teilautomatisierter Datenlabelingprozess für Deep Learning für radarbasierte Automobilanwendungen, Daniel Scharf, M Sc Seifeddine Saadani, M Eng Prof. Dr.-Ing. Alfred Höß, Heike Lepke, M Eng. Paper, Forschu [...] Patrick Purucker, Christian Reil, Alfred Höß Dataset, Zenodo , 2023 KI-ASIC The KI-ASIC Dataset, Daniel Scharf, Seifeddine Saadani and Alfred Höß Dataset, Zenodo , 2023 AUTBUS AUTBUS – Entwicklung eines autonomen [...] Semi-Automated Multi-Sensor Data Labeling Process for Deep Learning in Automotive Radar Environment, Daniel Scharf, Seifeddine Saadani, Mathias Schneider and Alfred Höß Paper, IEEE 2nd International Conference
Brave können das bereits von
Haus aus, Sie müssen den Tracking-Blo-
cker in den Einstellungen nur scharf schal-
ten. Probieren Sie zunächst die strengste
Einstellung. Falls es anschließend Proble-
me bei [...] Markus Montz
Bankkonten und Kreditkarten versprechen fette Beute.
Logisch, dass Cyberkriminelle scharf auf deren Daten
und Passwörter sind. Absolute Sicherheit gibt es nicht,
aber Sie können es den [...] Hoppe (cho@ct.de),
Stefan Labusga (sla@ct.de), Arne Mertins (ame@ct.de), Jens Nohl (jno@ct.de),
Daniel Ladeira Rodrigues (dro@ct.de)
Dokumentation: Thomas Masur (tm@ct.de)
Verlagsbüro München: Hans-Pinsel-Str
1300 und 1400
• oder auch „Datum-Formate“ wie 1.1.1301 bis
31.12.1400, welches tatsächlich den „scharfen“
Zeitraum des 14. Jahrhunderts korrekt definiert.
Ganz im Sinne der entfachten „Digital History“ [...] erscheint es wünschenswert, eine semantisch-eindeuti-
ge, gemeinsam nutzbare Repräsentation sowohl von
scharfen als auch von unscharfen Jahreszeitraumanga-
ben, für historische Kontexte optimiert, zu entwickeln [...] der offiziell-gültigen Zeitrechnung
bei uns gab es nie ein Jahr „Null“, und deshalb beginnt
das „scharf-definierte“ erste Jahrhundert am 1. Januar im
Jahr 1 und endet am 31.12.100. Diese „leichte Verschie-