New mobile service development process

Mobile applications play an ever growing role in everybody’s life around our globe and the leading app stores currently offer more than 2 million different apps each for their users. It is well accepted that the usage context is much more important in the UI and UX design of these apps than when designing desktop applications. It is important to realize that a lot of these apps are part of a mobile service that defines their usage context and the UX of the mobile app is not only determined by the interaction with it but by the value creation of the whole service. We therefore propose in this paper a joint service and app design process that not only optimizes the user interaction with the mobile app but also the UX of the whole service in order to provide an optimal value proposition to the service customer of the mobile service

Audiomate : a Python package for working with audio datasets

Machine learning tasks in the audio domain frequently require large datasets with training data. Over the last years, numerous datasets have been made available for various purposes, for example, (Snyder, Chen, & Povey, 2015) and (Ardila et al., 2019). Unfortunately, most of the datasets are stored in widely differing formats. As a consequence, machine learning practitioners have to convert datasets into other formats before they can be used or combined. Furthermore, common tasks like reading, partitioning, or shuffling of datasets have to be developed over and over again for each format and require intimate knowledge of the formats. We purpose Audiomate, a Python toolkit, to solve this problem. Audiomate provides a uniform programming interface to work with numerous datasets. Knowledge about the structure or on-disk format of the datasets is not necessary. Audiomate facilitates and simplifies a wide range of tasks: • Reading and writing of numerous dataset formats using a uniform programming interface, for example (Snyder et al., 2015), (Panayotov, Chen, Povey, & Khudanpur, 2015) and (Ardila et al., 2019) • Accessing metadata, like speaker information and labels • Reading audio data (single files, batches of files) • Retrieval of information about the data (e.g., number of speakers, total duration). • Merging of multiple datasets (e.g., combine two speech datasets). • Splitting data into smaller subsets (e.g., create training, validation, and test sets with a reasonable distribution of classes). • Validation of data for specific requirements (e.g., check whether all samples were assigned a label

Lokalisierung medizinischer Geräte im Spitalumfeld

Um die betrieblichen Abläufe zu unterstützen, ist es für Spitäler und Pflegeheime von grossem Interesse, mobile Medizinalgeräte und Personen lokalisieren zu können. Das Anwendungsgebiet reicht von der Patientenversorgung über die Wartung bis hin zur Qualitätssicherung und Abrechnung. Es existiert zwar eine Reihe von Lokalisierungslösungen. Diese kümmern sich aber meist nur um die Positionsbestimmung. Hinzu kommt, dass sie sich nicht zur Lokalisierung jeder Geräte- beziehungsweise Personenklasse eignen. Deshalb soll ein auf Lokalisierungsinformationen basierendes Informationssystem geschaffen werden, das die Lokalisierungslösungen verschiedener Hersteller integrieren und aufgrund den von ihnen gelieferten Positionen die betrieblichen Abläufe unterstützen kann. In der gleichnamigen Studienarbeit aus dem Jahre 2010 wurden von der Projektgruppe die Anforderungen an ein solches Systems erfasst und ein Prototyp erstellt, der einzelne und die nächstliegenden Geräte eines bestimmten Typs aufspüren konnte. Im Rahmen der Bachelor-Arbeit sollte der Prototyp ausgebaut werden um: - Integration weiterer Lokalisierungswerkzeuge - Intelligente Kombination der gelieferten Positionsmeldungen, beispielsweise um Falschmeldungen auszufiltern - Erzeugung von Ereignissen abhängig von den gelieferten Positionsmeldungen - Bereitstellung einer robusten und skalierbaren Systemarchitektur - Erweiterung der durch den Prototypen bereitgestellten Funktonalität Zu diesem Zweck wurde ein verteiltes System mit einer polyglotten Persistenzarchitektur erstellt, die als Katalog, Geoinformationssystem und Historie für die rund um die Uhr erfassten Positionen dient. Eine Rule Engine ermöglicht eine Kombination der Positonsmeldungen, um die Qualität der Positionsangaben zu verbessern und positionsabhängige Präsenzinformationen wie Ereignisse zu erzeugen. Geometrie und Topologie für das Geoinformationssystem werden mit einem selbstentwickelten Werkzeug aus digitalisierten Grundrissen der Gebäude gewonnen. Zur Abfrage des Informationssystems steht für die Anwender ein Webinterface bereit, das sich bei Bedarf um Smartphone-Apps ergänzen lässt. Für die Analyse der Positionshistorie können Map Reduce Jobs ausgeführt werden. Der Prototyp aus der Studienarbeit konnte damit soweit ausgebaut werden, dass ein Pilotversuch in einem einzelnen Gebäude durchgeführt werden kann. Dabei können die wesentlichen Funktionen – Positionserfassung mit mehreren Lokalisierungswerkzeugen, Positionsinterpretation, Ereignisauslösung und Auswertung der Positionshistorie – erprobt werden

Lokalisierung von medizinischen Geräten im Spitalumfeld

In Spitälern herrscht oft das Problem, dass gewisse medizinischen Geräte nicht schnell genug gefunden werden können. In dieser Arbeit soll eine Serverkomponente sowie ein Webinterface entwickelt werden, welches Objekte verwaltet, die Position (Raum) gesuchter Geräte anzeigen kann sowie intelligente Algorithmen zum Finden der Geräte verwendet. Der aktuelle Standort soll dabei über bereits bestehende APIs bekannter Localisation-Hersteller wie Ekahau, Cisco AeroScout oder via GPS-Daten ausgelesen und bestimmt werden. Gewisse Geräte werden aus Kostengründen nicht aktiv geortet werden können. Von denen muss nur bekannt sein, ob sie sich im Lagerraum befinden oder ob sie bereits verwendet werden (z.B. mittels RFID). Oft reicht zudem die reine Positionsangabe nicht aus. Gesucht wird das «nächste», «freie» Gerät. Das bedeutet einerseits, dass jedes Objekt mit einem Status versehen werden muss. Ein Status soll anzeigen, ob ein Gerät verfügbar, bereits belegt oder sich z.B. in der Reparatur befindet. Weitere Business-Intelligenz (Verrechnung, Berechtigungen, Auslastung, Zuletzt gesehen/repariert/geprüft am) soll hinzugefügt werden können. Andererseits muss die kürzeste Distanz zwischen Suchendem und potentiellen Objekten eruiert werden können. Weitergehende Gedanken gehen in Richtung «Tracking» von Ärzten, Patienten usw., was zu intelligenten Aktionen führen soll (z.B. automatisches Umleiten des Telefonapparates eines Arztes auf das Sekretariat beim Betreten des OP). Am Ende der Arbeit soll ein Konzept vorliegen, welches auch in die Praxis umgesetzt werden kann. Weiter soll ein lauffähiger Prototyp verfügbar sein, welcher die Position von Geräten mit Ekahau darstellen kann. Zudem soll den Geräten mittels «intelligentem Beobachten» ein Status zugewiesen werden können

Lokalisierung medizinischer Geräte im Spitalumfeld

Um die betrieblichen Abläufe zu unterstützen, ist es für Spitäler und Pflegeheime von grossem Interesse, mobile Medizinalgeräte und Personen lokalisieren zu können. Das Anwendungsgebiet reicht von der Patientenversorgung über die Wartung bis hin zur Qualitätssicherung und Abrechnung. Es existiert zwar eine Reihe von Lokalisierungslösungen. Diese kümmern sich aber meist nur um die Positionsbestimmung. Hinzu kommt, dass sie sich nicht zur Lokalisierung jeder Geräte- beziehungsweise Personenklasse eignen. Deshalb soll ein auf Lokalisierungsinformationen basierendes Informationssystem geschaffen werden, das die Lokalisierungslösungen verschiedener Hersteller integrieren und aufgrund den von ihnen gelieferten Positionen die betrieblichen Abläufe unterstützen kann. In der gleichnamigen Studienarbeit aus dem Jahre 2010 wurden von der Projektgruppe die Anforderungen an ein solches Systems erfasst und ein Prototyp erstellt, der einzelne und die nächstliegenden Geräte eines bestimmten Typs aufspüren konnte. Im Rahmen der Bachelor-Arbeit sollte der Prototyp ausgebaut werden um: - Integration weiterer Lokalisierungswerkzeuge - Intelligente Kombination der gelieferten Positionsmeldungen, beispielsweise um Falschmeldungen auszufiltern - Erzeugung von Ereignissen abhängig von den gelieferten Positionsmeldungen - Bereitstellung einer robusten und skalierbaren Systemarchitektur - Erweiterung der durch den Prototypen bereitgestellten Funktonalität Zu diesem Zweck wurde ein verteiltes System mit einer polyglotten Persistenzarchitektur erstellt, die als Katalog, Geoinformationssystem und Historie für die rund um die Uhr erfassten Positionen dient. Eine Rule Engine ermöglicht eine Kombination der Positonsmeldungen, um die Qualität der Positionsangaben zu verbessern und positionsabhängige Präsenzinformationen wie Ereignisse zu erzeugen. Geometrie und Topologie für das Geoinformationssystem werden mit einem selbstentwickelten Werkzeug aus digitalisierten Grundrissen der Gebäude gewonnen. Zur Abfrage des Informationssystems steht für die Anwender ein Webinterface bereit, das sich bei Bedarf um Smartphone-Apps ergänzen lässt. Für die Analyse der Positionshistorie können Map Reduce Jobs ausgeführt werden. Der Prototyp aus der Studienarbeit konnte damit soweit ausgebaut werden, dass ein Pilotversuch in einem einzelnen Gebäude durchgeführt werden kann. Dabei können die wesentlichen Funktionen – Positionserfassung mit mehreren Lokalisierungswerkzeugen, Positionsinterpretation, Ereignisauslösung und Auswertung der Positionshistorie – erprobt werden

Service platform for the exchange of services with developing countries

This paper presents the new PESCO service platform that offers an Access-To-Market (A2M) and other services to connect farmers in the global south with consumer networks in the global north and setup long term relationships between them. PESCO is the result of a CTI-project of ZHAW, FHNW and gebana AG. The A2M service supports gebana in enabling farmers in developing countries to get access for their products to the fair- trade market in Europe. Interested farmers or NGOs can post their product suggestions to PESCO. After gebana has decided to start the A2M project PESCO supports the communication between the farmers, agents and gebana employees. To that end the agents get a smartphone with the PESCO app that allows them to easily collect the data for the A2M process and exchange it with gebana. PESCO further supports the A2M process in all phases, e.g. to setup a supporting community in the developed countries or by visualizing the status of the project for all stakeholders. PESCO can be a model how producer networks in the global south and consumer networks in the global north can set up long term relationships to exchange products and services in a direct fair-trade manner