• Fraunhofer IMS: Vertrauenswürdige eingebettete KI mit RISC-V 16. Oktober 2019
    Auf Basis der freien Befehlssatzarchitektur RISC-V entwickelte das Fraunhofer Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme einen Prozessor, der eine vertrauenswürdige eingebettete Künstliche Intelligenz möglich macht. Eine eigene Kryptoeinheit sorgt dabei für Sicherheit.
Know-how für alle
OKT 09 2019

Zwei Datensätze in Kombination verraten viel mehr als zwei einzelne Datensätze.

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Wer schon einmal das Detektiv-Brettspiel Cluedo gespielt hat, weiß, dass einzelne Information allein noch nicht viel aussagen, aber die Kombination mehrerer Indizien zweifelsfrei einen Mörder überführen kann.

SEP 30 2019

Wer aus Daten Nutzen ziehen will, muss sie richtig interpretieren können und eine Big-Data-Mentalität entwickeln.

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Big Data an sich sind völlig wertlos: Von einer Tabelle mit unverständlichen Zahlen und Buchstaben können wir uns schließlich nichts zu essen kaufen oder unsere Miete bezahlen. Der ganze Wert der Daten liegt in ihrem Verständnis:

SEP 24 2019

Datensätze werden häufig zu einem bestimmten Zweck gesammelt, doch ein zweiter Anwendungsbereich ist oft noch ergiebiger.

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Wenn Firmen Daten sammeln, haben sie dabei meistens einen ganz bestimmten Verwendungszweck im Hinterkopf: Geschäfte sammeln Daten z.B. für ihre Buchhaltung, Fabriken überwachen ihre Stückzahlen, um die Produktivität im Auge zu behalten, und Websites tracken die Mausbewegungen auf ihren Seiten, um die User Experience der Kunden zu verbessern.

SEP 19 2019

Big Data sagen uns, welche Dinge einen statistischen Zusammenhang haben, aber nicht warum.

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Es gibt ziemlich viel, was wir beachten sollten, wenn wir ein gebrauchtes Auto kaufen: Kilometerstand, Baujahr, Marke, Modell, Garantie, TÜV, Verbrauch und Farbe. Moment mal, Farbe? Warum spielt die denn eine Rolle? Big Data haben die Antwort.

SEP 14 2019

Große, chaotische Datensätze sind oft nützlicher als kleine, ordentliche.

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In den 80er-Jahren arbeitete eine Gruppe von Ingenieuren bei IBM daran, ein Übersetzungsprogramm zu entwickeln, indem es große, wirre Datensätze durch Daten von möglichst hoher Qualität austauschte.

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