Informatik
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Context: Organizations are increasingly challenged by dynamic and technical market environments. Traditional product roadmapping practices such as detailed and fixed long-term planning typically fail in such environments. Therefore, companies are actively seeking ways to improve their product roadmapping approach.
Goal: This paper aims at identifying problems and challenges with respect to product roadmapping. In addition, it aims at understanding how companies succeed in improving their roadmapping practices in their respective company contexts.
Method: We conducted semi-structured expert interviews with 15 experts from 13 German companies and conducted athematic data analysis.
Results: The analysis showed that a significant number of companies is still struggling with traditional feature-based product-roadmapping and opinion-based prioritization of features. The most promising areas for improvement are stating the outcomes a company is trying to achieve and making them part of the roadmap, sharing or co-developing the roadmap with stakeholders, and establishing discovery activities.
Regardless of company size or industry sector, a majority of project teams and companies use customized processes that combine different development methods-so-called hybrid development methods. Even though such hybrid development methods are highly individualized, a common understanding of how to systematically construct synergetic practices is missing. Based on 1,467 data points from a large-scale online survey among practitioners, we study the current state of practice in process use to answer the question: What are hybrid development methods made of? Our findings reveal that only eight methods and few practices build the core of modern software development. This small set allows for statistically constructing hybrid development methods.
In dieser Ausarbeitung wird auf Visualisierungsmöglichkeiten von neuronalen Netzen eingegangen. Ein neuronales Netz scheint zuerst nicht von außen einsehbar und ist somit für viele eine Blackbox. Häufig genutzte Python-Bibliotheken, zum Beispiel TensorFlow, werden vorgestellt und deren Stärken wie auch Schwächen präsentiert. Anhand dieser werden bereits bestehende Visualisierungen gezeigt und ihr derzeitiger Einsatz wird erläutert. Durch einen Vergleich soll ersichtlich werden, welche Bibliothek am meisten Daten während des Trainings liefert, damit diese Informationen weiter verarbeitet werden. Diese Daten sollen so visualisiert werden, dass sie bei der Entwicklung eines neuronalen Netzes unterstützend sind. Ziel ist es, auf die Möglichkeiten einzugehen, welche geboten werden können. Durch eine Vereinfachung des Debuggings neuronaler Netze sollen weiterführende Entwicklungen in diese Richtung unterstützt werden.
In diesem Beitrag wird ein neuer Ansatz vorgestellt, welcher eine schwerkraftreduzierte Navigation innerhalb einer VR-Umgebung erlaubt, wie beispielsweise ein simulierter Mondspaziergang. Zur Navigation in der VR-Umgebung wird der Cyberith Virtualizer ein-gesetzt. Die Schwerkraftsimulation erfolgt mittels eines einstellbaren Gurtsystems, das anelastischen Seilen aufgehängt wird und abgestufte Schwerkraftkompensationen erlaubt. Als Umgebung wurde ein Raumschiffszenario sowie eine Mondoberfläche generiert. Hier sind in der aktuellen Anwendung einfache Interaktionen möglich. In Anlehnung an existierende Gravity Offload Systeme wird die Lösung ViRGOS bezeichnet. ViRGOS wurde bereits bei verschiedenen Besuchsterminen und Hochschulevents eingesetzt, so dass erste Rückmeldungen von Nutzern eingeholt werden konnten.
Vergleichende Analyse des YouTube-Auftritts von privat- und öffentlich-rechtlichen Sendegruppen
(2020)
Lange wurde das Internet als Antagonismus zum Fernsehen gesehen. Es wurde dementsprechend zur Zuschauerrück- bzw. -gewinnung genutzt, was sich allerdings als ineffizient erwies. Inzwischen haben die einzelnen Sendegruppen das Internet jedoch als mediale Erweiterung erkannt und genutzt. Durch diese späte Akzeptanz zeigen sich starke Unterschiede im Umfang und der Vorgehensweise hinsichtlich der Nutzung des Internets als zusätzliches Medium. Am besten lässt sich dies in einem Vergleich in Bezug auf die wichtigste videotechnische Social Media Plattform YouTube darstellen.
In diesem Vergleich sollen die einzelnen Sendegruppen hinsichtlich ihrer wahrgenommenen Vorteile, Nachteile und Attraktivität bezogen auf das Nutzerverhalten und die Nutzermeinung bewertet werden. Die zielgruppenorientierte Optimierung des YouTube-Auftrittes ist von außerordentlich hoher Bedeutung für die zukünftige Marktdurchdringung.
Artificial Intelligence enables innovative applications, and applications based on Artificial Intelligence are increasingly important for all aspects of the Digital Economy. However, the question of how AI resources such as tools and data can be linked to provide an AI-capability and create business value is still open. Therefore, this paper identifies the value-creating mechanisms of connectionist artificial intelligence using a capability-oriented view and points out the connections to different kinds of business value. The analysis supports an agenda that identifies areas that need further research to understand the mechanism of value creation in connectionist artificial intelligence.
Going forward with the requirements of missions to the Moon and further into deep space, the European Space Agency is investigating new methods of astronaut training that can help accelerate learning, increase availability and reduce complexity and cost in comparison to currently used methods. To achieve this, technologies such as virtual reality may be utilized. In this paper, an investigation into the benefits of using virtual reality as a means for extravehicular activity training in comparison to conventional training methods, such as neutral buoyancy pools is given. To help determine the requirements and current uses of virtual reality for extravehicular activity training first hand tests of currently available software as well as expert interviews are utilized. With this knowledge a concept is developed that may be used to further advance training methods in virtual reality. The resulting concept is used as a basis for development of a prototype to showcase user interactions and locomotion in microgravity simulations.
Die Entwicklung eines Medizinproduktes benötigt in der Regel mehrere Jahre. Gesetzliche Vorgaben, wie zum Beispiel das Medizinprodukte Durchführungsgesetz, bestimmen, welche Schritte während der Entwicklung durchgeführt werden müssen. Deren Einhaltung muss in der technischen Dokumentation nachgewiesen werden. Die darin enthaltenen technischen Dokumente entstehen im Verlauf der Entwicklung. Diese bauen aufeinander auf und verweisen sich gegenseitig. Dadurch entstehen heterogene und unübersichtliche Strukturen. Eine Lösung für dieses Problem bietet Traceability. Traceability sorgt dafür, dass die Anforderungen an das Medizinprodukt mit Dokumenten, wie dem Anforderungskatalog, Lastenheft oder der Spezifikation verknüpft werden können. Somit ist jederzeit nachvollziehbar, welche Anforderungen mit welchem Test, welchen Änderungen oder welchen Ergebnissen zusammenhängen. Ein wichtiger Prozess bei der Entwicklung von Medizinprodukten ist zudem das Usability Engineering, wodurch die Sicherheit eines Medizinprodukts sichergestellt und Risiken bei der Anwendung minimiert werden sollen. In diesem Prozess entstehen viele Artefakte, wie zum Beispiel Usability-Berichte. Um den Überblick über alle Usability-Daten behalten zu können, können diese mithilfe von Traceability verknüpft werden. In diesem Artikel wird herausgestellt, welche Voraussetzungen für das Usability Engineering in der Medizintechnik an Traceability gestellt
werden.
Facial expressions play a dominant role in facilitating social interactions. We endeavor to develop tactile displays to reinstate facial expression modulated communication. The high spatial and temporal dimensionality of facial movements poses a unique challenge when designing tactile encodings of them. A further challenge is developing encodings that are at-tuned to the perceptual characteristics of our skin. A caveat of using vibrotactile displays is that tactile stimuli have been shown to induce perceptual tactile aftereffects when used on the fingers, arm and face. However, at present, despite the prevalence of waist-worn tactile displays, no such investigations of tactile aftereffects at the waist region exist in the literature, though they are warranted by the unique sensory and perceptual signalling characteristics of this area. Using an adaptation paradigm we investigated the presence of perceptual tactile aftereffects induced by continuous and burst vibrotactile stimuli delivered at the navel, side and spinal regions of the waist. We report evidence that the tactile perception topology of the waist is non-uniform, and specifically that the navel and spine regions are resistant to adaptive aftereffects while side regions are more prone to perceptual adaptations to continuous but not burst stimulations. Results of our current investigations highlight the unique set of challenges posed by designing waist-worn tactile displays. These and future perceptual studies can directly inform more realistic and effective implementations of complex high-dimensional spatiotemporal social cues.
AI technologies such as deep learning provide promising advances in many areas. Using these technologies, enterprises and organizations implement new business models and capabilities. In the beginning, AI-technologies have been deployed in an experimental environment. AI-based applications have been created in an ad-hoc manner and without methodological guidance or engineering approach. Due to the increasing importance of AI-technologies, however, a more structured approach is necessary that enable the methodological engineering of AI-based applications. Therefore, we develop in this paper first steps towards methodological engineering of AI-based applications. First, we identify some important differences between the technological foundations of AI- technologies, in particular deep learning, and traditional information technologies. Then we create a framework that enables to engineer AI-applications using four steps: identification of an AI-application type, sub-type identification, lifecycle phase, and definition of details. The introduced framework considers that AI-applications use an inductive approach to infer knowledge from huge collections and streams of data. It not only enables the rapid development of AI-application but also the efficient sharing of knowledge on AI-applications.