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Database management

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Innerhalb des zweijährigen Verbundprojektes KLASTER (Klassifikationssysteme automatisiert erstellen) wurde aufbauend auf den Ergebnissen des Vorgängerprojektes PAK (Produkte automatisch klassifizieren) ein Konzept erarbeitet und validiert, das eine Automatisierung des Klassifizierungsprozesses erlaubt. Während innerhalb von PAK die automatische Einordnung von Objekten in eine existierende Klassenstruktur behandelt wurde, beschäftigt sich KLASTER mit der automatischen Erstellung eines unternehmensspezifischen Klassensystems.Der vorliegende Abschlussbericht beschreibt neben dem Konzept ausführlich Anwendungsbeispiele bei den beteiligten Projektpartnern.

Classification. --- Database management.

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Innerhalb des zweijährigen Verbundprojektes KLASTER (Klassifikationssysteme automatisiert erstellen) wurde aufbauend auf den Ergebnissen des Vorgängerprojektes PAK (Produkte automatisch klassifizieren) ein Konzept erarbeitet und validiert, das eine Automatisierung des Klassifizierungsprozesses erlaubt. Während innerhalb von PAK die automatische Einordnung von Objekten in eine existierende Klassenstruktur behandelt wurde, beschäftigt sich KLASTER mit der automatischen Erstellung eines unternehmensspezifischen Klassensystems.Der vorliegende Abschlussbericht beschreibt neben dem Konzept ausführlich Anwendungsbeispiele bei den beteiligten Projektpartnern.

Classification. --- Database management.

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The aim of this one-day workshop is to bring together researchers who are interested in optimizing database performance on modern computing infrastructure by designing new data management techniques and tools.The continued evolution of computing hardware and infrastructure imposes new challenges and bottlenecks to program performance. As a result, traditional database architectures that focus solely on I/O optimization increasingly fail to utilize hardware resources efficiently. CPUs with superscalar out-of-order execution, simultaneous multi-threading, multi-level memory hierarchies, and future storage hardware (such as MEMS) impose a great challenge to optimizing database performance. Consequently, exploiting the characteristics of modern hardware has become an important topic of database systems research.The goal is to make database systems adapt automatically to the sophisticated hardware characteristics, thus maximizing performance transparently to applications. To achieve this goal, the data management community needs interdisciplinary collaboration with computer architecture, compiler and operating systems researchers. This involves rethinking traditional data structures, query processing algorithms, and database software architectures to adapt to the advances in the underlying hardware infrastructure.We seek submissions bridging the area of database systems to computer architecture, compilers, and operating systems. In particular, submissions covering topics from the following non-exclusive list are encouraged: database algorithms and data structures on modern hardware-cost models and query optimization for novel hierarchical memory systems-hardware systems for query processing-data management using co-processors-query processing using computing power in storage systems-database architectures for low-power computing and embedded devices-database architectures on multi-threaded and chip multiprocessors-performance analysis of database workloads on modern hardware-compiler and operating systems advances to improve database performance-new benchmarks for microarchitectural evaluation of database workloads.

Database management --- Computer systems

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Database management. --- Artificial intelligence. --- Database Management. --- Artificial Intelligence.