22. Oktober 2021
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Essentials
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In der Ausgabe 7/2021 (Oktober 2021) lesen Sie u.a.:

  • Die idealen Eigen­schaften für die Arbeit in Bibliotheken in Zeiten des Wandels
  • Preprints haben durch COVID-19 einen enormen Aufschwung erfahren
  • Die Auswirkungen von COVID-19 auf Wissenschaftliche Bibliotheken
  • Studie zur erwarteten Rolle von KI in Bibliotheken und Museen
  • Untersuchung zur Gleichstellung in kanadischen Wissenschaftlichen Bibliotheken
  • Wie oft werden Enzyklopädien heute in wissenschaftlichen Arbeiten zitiert?
u.v.m.
  fachbuchjournal
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Ausgabe 5 / 2021

VERLAGE
„Uns eint die Liebe zum Buch“ – Verlagsgeschichte und -geschichten

VOLKSWIRTSCHAFT
China, Demo­gra­phischer Wandel, Kapitalismus und Migration

LANDESKUNDE
China | Japan | Indien | Indonesien | Iran

RECHT
u.a. Arbeitsrecht | Bank- und Kapitalmarktrecht | Infektionsschutzgesetz

uvm

Q-Sensei Boost – Überblick über eigene Daten zurückgewinnen

Schnelle und intuitive Aufbereitung unterschiedlicher Informationen
mit neuer Technologie von Q-Sensei

Mit dem Ziel, den Umgang mit Informationen zu vereinfachen, stellt Q-Sensei heute eine neue Technologie vor, die Anwendern hilft, eigene Daten schnell und leicht aufzubereiten. Mit dem Webservice Q-Sensei Boost (http://boost.qsensei.com) können beliebig große XML- oder CSV- Dateien, von Musikdatenbanken und Buchkatalogen bis hin zu Informationen aller Art, bearbeitet und effizient verfügbar gemacht werden. Q-Sensei Boost ist dabei einfach zu bedienen und setzt keine Programmierkenntnisse voraus.

„Wir wissen aus eigener Erfahrung, wie herausfordernd es ist, den Überblick über die stets wachsende Menge an eigenen Daten zu behalten.“ so Ute Rother, CEO von Q-Sensei. „Mit Q-Sensei Boost stellen wir hierfür ein umfassendes Tool zur Verfügung, mit dem jeder den Überblick über eigene Daten zurückgewinnt. Von Bibliothekskatalogen über elektronische Zeitschriften bis hin zu Musikdatenbanken: mit Q-Sensei Boost können alle Arten von strukturierten Daten verarbeitet werden. Jeder bekommt die Möglichkeit, Informationen in einer eigenen Suchmaschine im Web besser zu durchsuchen, die Technologie für die Entwicklung eigener Dienste einzusetzen oder aufbereitete Daten mit anderen zu teilen.“

Über eine selbsterklärende Nutzeroberfläche können Anwender eigene Daten problemlos organisieren. Während der Aufbereitung stehen umfangreiche Einstellungen zur Personalisierung der Daten zur Verfügung. Spezifische Nutzerbedürfnisse bei der späteren Suche werden bereits von Beginn an berücksichtigt.

Auf die zukünftige Entwicklung von Q-Sensei Boost können Anwender aktiv Einfluss nehmen. In einer eigens dafür eingerichteten „Developer Corner“ (http://boost.qsensei.com/developer/) können Ideen und Anregungen in direktem Kontakt mit Entwicklern und Anwendern ausgetauscht werden. Gemeinsam mit Nutzern werden so zukunftsweisende Wege in der Verarbeitung von Informationen entwickelt.

www.qsensei.com