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In Folge der gegenwärtigen Digitalisierung in der produzierenden Industrie werden Anwendungen oder Services mit potentiell positiven Auswirkungen auf Faktoren wie Effektivität und Arbeitsqualität entwickelt. Ein geeigneter Ansatz zur Stärkung motivierender Aspekte im Arbeitskontext kann Gamification darstellen. In dieser Arbeit ist die initiale Konzeption und Evaluation eines Gamification-Ansatzes für Anwender eines KI-Service zur Maschinenoptimierung dargestellt und möglichen Anforderungen an ein Konzept zur Motivationssteigerung extrahiert.
In dieser Ausarbeitung wird eine zeitliche Vorhersage von Erdbeben getroffen. Hierfür werden mit einem Datensatz aus Labor-Erdbeben Convolutional Neural Networks (CNN) trainiert. Die trainierten Netzwerke geben Vorhersagen, indem sie einen Input an seismischen Daten klassifizieren. Durch das Klassifizieren kann das CNN die zeitliche Entfernung zum nächsten Erdbeben vorhersagen. Es werden hierfür zwei Ansätze miteinander verglichen. Beim ersten Ansatz werden die Originaldaten in ein CNN gegeben. Beim zweiten Ansatz wird vor dem CNN eine Vorverarbeitung der Daten mit den Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) durchgeführt. Es zeigt sich, dass mit beiden Ansätzen eine gute Klassifikation möglich ist. Die Kombination aus MFCC und CNN liefert die besseren quantitativen Ergebnisse. Hierbei konnte eine Genauigkeit von 65 % erreicht werden.
Semi-automated image data labelling using AprilTags as a pre-processing step for machine learning
(2019)
Data labelling is a pre-processing step to prepare data for machine learning. There are many ways to collect and prepare this data, but these are usually associated with a greater effort. This paper presents an approach to semi-automated image data labelling using AprilTags. The AprilTags attached to the object, which contain a unique ID, make it possible to link the object surfaces to a particular class. This approach will be implemented and used to label data of a stackable box.
The data is evaluated by training a You Only Look Once (YOLO) net, with a subsequent evaluation of the detection results. These results show that the semi-automatically collected and labelled data can certainly be used for machine learning. However, if concise features of an object surface are covered by the AprilTag, there is a risk that the concerned class will not be recognized. It can be assumed that the labelled data can not only be used for YOLO, but also for other machine learning approaches.
Bereits zum elften Mal findet nun die Studierendenkonferenz Informatics Inside statt. Als Teil des Masterstudiengangs Human-Centered Computing organisieren Masterstudierende selbständig eine vollumfängliche wissenschaftliche Konferenz.
Die Informatik ist nach wie vor ständigem Wandel unterworfen. Unsere Studierenden tragen diesem Wandel bei, indem sie in ihrer wissenschaftllichen Vertiefung aktuelle Problemstellungen durch innovative Konzepte lösen. Inzwischen ist die Informatik aber auch nicht immer sofort sichtbar. Das merken wir immer dann, wenn etwas nicht wie vorgesehen funktioniert. Das diesjährige Motto der Informatics Inside ist experience (IT), verdeckt als Funktionsaufruf:).
The critical process parameters cell density and viability during mammalian cell cultivation are assessed by UV/VIS spectroscopy in combination with multivariate data analytical methods. This direct optical detection technique uses a commercial optical probe to acquire spectra in a label-free way without signal enhancement. For the cultivation, an inverse cultivation protocol is applied, which simulates the exponential growth phase by exponentially replacing cells and metabolites of a growing Chinese hamster ovary cell batch with fresh medium. For the simulation of the death phase, a batch of growing cells is progressively replaced by a batch with completely starved cells. Thus, the most important parts of an industrial batch cultivation are easily imitated. The cell viability was determined by the well-established method partial least squares regression (PLS). To further improve process knowledge, the viability has been determined from the spectra based on a multivariate curve resolution (MCR) model. With this approach, the progress of the cultivations can be continuously monitored solely based on an UV/VIS sensor. Thus, the monitoring of critical process parameters is possible inline within a mammalian cell cultivation process, especially the viable cell density. In addition, the beginning of cell death can be detected by this method which allows us to determine the cell viability with acceptable error. The combination of inline UV/VIS spectroscopy with multivariate curve resolution generates additional process knowledge complementary to PLS and is considered a suitable process analytical tool for monitoring industrial cultivation processes.
Der Erfolg des Resales in der Modebranche wird vor allem durch das starke Wachstum verdeutlicht, denn im Vergleich zum Retail wuchs dieser im vergangenen Jahr 24 Mal schneller. Eine aktuell aufstrebende Form des Verkaufs, Resale, bezeichnet den Prozess, den Produkte durchlaufen, wenn diese ein zweites Mal verkauft, das heißt aus zweiter Hand wiederverkauft werden. Retail hingegen beschreibt den traditionellen Verkauf von Produkten über den (stationären) Einzelhandel. Es kehren also immer mehr Produkte, welche bereits im Besitz eines anderen gewesen sind, in den Handel zurück und stehen erneut zum Verkauf bereit. Womit diese Aufwärtsentwicklung in der Modebranche ermittelt werden kann und inwiefern der Resale auf den Retail trifft, wird im Folgenden beschrieben.
„The fashion industry fundamentally operates in an unsustainable way and cannot carry on business as usual.“
Diese Aussage der Organisation Fashion Revolution entstand nach dem Fabrikeinsturz am 24. April 2013 in Rana Plaza, Bangladesch. Dabei kamen 1.130 Menschen ums Leben und 2.500 weitere trugen Verletzungen davon (Fashion Revolution 2015, S. 4). Das Unglück veranschaulichte – vor allem für Verbraucher – zum ersten Mal die grundlegenden Probleme der Modeindustrie, die schon lange vorherrschten. Es scheint eine Art Eskalation eines immer schneller agierenden Systems zu sein und kann als Indikator für die daraus resultierenden Probleme, wie in diesem Fall unsichere Arbeitsbedingungen oder unfaire Vergütung, verstanden werden.
In diesem Artikel soll die Frage behandelt werden, wie sich die Modebranche in Deutschland in den nächsten zehn Jahren entwickeln könnte und welchen Herausforderungen sie sich stellen muss. Zur Beantwortung dieser Frage wird eine Szenario-Analyse durchgeführt. Dabei werden verschiedene Zukunftsszenarien erstellt, die potentielle Entwicklungen innerhalb der Modebranche aufzeigen. Die Szenarien basieren auf einer vorangestellten Trend- und Unsicherheitsanalyse und lassen unterschiedlichste, teilweise auch zunächst sehr unrealistisch erscheinende Entwicklungen zu und beschreiben einen möglichen Zukunftszustand und den Weg dorthin.
Unternehmen, die restriktiv keinerlei Adaptionen innerhalb der Strukturen vornehmen, können angesichts der verschärften Wettbewerbssituation im tagtäglichen Business nicht bestehen. Warum Agilität ein geeignetes Tool für die Umsetzung einer innovativen Anpassung beschreibt und in zukunftsorientierten Unternehmen als Katalysator agiert, soll in diesem Artikel näher erläutert werden.
Immer deutlicher zeigt sich, dass die Modeindustrie nicht nur vor enormen Herausforderungen steht, sondern dass hiermit auch enorme Umbrüche einhergehen. Vor diesem Hintergrund interessiert uns nicht nur die Frage, was diese Herausforderungen sind, sondern auch, wie sie die Modeindustrie verändern. Unter dem Titel New fashion business wollen wir in diesem Band verstehen, welche Veränderungen bedeutsam sind und wie Unternehmen bereits darauf reagieren bzw. wie sie reagieren könnten.
