Referenzen
Moderne Werkzeuge helfen, die besten Ergebnisse zu erzielen.
TechnologienWir verarbeiten XML mit der von uns entwickelten Bibliothek „SwiftXML“. Damit laufen komplexe Transformationen hocheffizient, aber der Code bleibt dennoch leicht wartbar. Geeignete Web-Services können diese Transformationen nathlos integrieren.
Mit Hilfe von Maschinellem Lernen (ML) analysieren wir Zusammenhänge für Big Data. Damit entwicklen wir Verfahren, die mit klassischen Algorithmen kaum zu realisieren wären. Natural Language Processing (NLP) ist ein wichtiges Anwendungsgebiet.
Eine von uns eingesetzte Technologie ist die Topologische Datenanalyse (TDA), die Methoden der Algebraischen Topologie einsetzt, auch um ML besser zu verstehen und zu ergänzen. Wir erreichen dadurch eine größere Effizienz bei verbesserten Ergebnissen.
Einige zentrale Bibliotheken veröffentlichen wir als Open Source, fördern deren Verwendung und stellen darüber langfristig die Basis unserer Arbeiten sicher. Die Wartbarkeit unserer Systeme ist langfristig sichergestellt.
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