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This article deals with the problem of wireless synchronization between onboard computing devices of small-sized unmanned aerial vehicles (SUAV) equipped with integrated wireless chips (IWC). Accurate synchronization between several devices requires the precise timestamping of batches transmitting and receiving on each of them. The best precision is demonstrated by those solutions where timestamping is performed on the PHY level, right after modulation/demodulation of the batch. Nowadays, most of the currently produced IWC are Systems-on-a-Chip (SoC) that include both PHY and MAC, implemented with one or several processor cores application. SoC allows create more cost and energy efficient wireless devices. At the same time, it limits the developers direct access to the internal signals and significantly complicates precise timestamping for sent and received batches, required for mutual synchronization of industrial devices. Some modern IEEE 802.11 IWCs have inbuilt functions that use internal chip clock to register timestamps. However, high jitter of the interfaces between the external device and IWC degrades the comparison of the timestamps from the internal clock to those registered by external devices. To solve this problem, the article proposes a novel approach to the synchronization, based on the analysis of IWC receiver input potential. The benefit of this approach is that there is no need to demodulate and decode the received batches, thus allowing it implementation with low-cost IWCs. In this araticle, Cypress CYW43438 was taken as an example for designing hardware and software solutions for synchronization between two SUAV onboard computing devices, equipped with IWC. The results of the performed experimental studies reveal that mutual synchronization error of the proposed method does not exceed 10 μs.
Leitsatz des Gerichts:
Die Übermittlung eines „presserechtlichen Informationsschreibens“ greift in der Regel nicht rechtswidrig in das Recht am eingerichteten und ausgeübten Gewerbebetrieb eines Presseunternehmens ein. Eine andere Beurteilung ist allerdings dann geboten, wenn das übersandte Informationsschreiben von vornherein ungeeignet ist, präventiven Rechtsschutz zu bewirken. Hiervon ist auszugehen, wenn es keine Informationen enthält, die dem Presseunternehmen die Beurteilung erlauben, ob Persönlichkeitsrechte durch eine etwaige Berichterstattung verletzt werden.
BGB § 823 Abs. 1, § 1004; ZPO § 253. BGH, Urteil vom 15.01.2019 – VI ZR 506/17 (OLG Frankfurt/M.), MDR 2019, 290 = NJW 2019, 781 = WM 2019, 473
Urteilsausspruch (Verfahrenssprache: Deutsch):
Art. 2 lit. c RL 2002/21/EG des EU-Parlaments und des Rates vom 7. 3. 2002 über einen gemeinsamen Rechtsrahmen für elektronische Kommunikationsnetze und -dienste (Rahmenrichtlinie) in der durch die RL 2009/140/EG des EU-Parlaments und des Rates vom 25. 11. 2009 geänderten Fassung ist dahin auszulegen, dass ein internetbasierter E-Mail-Dienst, der wie der von der Google LLC erbrachte Dienst GMail keinen Internetzugang vermittelt, nicht ganz oder überwiegend in der Übertragung von Signalen über elektronische Kommunikationsnetze besteht und daher keinen „elektronischen Kommunikationsdienst“ im Sinne dieser Bestimmung darstellt.
EuGH, Urteil vom 13.06.2019 – Rs C-193/18 (OVG Münster), NJW 2019, 2597
Urteilsausspruch (Verfahrenssprache: Deutsch):
Art. 16 lit. e RL 2011/83/EU ist dahin auszulegen, dass eine Ware wie eine Matratze, deren Schutzfolie vom Verbraucher nach der Lieferung entfernt wurde, nicht unter den Begriff „versiegelte Waren …, die aus Gründen des Gesundheitsschutzes oder aus Hygienegründen nicht zur Rückgabe geeignet sind und deren Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde“ im Sinne dieser Vorschrift fällt.
EuGH, Urteil vom 27.03.2019 – Rs C-681/17 (BGH), ZIP 2019, 715 (LS) = BB 2019, 769
Es ist schon beeindruckend, welche Fähigkeiten die Menschen den Computern mittlerweile geben konnten. Dennoch muss man nicht der Maschinenstürmerei (Luddismus) zuneigen, um durch das zuweilen überbordende Maß an Optimismus irritiert zu sein, das den Fähigkeiten von Algorithmen und künstlicher Intelligenz zuweilen zugeschrieben wird. Nahezu alle Wirtschaftsbereiche sollen durch sie alsbald „revolutioniert“ werden, "disruptive Veränderungen" werden prognostiziert. Politiker fordern und Max-Planck-Forscher kündigen jetzt die Entwicklung von „fairen“ Algorithmen an. Einige kritische Anmerkungen erscheinen angezeigt, denn fair kann ein Algorithmus nicht sein.
Unternehmerische Resilienz
(2019)
Deep generative models have recently achieved impressive results for many real-world applications, successfully generating high-resolution and diverse samples from complex datasets. Due to this improvement, fake digital contents have proliferated growing concern and spreading distrust in image content, leading to an urgent need for automated ways to detect these AI-generated fake images.
Despite the fact that many face editing algorithms seem to produce realistic human faces, upon closer examination, they do exhibit artifacts in certain domains which are often hidden to the naked eye. In this work, we present a simple way to detect such fake face images - so-called DeepFakes. Our method is based on a classical frequency domain analysis followed by basic classifier. Compared to previous systems, which need to be fed with large amounts of labeled data, our approach showed very good results using only a few annotated training samples and even achieved good accuracies in fully unsupervised scenarios. For the evaluation on high resolution face images, we combined several public datasets of real and fake faces into a new benchmark: Faces-HQ. Given such high-resolution images, our approach reaches a perfect classification accuracy of 100% when it is trained on as little as 20 annotated samples. In a second experiment, in the evaluation of the medium-resolution images of the CelebA dataset, our method achieves 100% accuracy supervised and 96% in an unsupervised setting. Finally, evaluating a low-resolution video sequences of the FaceForensics++ dataset, our method achieves 91% accuracy detecting manipulated videos.
Störerhaftung des beworbenen Unternehmens bei unverlangter E-Mail-Werbung durch beauftragten Dritten
(2019)
Leitsätze des Verfassers:
1. Ein Unternehmen, das einen Dritten mit der Durchführung von Werbeaktionen beauftragt, haftet für die unverlangte Zusendung von Werbe-E-Mails im Rahmen einer solchen Werbeaktion.
2. Der Adressat unverlangter E-Mail-Werbung hat auch dann einen datenschutzrechtlichen Auskunftsanspruch gegen das beworbene Unternehmen, wenn die Werbung durch eine Drittfirma durchgeführt wurde.
LG Frankenthal (Pfalz), Urteil vom 10.07.2018 – 6 O 322/17 (nicht rechtskräftig, Az. des OLG Zweibrücken 4 U 114/18)
Excellent organisations require targeted strategies to implement their vision and mission, deploying a stakeholder-focused approach. As part of evidence-based policy making, it is a common approach to measure government financing vehicles’ results. A state-of-the-art method in quantitative benchmarking to overcome the challenge of considering multiple inputs and outputs is Data Envelopment Analysis (DEA). Descriptive statistics and explorative-qualitative approaches are also applied in a modern ECA benchmarking model to substantiate DEA results and put them into perspective. This enabler-result model provides a holistic view and allows to identify top performing ECAs and Exim-Banks, providing the opportunity for inefficient institutions to learn from their most productive peers. This best practice approach for strategic benchmarking enables the senior management to develop and implement a cutting-edge strategy, and increase value for key stakeholders.
In this preliminary report, we present a simple but very effective technique to stabilize the training of CNN based GANs. Motivated by recently published methods using frequency decomposition of convolutions (e.g. Octave Convolutions), we propose a novel convolution scheme to stabilize the training and reduce the likelihood of a mode collapse. The basic idea of our approach is to split convolutional filters into additive high and low frequency parts, while shifting weight updates from low to high during the training. Intuitively, this method forces GANs to learn low frequency coarse image structures before descending into fine (high frequency) details. Our approach is orthogonal and complementary to existing stabilization methods and can simply plugged into any CNN based GAN architecture. First experiments on the CelebA dataset show the effectiveness of the proposed method.
Soziale Roboter unterscheiden sich von Servicerobotern, da sie auch komplexere Interaktionen und Kommunikation beherrschen. Einige können Emotionen simulieren oder sogar erkennen. Einsatzbereiche gibt es viele: vom Haushalt über die Pflege bis in den medizinischen Bereich. Wo liegen die Grenzen der aktuellen Systeme? Wie müssen soziale Roboter aussehen und interagieren, um als nützliche Helfer statt als Konkurrenten wahrgenommen zu werden? Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick bestehender sozialer Roboter. Er beleuchtet deren Akzeptanz im wichtigen Bereich Gesundheit und Pflege anhand der Ergebnisse einer Expertenstudie und gibt eine zeitliche Perspektive zur weiteren Entwicklung.
Smart Cities und Big Data
(2019)
Sharing Economy
(2019)
Recent studies have shown remarkable success in image-to-image translation for attribute transfer applications. However, most of existing approaches are based on deep learning and require an abundant amount of labeled data to produce good results, therefore limiting their applicability. In the same vein, recent advances in meta-learning have led to successful implementations with limited available data, allowing so-called few-shot learning.
In this paper, we address this limitation of supervised methods, by proposing a novel approach based on GANs. These are trained in a meta-training manner, which allows them to perform image-to-image translations using just a few labeled samples from a new target class. This work empirically demonstrates the potential of training a GAN for few shot image-to-image translation on hair color attribute synthesis tasks, opening the door to further research on generative transfer learning.