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Duplikaterkennung, -suche und -konsolidierung für Kunden- und Geschäftspartnerdaten, sog. „Identity Resolution“, ist die Voraussetzung für erfolgreiches Customer Relationship Management und Customer Experience Management, aber auch für das Risikomanagement zur Minimierung von Betrugsrisiken und Einhaltung regulatorischer Vorschriften und viele weitere Anwendungsfälle. Diese Systeme sind jedoch hochkomplex und müssen individuell an die kundenspezifischen Anforderungen angepasst werden. Der Einsatz lernbasierter Verfahren bietet großes Potenzial zur automatisierten Anpassung. In diesem Beitrag präsentieren wir für ein KMU praxisfähige, lernbasierte Verfahren zur automatischen Konfiguration von Business-Regeln in Duplikaterkennungssystemen. Dabei wurden für Fachanwender Möglichkeiten entwickelt, um beispielgetrieben das Match-System an individuelle Business-Regeln (u.a. Umzugserkennung, Sperrlistenabgleich) anzupassen und zu konfigurieren. Die entwickelten Verfahren wurden evaluiert und in einer prototypischen Lösung integriert. Wir konnten zeigen, dass unser Machine-Learning-Verfahren, die von einem Domainexperten erstellten Business-Regeln für das Duplikaterkennungssystem „identity“ verbessern konnte. Zudem konnte der hierzu erforderliche Zeitaufwand verkürzt werden.

Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) is a key technology in improving the angular resolution (spatial resolution) of radars. In MIMO radars the amplitude and phase errors in antenna elements lead to increase in the sidelobe level and a misalignment of the mainlobe. As the result the performance of the antenna channels will be affected. Firstly, this paper presents analysis of effect of the amplitude and phase errors on angular spectrum using Monte-Carlo simulations. Then, the results are compared with performed measurements. Finally, the error correction with a self-calibration method is proposed and its angle dependency is evaluated. It is shown that the values of the errors change with an incident angle, which leads to a required angle-dependent calibration.

This book provides a comprehensive overview of the use of PET and SPECT in not only classic neurodegenerative disorders but also cerebrovascular disorders, brain tumors, epilepsy, head trauma, coma, sleeping disorders, and inflammatory and infectious diseases of the CNS. The new edition has been revised and updated to reflect recent advances and includes additional chapters, for example on the use of artificial intelligence and machine learning in imaging data analysis, the study of brain connectivity using PET and SPECT images, and the role of PET imaging in modulation of brain functioning by deep brain stimulation. The authors are renowned experts whose dedication to the investigation of neurological disorders through nuclear medicine technology has achieved international recognition. Most chapters are written jointly by a clinical neurologist and a nuclear medicine specialist to ensure a multidisciplinary approach. This state of the art compendium will be invaluable for neurologists and radiologists/nuclear medicine specialists and will also be informative for interested general practitioners and geriatricians. Companion volumes on PET and SPECT in psychiatry and in neurobiological systems complete a trilogy.

Extended Reality (XR) durchläuft aktuell einen rasanten Entwicklungsprozess. Die Einsatzmöglichkeiten für die Wirtschaft sind vielfältig und die Bedeutung der neuartigen Technologie steigt kontinuierlich. Insbesondere der rapide Preisverfall der benötigten Hardware führt zu einer zunehmenden Markdurchdringung, wodurch sich XR-Systeme auf dem Massenmarkt etabliert haben. Die Veröffentlichung richtet sich an Unternehmer, die sich einen Überblick über XR verschaffen möchten und abwägen, ob die Technologie in ihre Unternehmensprozesse eingebunden werden soll. Um die Entscheidung zu erleichtern, gibt die Publikation Auskunft über zentrale Aspekte wie Entwicklungsstand, Projektablauf und Einsatzmöglichkeiten. Aufgrund des enormen Potenzials der Technologien empfehlen die Autoren, dass Unternehmen frühzeitig Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien evaluieren. Die Planung und Umsetzung setzen allerdings immer ein durchdachtes und systematisches Vorgehen voraus.