendem.
Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)
Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)
Aug 27, 2026
Kowalski, Tobias, 2023, "Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/OM1M4J, 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.
architektur.png
architektur.png
Aug 27, 2026 - Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)
PNG Image - 5.9 KB - MD5: 06181c5ebc1bdeba054fb37d075e7a42
Documentation
Verarbeitungsstufen der Pipeline.
beispieldaten.csv
Aug 27, 2026 - Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)
Comma Separated Values - 6.4 KB - MD5: eed458035f084bb33f628c475026aa54
Data
Kurzer Beispielauszug für den Testlauf.
pipeline.py
Aug 27, 2026 - Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)
Python Source Code - 1.3 KB - MD5: ef2bdb8cde86490b4c0dbdfbfc5bccaa
Code
Einlesen, Ausreißererkennung, Aggregation.
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