Alexander Rolwes, M.Sc.

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Alexander Rolwes i3mainz, CC BY SA 4.0

Raum C1.19 +49 6131-628-1498

alexander.rolwes@hs-mainz.de ORCID: 0000-0001-9599-0219

Funktionen

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschung

  • Geo-Visual-Analytics
  • (Spatial) Data Science
  • Smart City

Lehrgebiet

  • Lehrbeauftragter für Angewandte Informatik

Mitgliedschaften

  • - IEEE Computer Society Technical Committee on Visualization and Graphics (VGTC)
  • - MAInC2023 Program Committee
  • - Gesellschaft für Informatik e.V.

Auszeichnungen

  • 2022 - Best Presentation Award winner 5th International Conference on Geoinformatics and Data Analysis (ICGDA 2022)
  • 2016 - "Harbert-Buchpreis" des DVW
  • 2013 - Prüfungsbester im Ausbildungsberuf Vermessungstechniker in Hessen

Links

Alexander Rolwes i3mainz, CC BY SA 4.0

Projekte

Publikationen

  1. Analyse und Bewertung von räumlichen Kontextfaktoren in Smart Cities: Eine Studie über Parkhäuser in Mainz, Deutschland

    Rolwes, Alexander; Böhm, Klaus

    Wawrzyniak, Barbara; Herter, Michael (Hrsg). Neue Dimensionen in Data Science: Interdisziplinäre Ansätze und Anwendungen aus Wissenschaft und Wirtschaft. Berlin: Wichmann Verlag 2022 S. 333 - 345

  2. Analysing and Identifying Geospatial Key Factors in Smart Cities: Model Enhancements in the Use Case of Carpark Occupancy

    Rolwes, Alexander; Radu, Pauline; Böhm, Klaus

    GI_Forum: Designing Future with Geoinformatics. Bd. 10. H. 2. Salzburg: Verlag der Österreichischen Akademie der Wissenschaften 2022 S. 32 - 46 s32

  3. Analyzing Geospatial Key Factors and Predicting Bike Activity in Hamburg

    Roussel, Cédric; Rolwes, Alexander; Böhm, Klaus

    Kubicek, Petr u. a. (Hrsg). Geoinformatics and Data Analysis. France: Springer Cham 2022 S. 13 - 24 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies ; 143)

  4. ANALYSIS AND EVALUATION OF GEOSPATIAL FACTORS IN SMART CITIES: A STUDY OF OFF-STREET PARKING IN MAINZ, GERMANY

    Rolwes, Alexander; Böhm, Klaus

    The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Bd. XLVI-4/W1-2021. Copernicus GmbH 2021 S. 97 - 101

  5. Ein Smart City Dashboard für die räumliche Analyse Machine Learning basierter Parkplatz-Vorhersagen

    Rolwes, Alexander; Müller, Thomas; Böhm, Klaus et al.

    Bedeutung der Geoinformation für Gesellschaft und Wirtschaft. Berlin. 2020

  6. Räumliche Verortung von textbasierten Social-Media-Einträgen am Beispiel von Polizei-Tweets

    Ruthmann, Svenja; Rolwes, Alexander; Böhm, Klaus

    FOSSGIS Konferenz 2020. Freiburg. 2020