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Momentan finden in vielen Branchen umfassende Veränderungen von Märkten und Wertschöpfungsketten statt, welche auch als Digitale Transformation bezeichnet werden. In diesem Zusammenhang wird das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) als ein wichtiger technischer Enabler der Veränderungen angesehen. Primäre Ziele des IoT sind die Steuerung physischer Gegen-stände aus der Distanz und das Erfassen von Informationen aus dem Umfeld dieser Gegenstände. Welche neuen Geschäfts-bzw. Partnermodelle entstehen durch die gemeinsame Nutzung von IoT-Daten und Big-Data-Technologien und welcher qualitative Mehrwert wird dadurch geschaffen? Als Antwort wird in diesem Beitrag ein Bewertungsrahmen zur qualitativen Wertschöpfungsanalyse von IoT vorgeschlagen. Anhand dieses Bewertungsrahmens wird ein Anwendungsfall untersucht, der in anonymisierter Form an konkrete Praxisprojekte angelehnt ist. Konkret wird ein Anwendungsfall betrachtet, der eine Abfallwirtschaft 2.0 basierend auf dem Einsatz von IoT vorschlägt. Aus den Untersuchungsergebnissen gehen beispielsweise Erkenntnisse hervor, wie Geschäftsmodelle auf Basis eines unentgeltlichen Informationsaustauschs durch IoT gestaltet werden können.
The continuing growth of scientific publications raises the question how research processes can be digitalized and thus realized more productively. Especially in information technology fields, research practice is characterized by a rapidly growing volume of publications. For the search process various information systems exist. However, the analysis of the published content is still a highly manual task. Therefore, we propose a text analytics system that allows a fully digitalized analysis of literature sources. We have realized a prototype by using EBSCO Discovery Service in combination with IBM Watson Explorer and demonstrated the results in real-life research projects. Potential addressees are research institutions, consulting firms, and decision-makers in politics and business practice.
Angesichts des anhaltenden Wachstums wissenschaftlicher Veröffentlichungen werden Instrumente benötigt, um Literaturanalysen durch Digitalisierung produktiver zu gestalten. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz vor, der bibliographische Daten aus der Literaturdatenbank EBSCO Discovery Service mithilfe von Text-Analytics-Methoden erschließt. Die Lösung basiert auf dem Textanalysesystem IBM Watson Explorer und eignet sich für explorative Literaturanalysen, um beispielsweise den Status quo emergierender Technologiefelder in der Literatur zu reflektieren. Die generierten Ergebnisse sind in den Kontext der zunehmenden Werkzeugunterstützung des Literaturrechercheprozesses einzuordnen und können für intra- sowie interinstitutionelle Wissenstransferprozesse in Forschungs- und Beratungskontexten genutzt werden.
Nowadays, the most employed devices for recoding videos or capturing images are undoubtedly the smartphones. Our work investigates the application of source camera identification on mobile phones. We present a dataset entirely collected by mobile phones. The dataset contains both still images and videos collected by 67 different smartphones. Part of the images consists in photos of uniform backgrounds, especially collected for the computation of the RSPN. Identifying the source camera given a video is particularly challenging due to the strong video compression. The experiments reported in this paper, show the large variation in performance when testing an highly accurate technique on still images and videos.
Dieser Beitrag stellt einen Bewertungsrahmen für Smart Services vor, der auf dem Konzept vollständiger Finanzpläne (VOFI) basiert. Zunächst wird eine IoT-Architektur für Smart Services eingeführt, die die Grundlage für deren Betrachtung aus Sicht der Unternehmensplanung liefert. Hierauf aufbauend wird ein Bewertungsrahmen für die finanzplanorientierte Wirtschaftlichkeitsbewertung von Smart Services geschaffen, mit dem die relevanten Zahlungsfolgen differenziert erfasst werden. Mithilfe des entwickelten VOFI-Systems wird anschließend aufgezeigt, wie mithilfe einer Risikoanalyse die Unsicherheit von Modellparametern berücksichtigt werden kann.