Multi-Disciplinary Approaches To Intelligently Sharing Large-Volumes Of 
Real-Time Sensor Data During Natural Disasters

Middleton, S. E.; Sabeur, Z. A.; Löwe, Peter; Hammitzsch, Martin; Tavakoli, S.; Poslad, S.

doi:10.2481/dsj.WDS-018

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Multi-Disciplinary Approaches To Intelligently Sharing Large-Volumes Of Real-Time Sensor Data During Natural Disasters

Urheber*innen

Middleton, S. E.
External Organizations;

Sabeur, Z. A.
External Organizations;

/persons/resource/ploewe

Löwe, Peter
CeGIT Centre for GeoInformation Technology, Geoengineering Centres, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

/persons/resource/hammi

Hammitzsch, Martin
CeGIT Centre for GeoInformation Technology, Geoengineering Centres, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

Tavakoli, S.
External Organizations;

Poslad, S.
External Organizations;

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Volltexte (frei zugänglich)

19588.pdf
(beliebiger Volltext), 387KB

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Zitation

Middleton, S. E., Sabeur, Z. A., Löwe, P., Hammitzsch, M., Tavakoli, S., Poslad, S. (2013): Multi-Disciplinary Approaches To Intelligently Sharing Large-Volumes Of Real-Time Sensor Data During Natural Disasters. - Data Science Journal, 12, WDS109-WDS113.
https://doi.org/10.2481/dsj.WDS-018

https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/pubman/item/item_246157

Zusammenfassung

Es ist keine Zusammenfassung verfügbar