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Auflistung nach Autor:in "Maicher, Julian"

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  • Konferenzbeitrag
    Anforderungen an Interactive Spaces im Kontext agiler Scrum Teams
    (Mensch & Computer 2014 - Workshopband, 2014) Hülsmann, Adrian; Maicher, Julian
    Scrum ist das am häufigsten eingesetzte Modell heutiger agiler Softwareentwicklung. Kollaborative Elemente sind wesentlicher Bestandteil von Scrum, die durch funktional überladene Softwaretools in ihrem Ablauf gestört werden können. Wir stellen mit mage ein leichtgewichtiges System vor, das sich im Sinne von Interactive Spaces und Blended Interaction in den Scrum Prozess integriert und Funktio-nen am jeweils benötigten Ort auf dem optimal dafür geeigneten Interaktionsgerät zur Verfügung stellt.
  • Konferenzbeitrag
    Anwendungsszenarien für ein Werkzeug zur Video-Annotation in der universitären Lehre
    (DeLFI 2010 - 8. Tagung der Fachgruppe E-Learning der Gesellschaft für Informatik e.V., 2010) Engbring, Dieter; Reinhardt, Wolfgang; Magenheim, Johannes; Moi, Matthias; Maicher, Julian
    In diesem Artikel beschreiben wir didaktische Szenarien, in denen Vi- deo-Annotationen zur Unterstützung der universitären Lehre eingesetzt und wie damit individuelle Lernprozesse von Studenten unterstützt werden. Wir beschreiben ViLM - eine Plattform-unabhängige Software - mit der allein oder kooperativ Videos annotiert werden können. Weiterhin stellen wir die Integration von ViLM in das universitätsweit eingesetzte koaktive Lernmanagementsystem (koaLA) vor und besprechen weitere Forschungsmöglichkeiten und Lernszenarien, die vom Einsatz von ViLM möglicherweise profitieren.
  • mensch und computer 2013 - workshopband
    Effiziente Objekterkennung für LLP-Tabletops
    (Mensch & Computer 2013 - Workshopband, 2013) Hülsmann, Adrian; Fortmann, Jonas; Koop, Viktor; Maicher, Julian
    Heutige Tabletop-Systeme basieren meist auf optischen Trackingverfahren, in denen Infrarotlicht zur Erkennung von Fingereingaben genutzt wird. LLP-Tabletops liefern dabei im Vergleich zu anderen Verfahren (DI, FTIR und DSI) bessere Trackingergebnisse, da auch sehr schnelle Fingerbewegungen kontinuierlich erkannt werden können. Allerdings konnten LLP-Systeme bisher nicht mit be-greifbaren Interaktionsobjekten kombiniert werden. Daher stellen wir in diesem Paper eine effiziente Methode für die Objekterkennung auf LLP-Tabletops vor, die auf verschiedengroßen Markerpunkten basiert.