Materialdaten für die Umstellung von Erdgastransportleitungen auf Wasserstoff

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Künstliche Intelligenz für die Auswertung von Materialzeugnissen
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Die Analyse von Materialzeugnissen mittels einer umfangreichen Toolchain bestehend aus Preprocessing, Spracherkennung, Outputchannel, Postprocessing sowie der Bereinigung der Daten und der Datenanalyse lieferte wichtige Erkenntnisse. Über 1,6 Mio. DIN A4-Seiten wurden analysiert, wobei eine Extraktionsrate von über 50 % ab dem Jahr 1955 erreicht wurde. Clusteranalysen identifizierten verschiedene Kugelhahn- und Ventil-Cluster. Die Toolchain bietet technische Vorteile wie Effizienz, Zeitersparnis und Skalierbarkeit, was die Verwaltung und Nutzung von Informationen in Unternehmen erleichtert. Sie stellt eine leistungsstarke Lösung dar, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen und Zertifizierungsverfahren in der Gasinfrastruktur zu unterstützen.
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Autoren Von Devin Schumacher, Andreas Schwörer, Sebastian Wolters und Daniel S. Bick
Erscheinungsdatum 01.08.2023
Format PDF
Verlag Vulkan-Verlag GmbH
Seitenzahl 4
Titel Materialdaten für die Umstellung von Erdgastransportleitungen auf Wasserstoff
Untertitel Künstliche Intelligenz für die Auswertung von Materialzeugnissen
Beschreibung Die Analyse von Materialzeugnissen mittels einer umfangreichen Toolchain bestehend aus Preprocessing, Spracherkennung, Outputchannel, Postprocessing sowie der Bereinigung der Daten und der Datenanalyse lieferte wichtige Erkenntnisse. Über 1,6 Mio. DIN A4-Seiten wurden analysiert, wobei eine Extraktionsrate von über 50 % ab dem Jahr 1955 erreicht wurde. Clusteranalysen identifizierten verschiedene Kugelhahn- und Ventil-Cluster. Die Toolchain bietet technische Vorteile wie Effizienz, Zeitersparnis und Skalierbarkeit, was die Verwaltung und Nutzung von Informationen in Unternehmen erleichtert. Sie stellt eine leistungsstarke Lösung dar, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen und Zertifizierungsverfahren in der Gasinfrastruktur zu unterstützen.
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