Semantische Suche

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Abfrageanweisungen (Bedingungen)

Ausgabeanweisungen (Anzeige)

Optionen

Parameter [+]

limit:

Legt fest, wie viele Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse maximal angezeigt werden sollen

offset:

Legt fest, ab dem wievielten Ergebnis mit der Ausgabe der Abfrageergebnisse begonnen werden soll

link:

Legt fest, ob die Datenwerte der Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse als Link angezeigt werden sollen

headers:

Legt fest, ob Überschriften bzw. Attributbezeichnungen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse verwendet werden sollen

mainlabel:

Legt fest, welche Überschrift oder Bezeichnung für die Hauptergebnisspalte bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

intro:

Legt fest, welcher Text vor der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

outro:

Legt fest, welcher Text nach der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

searchlabel:

Legt fest, welcher Text als Link zur Ausgabe weiterer Abfrageergebnisse angezeigt werden soll

default:

Legt fest, welcher Text angezeigt werden soll, sofern keine Abfrageergebnisse vorhanden sind

import-annotation:

Legt fest, ob die zusätzlich annotierten Daten während des Parsens einer Seite kopiert werden sollen

propsep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributen der Ergebnisse genutzt werden soll

valuesep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributwerten der Ergebnisse genutzt werden soll

template:

Legt fest, welche Vorlage zum Anzeigen der Abfrageergebnisse verwendet werden soll

named args:

Legt fest, ob Bezeichnungen für die Parameter an die Vorlage bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse weitergegeben werden sollen

userparam:

Legt fest, welcher Wert jedem Vorlagenaufruf übergeben wird, sofern eine Vorlage genutzt wird

class:

Legt fest, welche zusätzliche CSS-Klasse genutzt werden soll

introtemplate:

Legt fest, welche Vorlage vor der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll

outrotemplate:

Legt fest, welche Vorlage nach der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll

sep:

Legt fest, welches Trennzeichen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse genutzt werden soll

prefix:

Control display of namespace in printouts

Sortierbedingungen

Löschen

Sortierbedingung hinzufügen

ErgebnisCodeFehleranalyseExtra

Zum Einbetten dieser Abfrage in eine Wikiseite kann der unten angegebene Code verwendet werden:

{{#ask: [[Kategorie:Termin]] [[Veranstaltungsdatum::>>18 Januar 2020]]
 |?Veranstaltungsdatum#DE-F[l, j. F Y, H:i \U\h\r]
 |?Veranstaltungsraum
 |format=template
 |limit=5
 |offset=5
 |link=none
 |sort=Veranstaltungsdatum
 |order=ascending
 |mainlabel=Name
 |searchlabel= weitere Termine
 |template=Termin-Ergebnis
 |named args=yes
}}

Ergebnisse 6 – 10 vorherige 5 20 50 100 250 500 nächste 5

JSON CSV RSS RDF

Abfrage-Logbuch

{
    "query_string": "[[Kategorie:Termin]] [[Veranstaltungsdatum::&gt;&gt;18 Januar 2020]]",
    "query_source": "SMWSQLStore",
    "query_time": "0.0077",
    "from_cache": false
}

Freitag, 28. Februar 2020, 11:30 Uhr

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}

Vortragende(r)	Jonas Bernhard
Titel	Analyse von Zeitreihen-Kompressionsmethoden am Beispiel von Google N-Gram
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Martin Schäler
Vortragsmodus
Kurzfassung	Temporal text corpora like the Google Ngram Data Set usually incorporate a vast number of words and expressions, called ngrams, and their respective usage frequencies over the years. The large quantity of entries complicates working with the data set, as transformations and queries are resource and time intensive. However, many use cases do not require the whole corpus to have a sufficient data set and achieve acceptable query results. We propose various compression methods to reduce the total number of ngrams in the corpus. Specially, we propose compression methods that, given an input dictionary of target words, find a compression tailored for queries on a specific topic. Additionally, we utilize time-series compression methods for quick estimations about the properties of ngram usage frequencies. As basis for our compression method design and experimental validation serve CHQL (Conceptual History Query Language) queries on the Google Ngram Data Set.

Freitag, 6. März 2020, 11:30 Uhr

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}} (Keine Vorträge)

Freitag, 13. März 2020, 11:30 Uhr

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}}

Vortragende(r)	Jan Bauer
Titel	Feedback Mechanisms for Smart Systems
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Anne Koziolek
Vortragsmodus
Kurzfassung	The talk will be held remotely from Zurich at https://global.gotomeeting.com/join/935923965 and will be streamed to room 348. You can attend via GotoMeeting or in person in room 348. Feedback mechanisms have not yet been sufficiently researched in the context of smart systems. From the research and the industrial perspective, this motivates for investigations on how users could be supported to provide appropriate feedback in the context of smart systems. A key challenge for providing such feedback means in the smart system context might be to understand and consider the needs of smart system users for communicating their feedback. Thesis Goal: The goal of this thesis is the creation of innovative feedback mechanisms, that are tailored to a specific context within the domain of smart systems. Already existing feedback mechanisms for software in general and smart systems in particular will be assessed and the users´ needs regarding those mechanisms will be examined. Based on this, improved feedback mechanisms will be developed, either by improving on existing ones or by inventing and implementing new concepts. The overall aim of these innovative feedback mechanisms is to enable smart system users to effectively and efficiently give feedback in the context of smart systems.

Freitag, 20. März 2020, 11:30 Uhr

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}} (Keine Vorträge)

Freitag, 27. März 2020, 11:30 Uhr

iCal (Download)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: {{{Webkonferenzraum}}} (Keine Vorträge)