Digitalisierung in der Sozialwirtschaft – Wo stehen wir heute?
Wolff, Dietmar (2018)
6. EVR-Forum „Sprungbrett Digitalisierung – neue Chancen für Versorgung und Kollaboration.
Risiken und Nebenwirkungen von KI. Im Rahmen des Vodafone Enterprise Forum: Artificial Intelligence – Wieviel Mensch verträgt die Zukunft?
Wagener, Andreas (2018)
Risiken und Nebenwirkungen von KI. Im Rahmen des Vodafone Enterprise Forum: Artificial Intelligence – Wieviel Mensch verträgt die Zukunft? Im DFKI – Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, 22.02.2018, Saarbrücken.
Sozialwirtschaft 4.0 – Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung in einer wenig technikaffinen Branche
Wolff, Dietmar (2018)
Plattformökonomie als Geschäftsmodell. Eine neue Unternehmensgattung entsteht.
Wagener, Andreas (2018)
dpr – Digital Publishing Report, Nr. 6/2018, S. 17-21.
Open Access
Privatleben 4.0 - wie Digitalisierung, das Internet der Dinge und Deep Learning unser Privatleben verändern
Peinl, René (2018)
Wolff, Dietmar, Göbel, Richard Digitalisierung - Segen oder Fluch?, S. 225-252.
Open Access
Im folgenden Kapitel geht es um das Privatleben in der digitalen Welt. Wie wird es sich verändern? Welche Produkte werden wir nutzen? Was können sie heute schon, welche Funktionen und Fähigkeiten werden sie in naher Zukunft haben? Wird unser Leben dadurch angenehmer oder sollten wir uns vor so einer digitalen Zukunft fürchten? Anhand vieler Anwendungsbeispiele werden Sie verstehen, was das aktuelle Schlagwort Digitalisierung für das Privatleben bedeutet, und anhand zweier ausgewählter Technologien wird Ihnen ein kleiner Einblick hinter die Kulissen der technischen Entwicklung eröffnet.
Digitalisierung der Pflege – mehr Sinnes-Wandel als technische Revolution
Wolff, Dietmar (2018)
Künstliche Intelligenz & Blockchain – Chance für die Medienbranche?
Wagener, Andreas (2018)
Nerdwärts.de.
Open Access
Blockchain und Künstliche Intelligenz sind derzeit die „Buzzwords“ schlechthin, wenn es um Gegenwart und Zukunft der Digitalisierung geht. Das Zusammenspiel dieser beiden Technologien dürfte jedoch für eine völlig neue Qualität in der Digitalen Transformation sorgen – zum Beispiel in der Medienbranche.
Pflege dockt digital an das Gesundheitssystem an – wäre das nicht toll?
Wolff, Dietmar (2018)
sgp INSIDER 12/2018, S. 25.
IoT-Trends 2018: "KI und Blockchain wachsen zusammen"
Wagener, Andreas (2018)
Industry of Things.
Open Access
Dr. Andreas Wagener, Professor für Digitales Marketing an der Hochschule Hof, prognostiziert, dass zukünftig direkte Transaktionen zwischen "Dingen" möglich werden. Außerdem hält er völlig neue Anwendungen, z.B. im Micropayment für denkbar.
Blockchain & KI: auf dem Weg zur Industrie 5.0?
Wagener, Andreas (2018)
Nerdwärts.de.
Open Access
Die digitalen Schlüsseltechnologien „Künstliche Intelligenz“ (KI) und „Blockchain“ sind derzeit in aller Munde. Spannend wird es aber, wenn diese beiden Felder zusammenwachsen. Daraus ergeben sich insbesondere für das Internet der Dinge interessante Perspektiven. Sind wir auf dem Weg zu einer weiteren industriellen Revolution – der Industrie 5.0?
Design and implementation of a platform for the citizen science project migraine radar
Wogenstein, Florian; Gaul, Charly; Kropp, Peter; Scheidt, Jörg; Siebenhaar, Yannic; Drescher, Johannes (2018)
Wogenstein, Florian; Gaul, Charly; Kropp, Peter; Scheidt, Jörg; Siebenhaar, Yannic...
it - Information Technology 2018 60 (1), S. 11-19.
DOI: 10.1515/itit-2017-0016
Peer Reviewed
In this paper we introduce the design and technical implementation of the citizen science project Migraine Radar. The goal of the project is to establish a large collection of migraine attack data in order to explore the trigger factors of migraine attacks. A main focus is the investigation of the influence of environmental factors like weather or changes in the geomagnetic activity on the frequency of migraine attacks. After registering with the project, participants report their migraine attack data using a web app or one of the smartphone apps implemented for Android and iOS. As a benefit, the system serves as a personal headache calendar and participants have access to statistics and individualized reports about their attacks. For scientific analysis the data are pre-processed and provided to the researchers in an anonymized way.
Marketing 4.0
Wagener, Andreas (2018)
Wolff, Dietmar / Göbel, Richard (Hrsg.): Digitalisierung – Segen oder Fluch.
Künstliche Intelligenz & Blockchain: „Buzzword-Hochzeit“ oder Zukunftsmodell?
Wagener, Andreas (2018)
dpr – Digital Publishing Report, Nr. 1/2018, Trends 2018, S. 11.
Open Access
Technik und Recht verbinden - handhabbare Lösungen für den Mittelstand schaffen
Weber, Beatrix (2018)
Begleitforschung Smart Data: Big Data, Smart Data, Next?, S. 88-91.
Datenschutz 4.0
Weber, Beatrix (2018)
Digitalisierung - Segen oder Fluch?, S. 101-123.
Digitalisierung – Auswirkungen auf die Wohlfahrtspflege
Wolff, Dietmar (2018)
Der Paritätische Sachsen-Anhalt, Blickpunkte 01/2018, S. 36-37.
Digitalisierung: Segen oder Fluch? Wie die Digitalisierung unsere Lebens- und Arbeitswelt verändert
Wolff, Dietmar; Göbel, Richard (2018)
Was kann die Sozialbranche aus der Wirtschaft lernen – was besser nicht?
Wolff, Dietmar (2018)
Digitaler Wandel in der Sozialwirtschaft - Grundlagen-Strategien-Praxis, S. 45-56.
Entbürokratisierung – Digitale Rechnungen auf dem Vormarsch
Wolff, Dietmar (2018)
SOZIALwirtschaft 1/2018.
Providing user guidance in special purpose machines by machine-learning algorithms
Plenk, Valentin; Lang, Sascha; Wogenstein, Florian (2017)
International Journal On Advances in Software 10 (3 und 4), 167-179.
Open Access
This paper proposes to make complex production machines more user-friendly. Improved machines help the operator in case of an error message or a process event by displaying recommendations, such as “at the last 10 occurrences of this event the operators performed the following keystrokes”. The messages are generated from statistical data on former user- interaction and previous process-events. The data represents the knowledge of all the machine operators. The data is gathered by logging user-interaction and process-events during regular operation of the production machine. This approach allows to store the operators’ expert knowledge in the production machine without human intervention.
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