Dienstag, 20. August 2013

Big Data richtig einsetzen

Empfehlungssysteme kommen: Big Data richtig einsetzen:
Big Data – Fluch oder Segen? Wir sprachen mit dem Big-Data-Experten Pavlo Baron, wie Unternehmen mit großen Datenmengen umgehen sollten und welche Karrieremöglichkeiten sich ergeben.
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Nicht alles, was als „Big Data“ bezeichnet wird, ist auch Big Data. Der Begriff wurde von Marketingfirmen stark gehypt, weil es eine neue Art ist, Geld zu verdienen. Meine Botschaft ist, dass man sich als Big-Data-Developer sehr tief mit der Wissenschaft beschäftigen muss, sei es mit Analyse, Verarbeitung oder der Speicherungen von großen Datenmengen. Nur so kann man die vielen existierenden Tools sinnvoll einsetzen. Ein Entwickler muss Kenntnisse über analytische Verfahren, Statistik und Machine Learning haben, z.B. muss man wissen, wie man Algorithmen trainiert, um nützliche Informationen aus vielen Daten zu extrahieren. In erster Linie dreht sich alles um die analytische Seite, aber man braucht einen wissenschaftlichen Hintergrund oder einen gewissen Forschungsdrang und muss die Tools, mit denen man arbeitet auch in der technischen Tiefe beherrschen, um Herr dieser „großen Daten“ zu werden. Es gibt kein Tool, welches per se alle Probleme löst.

Dienstag, 9. April 2013

Justin

Weltraumroboter Justin putzt Fenster
"Der Roboter findet und greift das Werkzeug völlig autonom", sagt Christoph Borst, der am DLR-Institut für Robotik und Mechatronik die Abteilung für Autonomie und Fernprogrammierung leitet. "Beim Putzen des Fensters sorgen Kraftsensoren dafür, dass mit dem richtigen Druck gewischt wird." Das Besondere an den Armen ist ihre Nachgiebigkeit, die über die Software geregelt wird. "Das hat den Vorteil, dass sie regelbar ist", so Borst. "Wir können stufenlos zwischen voller Steifigkeit und hoher Elastizität wählen, während eine mechanische Feder nur einen Wert hat."

Department of Robotic Systems
Rollin'Justin Catching Flying Balls

"Description
Catching a thrown ball with a hand is not easy – neither for humans nor for robots. A tight interplay of fast perception, a good catching strategy, body control and dexterity is needed. Hence, ball catching is an excellent testbed for a number of robotic key technologies.
Headmounted HD stereocameras track the thrown balls. The rapid catching motion introduces vibrations to the system, which the control can not cancel completely. Therefore, a supporting inertial measurement unit is used for predicting the ball's trajectory.
During the flight the predictions continuously improve and a realtime path planner decides where, when, and in which configuration to kinematically optimal catch the ball. For this, a non- linear optimization problem (including simple collision avoidance) is repeatedly solved on an external computing cluster (32 cores).
The challenging system architecture with distributed sensors, actuators, and computing resources, communicating under hard realtime constraints, is implemented using DLR's component based aRD (agile robot development) software concept."

Samstag, 30. März 2013

Watchdog Project Controlling

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Watchdog Project Controlling Einführung