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A Neural Natural Language Processing System for Educational Resource Knowledge Domain Classification 

DELFI 2021 Schrumpf, Johannes; Weber, Felix; Thelen, Tobias
In higher education, educational resources are the vessel with which information get transferred to the learner. Information on the content discussed in the scope of the educational resources, however, is implicit and must be inferred by the user by reading the resource title or through contextual information. In this ...

Neuromorphic Vision mit Spiking Neural Networks zur Sturzerkennung im betreuten Wohnen 

INFORMATIK 2021 Nitzsche, Sven; Pachideh, Brian; Pazmino, Victor; Link, Norbert; Schauer, Christoph; Theurer, Lukas; Haas, Valentin; Marquardt, Philipp; Biniaminov, Sergey; Becker, Jürgen
Zur schnellen Erkennung von gefährlichen Stürzen in betreuten Wohnsituationen können klassische Kameras kombiniert mit künstlichen neuronalen Netzen (Artificial Neural Networks) verwendet werden. Solche Lösungen haben allerdings eine hohe elektrische Leistungsaufnahme und erfordern daher eine dauerhafte Stromversorgung. ...

A systematic literature review of machine learning canvases 

INFORMATIK 2021 Thiée, Lukas-Walter
The use of machine learning technology is still significantly lower in small and medium sized enterprises than in large enterprises. It seems that there are specific challenges in the implementation of data-driven methods, that hinder SMEs in their adoption. One approach to support the initialization and execution of ...

Horticulture Semantic (HortiSem) – Natural Language Processing bei Entwicklung und Interaktion mit einem semantischen Netzwerk für die Landwirtschaft 

42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft Jung, Jascha Daniló; He, Xia; Martini, Daniel; Golla, Burkhard
Im Projekt HortiSem wird ein semantisches Netzwerk speziell für den Bereich der Landwirtschaft entwickelt. Ein semantisches Netzwerk ist eine Knowledge Base, in der Begriffe und ihre Bedeutung zueinander in Beziehung gesetzt werden. Dies geschieht üblicherweise über eine Triple-Beziehung, konkret über die Relation „Subjekt ...

The pitfalls of transfer learning in computer vision for agriculture 

42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft Autz, Julius; Mishra, Saurabh Kumar; Herrmann, Lena; Hertzberg, Joachim
Computer vision applications based on modern AI methods are becoming increasingly important in agriculture, supporting and automating common processes. These applications are usually based on well-established architectures and pre-trained models. However, our prior experience has shown that applying the concept of transfer ...

Datenhoheit, Datenschutz und Datensicherheit bei KI im Agrar- und Ernährungssektor 

42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft Gennen, Klaus; Walter, Laura-Sophie
Rechtsfragen der Datenhoheit, des Datenschutzes und der Datensicherheit spielen beim Einsatz von KI eine erhebliche Rolle. Der Wunsch nach eigener Datenhoheit und nach Datenschutz ist bei den Erzeugern (z. B. Land- und Forstwirten, Winzern) sehr stark ausgeprägt. Auf der anderen Seite werden von den Herstellern und ...
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Ruckelshausen, Arno (2)Seßler, Matthias (2)Sultanow, Eldar (2)Wagner, Martin (2)Amann, Sven (1)Autz, Julius (1)Barth, Florian (1)Baum, David (1)Becker, Jürgen (1)Becker, Christian (1)... View More

Subject

Machine Learning (46)
Artificial Intelligence (4)Neural Networks (4)Deep Learning (3)Natural Language Processing (3)Big Data (2)Data Science (2)Datenschutz (2)Industrial Internet of Things (2)IoT (2)... View More

Date Issued

2021 (19)2019 (11)2017 (5)2020 (5)2022 (3)2018 (2)2015 (1)

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