Client-Server-Strategien zur interaktiven Informationsvisualisierung und Analyse von multidimensionalen, umfangreichen Datensätzen zur chemischen Reaktivität aus Reaktionsdatenbanken
Client-Server-Strategien zur interaktiven Informationsvisualisierung und Analyse von multidimensionalen, umfangreichen Datensätzen zur chemischen Reaktivität aus Reaktionsdatenbanken
批准号:
5380936
负责人:
Dr. Wolf-Dietrich Ihlenfeldt
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Priority Programmes
财政年份:
1997
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
1996-12-31 至 2004-12-31
中文摘要
在此基础上,系统分析和可视化,模拟和数据银行的重建和化学。这是一个非常重要的领域。从互联网的边缘到互联网的标准,这些标准都在平台上运行。在德国的化学工业中,所有的数据都是极端的,每一个新的战略都是最重要的,也是最重要的。客户端-服务器-方法是最小的方法,最大限度地提高了客户端的可用性和互操作性,甚至是对数据的处理。Zusätzlich is der einatz neuartiger VisualisierungsMethoden zur鉴定and zum Zugriff auf Teilbereiche Aus einer groçen Menger an Rohdaten notwendig.这是一项新的研究和开发工作,其目的是为了更好地满足客户的需求,为客户提供服务。
英文摘要
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines komponentenbasierten Systems zur Analyse und Visualisierung der Ergebnisse von Messungen, Simulationsrechnungen und Datenbankabfragen aus dem Gebiet der Chemie. Die Orientierung an bestehenden bzw. absehbar einge-führten Internet-Standards gewährleistet die plattformunabhängige Nutzbarkeit, speziell im Kontext digitaler Dokumente. In der Chemie wird in steigendem Maße sowohl mit hochdimensionalen Daten als auch mit extrem großen Datensätzen gearbeitet, die nach neuen Strategien zur verteilten und kooperativen Verarbeitung und Visualisierung verlangen. Der Einsatz von Client-Server-Methoden zur Minimierung der Netzbelastung bei maximaler Ausnutzung der Fähigkeiten der Clients zur Darstellung und interaktiven Manipulation der Daten ist dabei unabdingbar. Zusätzlich ist der Einsatz neuartiger Visualisierungsmethoden zur Identifikation und zum Zugriff auf Teilbereiche aus einer großen Menge an Rohdaten notwendig. Anhand einer Reihe von konkreten Teilprojekten, für die uns Daten aus der Praxis von Kooperationspartnern zur Verfügung stehen, möchten wir leistungsfähige Verfahren zur interaktiven Bearbeitung von umfangreichen multidimensionalen und multivariaten Daten und zur Behandlung von explorativen Anfragen aus großen Strukturdatenbanken entwickeln.
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