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Aufsatz
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Quo Vadis Conferences in the Business and Information Systems Engineering (BISE) Community After Covid
(2021-07-06)
The global Covid-19 pandemic has not only influenced the way we work and collaborate on our research but also how we present and exchange novel contributions at scientific conferences. Governmental lockdowns and (inter)-national travel restrictions have forced conference organizers to move from offline conference venues to virtual platforms quickly. Our discipline, the Business & Information Systems Engineering (BISE) community, is an interdisciplinary field involving the more conference-driven computer sciences and ...
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Augmented-Reality-basierte Assistenz für das Anlernen manueller und roboterunterstützter Montageprozesse
(2021-10-14)
Durch eine zunehmend flexibilisierte Produktion und relativ hohe Personalfluktuation bei einfachen Tätigkeiten wird das Anlernen neuer Mitarbeitender bzw. für neue oder geänderte Produktionsprozesse zunehmend relevanter. Konventionelle Anlernmethoden, bspw. durch Demonstration oder Arbeitspläne, haben Schwächen (bspw. binden sie zusätzliche Arbeitskraft oder sind kognitiv anspruchsvoll), die durch ein Augmented-Reality-(AR-)basiertes Assistenzsystem kompensiert werden können. Ein AR-Assistenzsystem zum Anlernen eines ...
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Social Machines
(2021-11-11)
Social Machines sind ein Paradigma für die Gestaltung soziotechnischer Systeme, die unter Verwendung von Web- und Plattformlösungen das Potenzial digitaler Technologien mit der Eigenlogik sozialer Interaktion, Organisation und Strukturbildung auf neue Weise zusammenführen. Im Folgenden diskutieren wir das Paradigma der Social Machine aus den Perspektiven der Informatik, der Wirtschaftsinformatik, der Soziologie und des Rechts, um Orientierungspunkte für seine Gestaltung zu identifizieren. Der Begriff ist in der ...
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A Survey on Cost Types, Interaction Schemes, and Annotator Performance Models in Selection Algorithms for Active Learning in Classification
(2021-12-14)
Pool-based active learning (AL) aims to optimize the annotation process (i.e., labeling) as the acquisition of annotations is often time-consuming and therefore expensive. For this purpose, an AL strategy queries annotations intelligently from annotators to train a high-performance classification model at a low annotation cost. Traditional AL strategies operate in an idealized framework. They assume a single, omniscient annotator who never gets tired and charges uniformly regardless of query difficulty. However, in ...
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Model checking timed recursive CTL
(2024-04-09)
We introduce Timed Recursive CTL, a merger of two extensions of the well-known branching-time logic CTL: Timed CTL is interpreted over real-time systems like timed automata; Recursive CTL introduces a powerful recursion operator which takes the expressiveness of this logic CTL well beyond that of regular properties. The result is an expressive logic for real-time properties. We show that its model checking problem is decidable over timed automata, namely 2-EXPTIME-complete.