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Language and tool support for 3D crochet patterns
Crochet is a popular handcraft all over the world. While other techniques such as knitting or weaving have received technical support over the years through machines, crochet is still a purely manual craft. Not just the act of crochet itself is manual but also the process of creating instructions for new crochet patterns, which is barely supported by domain specific digital solutions. This leads to unstructured and often also ambiguous and erroneous pattern instructions. In this report, we propose a concept to digitally represent crochet patterns. This format incorporates crochet techniques which allows domain specific support for crochet pattern designers during the pattern creation and ins...
Probabilistic metric temporal graph logic
Cyber-physical systems often encompass complex concurrent behavior with timing constraints and probabilistic failures on demand. The analysis whether such systems with probabilistic timed behavior adhere to a given specification is essential. When the states of the system can be represented by graphs, the rule-based formalism of Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (PTGTSs) can be used to suitably capture structure dynamics as well as probabilistic and timed behavior of the system. The model checking support for PTGTSs w.r.t. properties specified using Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) has been already presented. Moreover, for timed graph-based runtime monitoring...
Die HPI Schul-Cloud
Digitale Medien sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Einer der zentralsten Bereiche für unsere Gesellschaft, die schulische Bildung, darf hier nicht hintanstehen. Wann immer der Einsatz digital unterstützter Tools pädagogisch sinnvoll ist, muss dieser in einem sicheren Rahmen ermöglicht werden können. Die HPI Schul-Cloud ist dieser Vision gefolgt, die vom Nationalen IT-Gipfel 2016 angestoßen wurde und dem Bericht vorangestellt ist – gefolgt. Sie hat sich in den vergangenen fünf Jahren vom Pilotprojekt zur unverzichtbaren IT-Infrastruktur für zahlreiche Schulen entwickelt. Während der Corona-Pandemie hat sie für viele Tausend Schulen wichtige Unterstützung bei der Umsetzung ihres Bildungsauftrags geboten. Das Ziel, eine zukunftssichere und datenschutzkonforme Infrastruktur zur digitalen Unterstützung des Unterrichts zur Verfügung zu stellen, hat sie damit mehr als erreicht. Aktuell greifen rund 1,4 Millionen Lehrkräfte und Schülerinnen und Schüler bundesweit und an den deutschen Auslandsschulen auf die HPI Schul-Cloud zu.
Design Thinking
Heutzutage ist Design Thinking kein „neuer Ansatz“ mehr. Unter Praktikern und Akademikern hat das Interesse an diesem Thema in den letzten zwei Jahrzehnten stark zugenommen. Die Meinungen sind jedoch geteilt, ob Design Thinking lediglich „alter Wein in neuen Schläuchen“ ist, ein vorübergehender Trend, oder ein sich weiterentwickelndes Phänomen, welches in immer mehr Organisationen und Branchen Fuß fast. Trotz der wachsenden Relevanz und Verbreitung von Design Thinking ist das Wissen über den tatsächlichen Status quo in Organisationen nach wie vor spärlich. Mit einer neuen Studie untersucht das Forschungsteam von Prof. Uebernickel, Stefanie Gerken und Dr. Danielly de Paula die ...
Invariant Analysis for Multi-Agent Graph Transformation Systems using k-Induction
The analysis of behavioral models such as Graph Transformation Systems (GTSs) is of central importance in model-driven engineering. However, GTSs often result in intractably large or even infinite state spaces and may be equipped with multiple or even infinitely many start graphs. To mitigate these problems, static analysis techniques based on finite symbolic representations of sets of states or paths thereof have been devised. We focus on the technique of k-induction for establishing invariants specified using graph conditions. To this end, k-induction generates symbolic paths backwards from a symbolic state representing a violation of a candidate invariant to gather information on how that...
Deep learning for computer vision in the art domain
In recent years, computer vision algorithms based on machine learning have seen rapid development. In the past, research mostly focused on solving computer vision problems such as image classification or object detection on images displaying natural scenes. Nowadays other fields such as the field of cultural heritage, where an abundance of data is available, also get into the focus of research. In the line of current research endeavours, we collaborated with the Getty Research Institute which provided us with a challenging dataset, containing images of paintings and drawings. In this technical report, we present the results of the seminar "Deep Learning for Computer Vision". In this seminar,...
