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Mobile Contactless Fingerprint Recognition: Implementation, Performance and Usability Aspects
Get PDFThis work presents an automated contactless fingerprint recognition system for smartphones.We provide a comprehensive description of the entire recognition pipeline and discuss important requirements for a fully automated capturing system. In addition, our implementation
is made publicly available for research purposes. During a database acquisition, a total number of 1360 contactless and contact-based samples of 29 subjects are captured in two different environmental
situations. Experiments on the acquired database show a comparable performance of our contactless scheme and the contact-based baseline scheme under constrained environmental influences. A comparative usability study on both capturing device types indicates that the majority of subjects prefer the contactless capturing method. Based on our experimental results, we analyze the impact of the current COVID-19 pandemic on fingerprint recognition systems. Finally, implementation aspects of contactless fingerprint recognition are summarized
Comparison of AutoML solutions MLBox and auto-sklearn
Get PDFWith the current rise of Machine Learning (ML), Automated Machine Learning (AutoML) received a great boost in interest. Compared to the parent solution, AutoML also enables less technical personnel to build and deploy solid machine learning pipelines, giving many sectors new opportunities to evaluate data and predict future outcomes. This paper compares one of the first AutoML solution (auto-sklearn) with MLBox, which was originally created to achieve good Kaggle competition scores, without extensive model fine-tuning. Using one regression and one classification problem with the default settings of the libraries, the experimental findings reveal a 2.0% lower Root Mean Squared Error (RMSE) score using MLBox for the regression task and a 0.4% higher F1-score using auto-sklearn for the classification task, compared to the competitor AutoML solution
Evaluation of state management approaches for the mobile cross-platform framework Flutter
Get PDFIn Flutter gibt es diverse Ansätze und Lösungsmöglichkeiten, den Zustand einer mobilen Anwendung zu verwalten. Flutter ist ein beliebtes Cross-Plattform-Framework, mit dem sich Anwendungen für iOS, Android, Web, Windows, Linux und macOS erstellen lassen, die den gleichen Quelltext verwenden. Damit sollen in der Entwicklung Aufwände gespart werden können und die Komplexität reduziert werden. Flutter baut auf eine deklarative Benutzeroberfläche, welche anhand eines Zustands erstellt wird. Die Verwaltung dieses Zustands ist entscheidend für die Architektur und die Funktion einer Anwendung.
In dieser Ausarbeitung werden verschieden bereits etablierte Ansätze zur Verwaltung des Zustands einer Flutter-Anwendung dargestellt und untersucht. Dabei ist das Ziel, herauszufinden, welcher Ansatz am besten zum Verwalten des Zustands einer Flutter-Anwendung geeignet ist. Dafür wird eine Evaluation für die Zustandsverwaltungssysteme setState, InheritedWidget, BLoC, Provider, Riverpod, Redux und MobX durchgeführt. Grundlage dieser Evaluation ist die Entwicklung einer Beispielanwendung für jedes Zustandsverwaltungssystem und die Bewertung dieser anhand von qualitative und quantitativen Bewertungskriterien, die anhand der Anforderungen an Zustandsverwaltungssysteme definiert werden.
Das Ergebnis der Arbeit stellt neben den Resultaten der Evaluation auch eine Empfehlung dar, welches Zustandsverwaltungssystem für welchen Anwendungsfall am besten genutzt werden sollte.Flutter has multiple approaches in managing the state of an application. Flutter is a popular cross-platform framework for the development of applications for iOS, Android, Web, Windows, Linux and macOS. It offers the advantage to develop one codebase for multiple platforms at once resulting in reduced costs and complexity. Flutter uses a declarative UI that renders widgets based on a given state. The state management of a Flutter application is one of the most important parts of an application influencing the architecture and structure of an application.
This thesis describes multiple already existing approaches for state management in Flutter. The objective is to determine which approach is the most suitable approach for managing state in Flutter. In order to meet this objective, an evaluation will be carried out by evaluating the state management approaches setState, InheritedWidget, BLoC, Provider, Riverpod, Redux and MobX. An example application will be implemented for every approach. Those applications will be assessed by qualitative and quantitative criteria based on the requirements of state management systems for Flutter.
The result, in addition of the evaluation assessments, is also a recommendation which approach to use for a specific use case
Fault Handling in Industry 4.0: Definition, Process and Applications
Get PDFThe increase of productivity and decrease of production loss is an important goal for modern industry to stay economically competitive. For that, efficient fault management and quick amendment of faults in production lines are needed. The prioritization of faults accelerates the fault amendment process but depends on preceding fault detection and classification. Data-driven methods can support fault management. The increasing usage of sensors to monitor machine health status in production lines leads to large amounts of data and high complexity. Machine Learning methods exploit this data to support fault management. This paper reviews literature that presents methods for several steps of fault management and provides an overview of requirements for fault handling and methods for fault detection, fault classification, and fault prioritization, as well as their prerequisites. The paper shows that fault prioritization lacks research about available learning methods and underlines that expert opinions are needed
Systematic literature review on AI use an AI-based business models in manufacturing Small and Medium Enterprises
Get PDFDie Arbeitswelt befindet sich im Umbruch und intensiviert die Debatte zum Thema „Zukunft der Arbeit“, vor allem zu den Möglichkeiten und Auswirkungen künstlicher Intelligenz. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer systematischen, datenbankbasierten Literaturanalyse zum aktuellen Stand des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen dar. Vorgestellt werden die in den identifizierten empirischen Studien genannten Vorteile des Einsatzes von KI, die genutzten Technologien sowie Hemmnisse bei der Nutzung bzw. Einführung von KI in KMU. Ergebnis der Literaturanalyse ist, dass kaum empirische Untersuchungen zur Nutzung von KI speziell in KMUs vorhanden sind. Praktische Relevanz : Dieser Artikel stellt nicht nur den Anteil der Unternehmen, welche bereits Systeme Künstlicher Intelligenz einsetzen dar, sondern auch deren Vorteile, Hinderungsgründe sowie mögliche Einsatzgebiete in kleineren und mittleren Unternehmen. Die im Rahmen des Projekts entstehende Wissensplattform WiWiEn soll darüber hinaus Unternehmen in die Lage versetzen, selbst entsprechende KI-basierende Systeme im eigenen Unternehmen zu etablieren.The world of work is in a state of upheaval, intensifying the debate on the topic of the “future of work”, especially on the possibilities and effects of artificial intelligence. This paper presents the results of a systematic, database-based literature review on the current state of the use of artificial intelligence in small and medium-sized enterprises. The advantages of the use of AI mentioned in the identified empirical studies, the technologies used as well as barriers of the use and introduction of AI in SMEs are presented. The result of the literature review is that there are hardly any empirical studies on the use of AI specifically in SMEs. Practical Relevance : This article not only presents the proportion of companies that already use Artificial Intelligence, but also their advantages, obstacles and possible areas of application in small and medium-sized enterprises. The knowledge platform WiWiEn, which is being developed within the project, is also intended to enable companies to establish appropriate AI-based systems in their own companies
New directions for applied knowledge-based AI and machine learning
Get PDFIn this article, selected new directions in knowledge-based artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are presented: ontology development methodologies and tools, automated engineering of WordNets, innovations in semantic search, and automated machine learning (AutoML). Knowledge-based AI and ML complement each other ideally, as their strengths compensate for the weaknesses of the other discipline. This is demonstrated via selected corporate use cases: anomaly detection, efficient modeling of supply networks, circular economy, and semantic enrichment of technical information
Jitske Kramer, Die Arbeit hat das Gebäude verlassen – Wie sich unsere Zusammenarbeit nach dem Corona-Kulturschock ändert
Get PDFEmpirical analysis on the relevance of the certification courses “Product Owner” and “Scrum Master” and derivation of a complementary on-the-job qualification
Get PDFIm Laufe der Jahre haben Zertifizierungen wie Product Owner (PO) und Scrum Master (SM) im agilen Umfeld immer mehr an Bedeutung gewonnen. Gleichzeitig gilt hier wie bei vielen anderen beruflichen Weiterbildungen, dass Kompaktkurse und Zertifizierungen allein nicht ausreichen dürften, um die durch die Zertifikate bescheinigten Rollen wirksam ausfüllen zu können, sondern dass dazu weitere Kompetenzen erforderlich sind. Auch hierfür gibt es inzwischen vielfältige Ergänzungskurse und Trainingspfade. Diese sind aber typischerweise auch wieder modular nach Wissens- und Kompetenzgebieten strukturiert. Demgegenüber zeichnet sich die Praxis gerade dadurch aus, dass sie prozessorientiert ist und die verschiedenen Wissensbausteine und Kompetenzgebiete aus der Schulung deshalb in immer neuen Konstellationen und Kombinationen situativ angepasst angewendet werden müssen und gerade nicht in sauber getrennten Modulen. Insgesamt resultiert also eine Lücke zwischen dem, was die Zertifikatskurse einschließlich Aufbaukursen vermitteln (können) und was in der Praxis darüber hinaus benötigt wird, um die Rollen eines POs oder SMs kompetent ausüben zu können. Der Beitrag entwickelt am Beispiel der Rolle eines PO einen Vorschlag, wie diese Lücke auf der Basis einer Erstqualifizierung geschlossen werden könnte. Dazu wird eine berufsintegrierte und prozessorientierte On-the-Job-Qualifizierung vorgestellt, die die fehlende unmittelbare Umsetzung und situative Verbindung der verschiedenen Wissens- und Kompetenzgebiete aus den Zertifikatskursen unter Begleitung von erfahrenen Mentoren in den Mittelpunkt stellt. Die Inhalte und die Grundstruktur der On-the-Job-Qualifizierung sind dabei mithilfe einer qualitativ-empirischen Vorgehensweise entwickelt und validiert worden. Der Ansatz ermöglicht es agilen Unternehmen, die Lücke zwischen den Zertifizierungsinhalten und den eigentlichen PO-Aufgaben in der Praxis zu schließen, so dass die PO rascher in ihrer Rolle wirksam werden können. Eine Übertragung des Ansatzes auf die Rolle des SM ist ebenfalls leicht möglich.Over the years, certifications such as Product Owner (PO) and Scrum Master (SM) and in the agile environment have become increasingly important. At the same time, it is true here, as with many other professional development courses, that compact courses and certifications alone are unlikely to be sufficient to effectively fill the roles certified by the certificates, but that additional competencies are required for this purpose. For this purpose, too, there are now a variety of supplementary courses and training paths. However, these are typically structured in modules according to knowledge and competence areas. In contrast, the practice is characterized by the fact that it is process-oriented and the various knowledge modules and competence areas from the training must therefore always be applied in new constellations and combinations adapted to the situation and not in clearly separated modules. All in all, there is a gap between what the certificate courses, including advanced courses, (can) teach and what is needed in practice to be able to perform the roles of a PO or SM competently. The article develops a proposal how this gap could be closed on the basis of an initial qualification using the example of the role of a PO. For this purpose, a job-integrated and process-oriented on-the-job qualification is presented, which focuses on the missing direct implementation of the different knowledge and competence areas from the certification courses under the supervision of experienced mentors. The contents and the basic structure of the on-the-job qualification have been developed and validated with the help of an empirical approach. The approach enables agile companies to close the gap between the certification content and the actual PO tasks in practice, so that the POs can become effective in their roles more quickly. Tran sferring the approach to the role of the SM is also easily possible
Comparison of AutoML solutions Auto-PyTorch and AutoCVE
Get PDFAutoML solutions provide the functionality to find optimized machine learning solutions for a given dataset without manual network configuration or hyperparameter optimisation.
Auto-PyTorch and AutoCVE are two such solutions which this paper will introduce regarding their functionality and compare based on their performance, usability and their features