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In der wissenschaftlichen Literatur gibt es kaum Studien, die sich mit der konkreten Alltagstauglichkeit von Smartwatches beschäftigen, um zu verstehen, warum die Klasse von wearables eher ein Nischendasein führt. In diesem Beitrag wird daher die Verwendung einer Smartwatch am Beispiel Kochen untersucht. Hierzu wurde eine Koch-App mit Rezeptinformationen für eine Smartwatch entwickelt, welche über Hand- und Armbewegungen in Form von Gesten bedient werden kann. In einer Feldstudie mit acht Probanden wurde ermittelt, inwieweit diese Interaktionsform den Kochprozess verändert. Die Ergebnisse zeigen, dass die unmittelbare Verfügbarkeit der Uhr sowohl Effizienz- als auch Effektivitätsvorteile gegenüber klassischen Kochhilfen bietet. Die Steuerung via Freihandgesten erlaubte zudem die Nutzung in einem Szenario, in welchem die Hände oft belegt oder verschmutzt sind und somit eine Bedienung per Finger problematisch sein kann. Die Uhr wurde von den Probanden dabei als nützliches Werkzeug erachtet, obwohl diese bislang keinerlei Erfahrung mit einem solchen Gerät hatten.
Steps Towards an Open All-in-one Rich-Client Environment for Particle-Based Mesoscopic Simulation
(2018)
Neuroscientists want to inspect the data their simulations are producing while these are still running. This will on the one hand save them time waiting for results and therefore insight. On the other, it will allow for more efficient use of CPU time if the simulations are being run on supercomputers. If they had access to the data being generated, neuroscientists could monitor it and take counter-actions, e.g., parameter adjustments, should the simulation deviate too much from in-vivo observations or get stuck.
As a first step toward this goal, we devise an in situ pipeline tailored to the neuroscientific use case. It is capable of recording and transferring simulation data to an analysis/visualization process, while the simulation is still running. The developed libraries are made publicly available as open source projects. We provide a proof-of-concept integration, coupling the neuronal simulator NEST to basic 2D and 3D visualization.
Web advertisements are the primary financial source for many online services, but also for cybercriminals. Successful ad campaigns rely on good online profiles of their potential customers. The financial potentials of displaying ads have led to the rise of malware that injects or replaces ads on websites, in particular, so-called adware. This development leads to always further optimized and customized advertising. For these customization's, various tracking methods are used. However, only sparse work has gone into privacy issues emerging from adware. In this paper, we investigate the tracking capabilities and related privacy implications of adware and potentially unwanted programs (PUPs). Therefore, we developed a framework that allows us to analyze any network communication of the Firefox browser on the application level to circumvent encryption like TLS. We use this to dynamically analyze the communication streams of over 16,000 adware or potentially unwanted programs samples that tamper with the users' browser session. Our results indicate that roughly 37% of the requests issued by the analyzed samples contain private information and are accordingly able to track users. Additionally, we analyze which tracking techniques and services are used.