Efficient Processing of Geospatial mHealth Data Using a Scalable Crowdsensing Platform
Kraft, Robin
, Birk, Ferdinand, Reichert, Manfred, Deshpande, Aniruddha , Schlee, Winfried, Langguth, Berthold, Baumeister, Harald, Probst, Thomas , Spiliopoulou, Myra und Pryss, Rüdiger
(2020)
Efficient Processing of Geospatial mHealth Data Using a Scalable Crowdsensing Platform.
Sensors 20 (12), S. 3456.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 11 Okt 2021 12:47
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Sensors | ||||
| Verlag: | MDPI | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | BASEL | ||||
| Band: | 20 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 12 | ||||
| Seitenbereich: | S. 3456 | ||||
| Datum | 2020 | ||||
| Institutionen | Medizin > Lehrstuhl für Psychiatrie und Psychotherapie | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | GAMES; mHealth; crowdsensing; tinnitus; geospatial data; cloud-native; stream processing; scalability; architectural design | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 49961 |
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