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  • Produktbild: High-Performance In-Memory Genome Data Analysis
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High-Performance In-Memory Genome Data Analysis How In-Memory Database Technology Accelerates Personalized Medicine

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147,99 € UVP 164,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.10.2013

Abbildungen

XXI, 223 p. 78 illus.

Herausgeber

Hasso Plattner + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

223

Maße (L/B/H)

24,1/16/2 cm

Gewicht

541 g

Auflage

2014

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-03034-0

Beschreibung

Portrait

Prof. Dr. h.c. Hasso Plattner is the chair of the "Enterprise Platform and Integration Concepts" research group at the Hasso Plattner Institute (HPI), which focuses mainly on in-memory data management for enterprise architectures. He is author and co-author of over 50 scientific publications and has served conferences, such as ACM SIGMOD, as keynote speaker. He is author of "In-Memory Data Management" and currently serves as a visiting professor at the Stanford University Institute of Design. Hasso Plattner is also a co-founder of SAP AG, where he served as CEO until 2003 and has since been chairman of the supervisory board. SAP AG today is the leading vendor of enterprise software solutions. In his role as chief software advisor, he concentrates on defining the mid- and long-term technology strategy and direction of SAP. Dr. Matthieu-P. Schapranow is the principal investigator of life sciences at the chair of Prof. Plattner at Hasso Plattner Institute. He holds a PhD, MSc and BSc in Software Engineering. In this position, he is responsible for research efforts applying in-memory technology to scientific areas in life sciences. In addition, he is a valued member of the Berlin Cancer Society.

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18.10.2013

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XXI, 223 p. 78 illus.

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Springer

Seitenzahl

223

Maße (L/B/H)

24,1/16/2 cm

Gewicht

541 g

Auflage

2014

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-03034-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

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  • 1. Innovations for Personalized Medicine.- 2. Modeling Genome Data Processing Pipelines.- 3. Scheduling and Execution of Genome Data processing Pipelines.- 4. Exchanging Medical Knowledge.- 5. Billing Processes in Personalized Medicine.- 6. Real-time Analysis of Patient Cohorts.- 7. Ad-hoc Analysis of Genetic Pathways.- 8. Combined Search in Structured and Unstructured Medical Data.- Real-time Collaboration in the Course of Personalized Medicine.