TUM Research Data Hub gegründet
TUM Research Data Hub
Der TUM Research Data Hub ist die zentrale Anlaufstelle für TUM Forschende und Partner:innen in allen Fragen des Forschungsdatenmanagements (FDM) gemäß den Leitlinien der TUM zum Umgang mit Forschungsdaten. Unser Serviceportfolio umfasst Beratung, Training, Netzwerkevents, Infrastrukturlösungen, Tools und Handreichungen für alle Phasen eines Forschungszyklus.
Ziel der Kooperation der Research Data Services der Universitätsbibliothek und dem Munich Data Science Institute (MDSI) ist das Angebot von praxisorientierten, qualitativ hochwertigen Lösungen für nachhaltiges FDM der TUM-Community.
Zoom – Migration zu Telekom Tenant
Die TUM hat den Vertrag mit Zoom um ein weiteres Jahr verlängert und ist dabei zum neuen Rahmenvertragspartner Telekom gewechselt.
Berufungsportal online
Berufungen neuer Professuren können ab sofort über das neue Berufungsportal der TUM verwaltet und ausgeschrieben werden.
Digitale Satzungen und Ordnungen
Satzungen können aufgrund einer Gesetzesänderungen im Hochschulinnovationsgesetz (HIG) nun rein digital veröffentlicht werden.
Reisemanagement mit BayRMS
Seit Januar 2023 steht mit BayRMS ein digitales System zur Beantragung und Abrechnung von kurzen Inlandsreisen zur Verfügung.
Schwachstellen-Scans auf allen IT Systemen
Die TUM IT-Sicherheit hat begonnen, alle TUM-Netzwerke mit dem Greenbone Security Assitant auf Sicherheitslücken zu scannen.
Neuer TUM Roomfinder
Der neue Roomfinder ist unter https://nav.tum.de erreichbar und löst den bisherigen, stark veralteten Roomfinder ab.
Koinon School Portale für alle Schools verfügbar
Koinon (von altgriechisch Gemeinschaft, Gemeinwesen oder Bund) ist ein Portal zur Digitalisierung von Verwaltungsprozessen an Schools.
Nutzerzertifikate selbst erzeugen
Sie können sich als Studierender oder Mitarbeiter/Gast der TUM ganz einfach für Ihre TUM E-Mail Adresse(n) über TUMonline ein Nutzerzertifikat generieren.
Data Science Storage für alle Wissenschaftler verfügbar
LRZ’s Data Science Storage (DSS) ist ein neuartiger Ansatz am LRZ, um die Anforderungen und Bedürfnisse der datenintensiven Wissenschaft zu lösen.