Blockchain und maschinelles Lernen S Schacht, C Lanquillon Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie …, 2019 | 37 | 2019 |
Towards energy-efficient deep learning: An overview of energy-efficient approaches along the deep learning lifecycle V Mehlin, S Schacht, C Lanquillon arXiv preprint arXiv:2303.01980, 2023 | 24 | 2023 |
Wirtschaft J Dorschel, W Dorschel, U Föhl, W van Geenen, D Hertweck, M Kinitzki, ... Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft–Recht–Technik, 15-166, 2015 | 17 | 2015 |
Die Blockchain-Technologie S Schacht Blockchain und maschinelles Lernen: Wie das maschinelle Lernen und die …, 2019 | 6 | 2019 |
Promptie-information extraction with prompt-engineering and large language models S Schacht, S Kamath Barkur, C Lanquillon International Conference on Human-Computer Interaction, 507-514, 2023 | 5 | 2023 |
Systematic Evaluation of Different Approaches on Embedding Search R Aperdannier, M Koeppel, T Unger, S Schacht, SK Barkur Future of Information and Communication Conference, 526-536, 2024 | 4 | 2024 |
2.2 Enterprise Architecture Management und Big Data S Schacht, P Küller Praxishandbuch Big Data 32, 2015 | 4 | 2015 |
Components of digital assistants in higher education environments S Henne, V Mehlin, E Schmid, S Schacht 2022 IEEE 28th International Conference on Engineering, Technology and …, 2022 | 3 | 2022 |
Knowledge Science–Grundlagen C Lanquillon, S Schacht Springer Vieweg, 2023 | 2 | 2023 |
Exploring AI in Education: A Quantitative Study of a Service-Oriented University Chatbot ML Fersch, S Schacht, B Woldai The Paris Conference on Education 2023: Official Conference Proceedings …, 2023 | 2 | 2023 |
Die Genossenschaften im Wettstreit der Unternehmensformen in ausgewählten EU-Staaten S Schacht Forschungsinstitut für Genossenschaftswesen an der Universität Erlangen-Nürnberg, 2008 | 2 | 2008 |
Inference Optimizations for Large Language Models: Effects, Challenges, and Practical Considerations L Donisch, S Schacht, C Lanquillon arXiv preprint arXiv:2408.03130, 2024 | 1 | 2024 |
Generative agents to support students learning progress S Schacht, S Kamath Barkur, C Lanquillon 5th International Conference. Business Meets Technology, 2024 | 1 | 2024 |
Magenta: Metrics and Evaluation Framework for Generative Agents based on LLMs SK Barkur, P Sitapara, S Leuschner, S Schacht Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2024): Integrating People and …, 2024 | 1 | 2024 |
Künstliche Intelligenz: Ein Überblick C Lanquillon, S Schacht Knowledge Science–Grundlagen: Methoden der Künstlichen Intelligenz für die …, 2023 | 1 | 2023 |
THE DIAS PROJECT–DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT DIGITAL ASSISTANT IN HIGHER EDUCATION ENVIRONMENTS S Henne, V Mehlin, E Schmid, S Schacht Business Meets Technology, 232, 2022 | 1* | 2022 |
Der Analytics-Marktplatz C Lanquillon, S Schacht Blockchain und maschinelles Lernen: Wie das maschinelle Lernen und die …, 2019 | 1 | 2019 |
A big data change detection system C Lanquillon, S Schacht Gesellschaft für Informatik eV, 2016 | 1 | 2016 |
An approach to optimize inference of the DIART speaker diarization pipeline R Aperdannier, S Schacht, A Piazza arXiv preprint arXiv:2408.02341, 2024 | | 2024 |
Systematic Evaluation of Online Speaker Diarization Systems Regarding their Latency R Aperdannier, S Schacht, A Piazza arXiv preprint arXiv:2407.04293, 2024 | | 2024 |