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Design knowledge on smart glasses-based systems is scarce. Utilizing literature analysis on software development publications, insights from the design and implementation of four smart glasses-based systems and expert interviews, we elicited 16 design principles to provide guidance in the development of future service support systems. Heuristic Theorizing is an abductive Design Science Research method, hitherto far too little known or little noticed, which was applied to conduct the research. We contribute to theory and practice with applicable design principles to support the development of smart glasses-based systems. Phenomena known to have an impact on the adoption of smart glasses are addressed by these design principles.
Artificial intelligence (AI) and human-machine interaction (HMI) are two keywords that usually do not fit embedded applications. Within the steps needed before applying AI to solve a specific task, HMI is usually missing during the AI architecture design and the training of an AI model. The human-in-the-loop concept is prevalent in all other steps of developing AI, from data analysis via data selection and cleaning to performance evaluation. During AI architecture design, HMI can immediately highlight unproductive layers of the architecture so that lightweight network architecture for embedded applications can be created easily. We show that by using this HMI, users can instantly distinguish which AI architecture should be trained and evaluated first since a high accuracy on the task could be expected. This approach reduces the resources needed for AI development by avoiding training and evaluating AI architectures with unproductive layers and leads to lightweight AI architectures. These resulting lightweight AI architectures will enable HMI while running the AI on an edge device. By enabling HMI during an AI uses inference, we will introduce the AI-in-the-loop concept that combines AI's and humans' strengths. In our AI-in-the-loop approach, the AI remains the working horse and primarily solves the task. If the AI is unsure whether its inference solves the task correctly, it asks the user to use an appropriate HMI. Consequently, AI will become available in many applications soon since HMI will make AI more reliable and explainable.
Mit einem systematischen Ansatz konnte basierend auf gering aufgelösten Daten (Bodenkarte, Höhenmodell, Landnutzungsklassifikation) das theoretische Expansionspotential für Ackerflächen in der Provinz Tjumen (Westsibirien, Russische Föderation) abgeschätzt werden. Die theoretisch mögliche Ausdehnung der Ackernutzung um 57% in den landwirtschaftlich relevanten Gebieten konnte allerdings nur zur Hälfte mit Groundtruthdaten in 3 Testareas (je 400 km²) validiert werden. Darüber hinaus waren 52% dieser positiven Validierungspunkte auf Ackerbrachen verortet, die derzeit nicht ökonomisch rentabel zu bewirtschaften sind. Insgesamt kann daher nur eine Expansion der Ackerflächen um 14,5% (? 1900 km² bzw. 1,1% der Gesamtfläche) als potentiell möglich angesehen werden.
GIS-gestützte Zustandserfassung von Befahrungslinien in einem Landesforst und einem Privatwald
(2013)
In einem niedersächsischen Forstgebiet ist die räumliche Anordnung und das Erscheinungsbild von Befahrungslinien (Rückegassen)mittels GPS erfasst worden. Anhand der Fahrspurtiefe wurde beurteilt, in welchem Umfang potentielle Bodenschäden innerhalb der Befahrungslinien auftreten und ob es diesbezüglich Unterschiede zwischen der Bewirtschaftung eines Landesforstes und eines Privatwaldes gibt. Zusätzlich wurden Parameter der spontanen Vegetation sowie das Vorhandensein von Fremdstoffen erhoben. Die Erfassung ergab einen geringeren Flächenverbrauch durch Befahrungslinien im Landesforst gegenüber dem Privatwald. Die Spuren im Landesforst wiesen jedoch einen höheren Anteil an Fahrspurtiefen ? 15 cm auf. Die aufgenommenen Vegetationsdaten der Gassen ergaben unter anderem ein verstärktes Vorkommen von Juncus effusus als Zeigerpflanze von nassen und verdichteten Böden. Fremdstoffe kamen ausschließlich im Privatwald vor.