REAL: Ein ressourcenadaptierendes mobiles Navigationssystem

Zusammenfassung.   Die intelligente Ressourcenadaption ist eine der gro?en Herausforderungen für die n?chste Generation mobiler Navigationssysteme. Da man typischerweise mehrere Fortbewegungsarten oder Verkehrsmittel kombinieren muss, um an einen Zielort zu gelangen, muss sichergestellt werden, dass mobile, allgegenw?rtige Navigationshilfen dies über eine jeweils situationsangepasste Benutzerschnittstelle unterstützen. Der notwendige Wechsel zwischen verschiedenen Positionierungstechnologien soll für den Endbenutzer m?glichst unbemerkt bleiben. Im folgenden wird ein hybrides Personennavigationssystem vorgestellt, das die in bestimmten Fortbewegungssituationen verfügbaren Positionierungstechnologien und deren Genauigkeit optimal nutzt, um die Pr?sentation der Wegbeschreibung auf verschiedene Endger?te und Ausgabemodalit?ten sowie die kognitive Ressourcenlage des Benutzers zu adaptieren. Eingegangen am 28. Februar 2001 / Angenommen am 8. August 2001     

AEG-Telefunken TR 440: Software und Software-Entwicklung

Zusammenfassung  Zusammen mit drei weiteren Artikeln, die den übergang vom Batch- zum Timesharing-Betrieb, das Unternehmen und die Hardware des TR440 beschreiben, gibt dieser Text einen Rückblick auf Entwicklung und Realisierung des deutschen Gro?rechners TR440 bei AEG-Telefunken und den Nachfolgefirmen. Dieser Teil des Rückblicks besch?ftigt sich mit der Software und der Software-Entwicklung für den TR440, insbesondere in den Jahren 1965 bis 1974. Es werden technische Highlights der Software behandelt und Einblicke in die Software-Entwicklung selbst gegeben, insbesondere auch Hintergrundinformationen zu Einflüssen, Verantwortungen und Entscheidungen. Der Artikel beginnt mit dem TR4, dem Vorg?nger des TR440, und endet mit den Aktivit?ten für einen TR440-Nachfolger. CR subject classification  K.1 ; K.2 ; K.6 ; D.2 ; D.3 ; D.4 ; D.2.9     

Strategien zur webbasierten Multilingualen Fragebeantwortung

Zusammenfassung  Wir stellen eine Reihe von innovativen Methoden zur webbasierten multilingualen Fragebeantwortung in offenen Dom?nen vor. Insbesondere werden neuartige Strategien zur Bestimmung optimaler Antwortkontexte und zur Extraktion von exakten Antworten auf Basis von sprachunabh?ngigen, datengetriebenen maschinellen Lernverfahren beschrieben. Es werden zwei alternative Methoden für die crosslinguale Frageanalyse skizziert mit deren Hilfe für eine Anfrage in einer natürlichen Sprache Antworten in Dokumenten einer anderen natürlichen Sprache bestimmt werden k?nnen. Alle Methoden sind detailliert evaluiert und weisen eine vielversprechende Performanz auf. CR subject classification  I.2.6 ; I.2.7 ; J.1 ; K.3.2 ; D.3.3 ; D.2.2