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Generating synthetic LiDAR point cloud data for object detection using the Unreal Game Engine
(2024)
Object detection based on artificial intelligence is ubiquitous in today’s computer vision research and application. The training of the neural networks for object detection requires large and high-quality datasets. Besides datasets based on image data, datasets derived from point clouds offer several advantages. However, training datasets are sparse and their generation requires a lot of effort, especially in industrial domains. A solution to this issue offers the generation of synthetic point cloud data. Based on the design science research method, the work at hand proposes an approach and its instantiation for generating synthetic point cloud data based on the Unreal Engine. The point cloud quality is evaluated by comparing the synthetic cloud to a real-world point cloud. Within a practical example the applicability of the Unreal Game engine for synthetic point cloud generation could be successfully demonstrated.
This easy-to-understand introduction to SAP S/4HANA guides you through the central processes in sales, purchasing and procurement, finance, production, and warehouse management using the model company Global Bike. Familiarize yourself with the basics of business administration, the relevant organizational data, master data, and transactional data, as well as a selection of core business processes in SAP. Using practical examples and tutorials, you will soon become an SAP S/4HANA professional!
Tutorials and exercises for beginners, advanced users, and experts make it easy for you to practice your new knowledge. The prerequisite for this book is access to an SAP S/4HANA client with Global Bike version 4.1.
- Business fundamentals and processes in the SAP system
- Sales, purchasing and procurement, production, finance, and warehouse management
- Tutorials at different qualification levels, exercises, and recap of case studies
- Includes extensive download material for students, lecturers, and professors
Bald eine Dekade ist es her, dass diese annähernd mantraartig wiederholte Phrase Unternehmen zur Umsetzung datenschutzrechtlicher Vorgaben incentivierte. Was ist davon geblieben? Nur wenige in Deutschland verhängte Bußgelder erreichten Millionenhöhe. Hintergrund ist (auch) das deutsche Ordnungswidrigkeitenrecht, welches in einem Spannungsverhältnis zu den Vorgaben der DS-GVO steht. Ein Bußgeldbescheid der Berliner Datenschutzaufsicht gegen die Deutsche Wohnen sollte Auslöser eines langen, fortdauernden Rechtsstreits werden. Auf Vorlage des KG hatte der EuGH in der Rechtssache C-807/21 („Deutsche Wohnen“) erstmals Gelegenheit, sich zur Frage der Bußgeldhaftung zu positionieren.
Das Thema Datenschutz wurde bei der öffentlichen Auftragsvergabe bislang vor allem in Bezug auf Drittlandtransfers personenbezogener Daten in die USA diskutiert. Jedoch spielt der Datenschutz für das Vergabeverfahren und für die Ausführung datenschutzrelevanter Leistungen generell eine wesentliche Rolle. Gleichwohl herrschen bislang unter öffentlichen Auftraggebern Schwierigkeiten, datenschutzrechtlich relevante Fallkonstellationen zu erkennen, die möglichen Risiken daraus abzuleiten und, sofern dies gelingt, diesen Risiken angemessen zu begegnen. Der vorliegende Beitrag befasst sich mit der datenschutzrechtlichen Verantwortlichkeit, ihren Folgen und den daraus resultierenden Konsequenzen für die Gestaltung von Vergabeverfahren und Vergabeunterlagen.
Wer A sagt, muss zumindest im Kaufrecht nicht immer B sagen: Es kommt nicht selten vor, dass sich in einem Kaufvertrag einerseits ein wirksamer Ausschluss der Gewährleistung des Verkäufers für Sachmängel findet, die Parteien aber andererseits gleichwohl eine Beschaffenheitsvereinbarung für bestimmte Eigenschaften vertraglich festlegen. In diesem Problemfeld führt eine aktuelle Entscheidung des BGH zu weiteren Klärungen für die Praxis (BGH, Urt. v. 10.4.2024 – VIII ZR 161/23, MDR 2024, 706). Der folgende Beitrag setzt sich mit den vielfältigen Aspekten der Entscheidung auseinander und erläutert, aus welchen Gründen der BGH dem Käufer einige goldene Brücken für einen Schadensersatzanspruch gebaut hat.
Das Diskussionspapier beschreibt einen Prozess an der FH Aachen zur Entwicklung und Implementierung eines Self-Assessment-Tools für Studiengänge. Dieser Prozess zielte darauf ab, die Relevanz der Themen Digitalisierung, Internationalisierung und Nachhaltigkeit in Studiengängen zu stärken. Durch Workshops und kollaborative Entwicklung mit Studiendekan:innen entstand ein Fragebogen, der zur Reflexion und strategischen Weiterentwicklung der Studiengänge dient.
Seit Ende 2022 prägt das Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) nicht nur den rechtswissenschaftlichen Diskurs. Die allgemeine Verfügbarkeit von generativen KI-Modellen, allen voran die großen Sprachmodelle (Large Language Models, kurz: LLM) wie ChatGPT von OpenAI oder Bing AI von Microsoft, erfreuen sich größter Beliebtheit: LLM sind in der Lage, auf Grundlage statistischer Methoden – eine entsprechende Schnittstelle (Interface) vorausgesetzt – auch technisch wenig versierten Nutzern verständliche Antworten auf ihre Fragen zu liefern. Dabei werden nicht nur umfassend Nutzerdaten verarbeitet, sondern auch auf weitere personenbezogene Daten zugegriffen sowie neue Daten erzeugt. Der Beitrag geht der Frage nach, welche spezifischen datenschutzrechtlichen Herausforderungen sich für Unternehmen beim Einsatz solcher LLM stellen.