Jean-Luc Picard at Touch\'e 2023: Comparing Image Generation, Stance Detection and Feature Matching for Image Retrieval for Arguments

Participating in the shared task "Image Retrieval for arguments", we used different pipelines for image retrieval containing Image Generation, Stance Detection, Preselection and Feature Matching. We submitted four different runs with different pipeline layout and compare them to given baseline. Our pipelines perform similarly to the baseline.Comment: 7 pages, 1 figure, 1 table, conference: CLE

Entwicklung und Test der FieldMApp zur Einbeziehung landwirtschaftlicher Expertise bei der Charakterisierung von Minderertragsflächen

Der Boden ist eines der wichtigsten Produktionsmittel der Landwirtschaft. Daher ist ein maßgebliches Anliegen von Landwirten der Erhalt der Bodenfruchtbarkeit. Zu diesem Zweck werden alle Maßnahmen vorangetrieben, die eine standortspezifisch nachhaltige Bodenbewirtschaftung ermöglichen. Wesentliche Bedingung dafür ist eine möglichst vollständige Informationsbasis. Die Bereitstellung der erforderlichen Datengrundlage erfolgt aus vielfältigen Informationsquellen. Ziel dieses Anwendungsfalls ist es, Landwirte als wichtige lokale Wissensträger aktiv in diesen Prozess einzubeziehen

Entwicklung und Test der FieldMApp zur Einbeziehung landwirtschaftlicher Expertise bei der Charakterisierung von Minderertragsflächen

Der Boden ist eines der wichtigsten Produktionsmittel der Landwirtschaft. Daher ist ein maßgebliches Anliegen von Landwirten der Erhalt der Bodenfruchtbarkeit. Zu diesem Zweck werden alle Maßnahmen vorangetrieben, die eine standortspezifisch nachhaltige Bodenbewirtschaftung ermöglichen. Wesentliche Bedingung dafür ist eine möglichst vollständige Informationsbasis. Die Bereitstellung der erforderlichen Datengrundlage erfolgt aus vielfältigen Informationsquellen. Ziel dieses Anwendungsfalls ist es, Landwirte als wichtige lokale Wissensträger aktiv in diesen Prozess einzubeziehen

Die FieldMApp – eine vielseitig einsetzbare Softwarelösung zur Datenaufnahme mit mobilen Endgeräten

Die ökonomisch und ökologisch nachhaltige Bewirtschaftung pflanzenbaulicher Nutzflächen setzt umfangreiches Expertenwissen und Prozessverständnis voraus. Zur Vereinfachung und weiteren Automatisierung der zukünftigen Bewirtschaftung sollen Teile dieses Wissens und Verständnisses digital verfügbar gemacht werden. Modular aufgebaute und flexibel konfigurierbare Anwendungen für mobile Endgeräte (Apps) ermöglichen die standardisierte Datenerfassung auf Basis von Expertenwissen und deren Speicherung im maschinenlesbaren Format. Zugleich gewähren sie genügend Flexibilität, um an die Erfordernisse verschiedener Einsatzszenarien angepasst werden zu können. Nachfolgend werden mit der FieldMApp ein entsprechendes Konzept und dessen Struktur vorgestellt

Die FieldMApp – eine vielseitig einsetzbare Softwarelösung zur Datenaufnahme mit mobilen Endgeräten

Die ökonomisch und ökologisch nachhaltige Bewirtschaftung pflanzenbaulicher Nutzflächen setzt umfangreiches Expertenwissen und Prozessverständnis voraus. Zur Vereinfachung und weiteren Automatisierung der zukünftigen Bewirtschaftung sollen Teile dieses Wissens und Verständnisses digital verfügbar gemacht werden. Modular aufgebaute und flexibel konfigurierbare Anwendungen für mobile Endgeräte (Apps) ermöglichen die standardisierte Datenerfassung auf Basis von Expertenwissen und deren Speicherung im maschinenlesbaren Format. Zugleich gewähren sie genügend Flexibilität, um an die Erfordernisse verschiedener Einsatzszenarien angepasst werden zu können. Nachfolgend werden mit der FieldMApp ein entsprechendes Konzept und dessen Struktur vorgestellt

Erstellung einer nutzergestützten Anwendung zur Optimierung von phrasenbasierten Spracherkennungslösungen und deren Anwendung am Beispiel der FieldMApp-Spracherkennung

In der vorliegenden Arbeit wird eine Lösung vorgestellt, die Entwerfende der Phrasenmengen von phrasenbasierten Spracherkennungssystemen beim Optimieren der Erkennungsgüte unterstützten soll. Dabei müssen Phrasenmengen mit mehreren Millionen Elementen berücksichtigt werden. Eine schlechte Erkennungsgüte entsteht durch Verwechselungen zwischen Wörtern. Deshalb suchen wir die am ähnlichsten klingenden Phrasenpaare mittels Locality-Sensitive-Hashing und einem phonetischen Abstandsmaß. Diese Suche wird auf einem zentralen Server ausgeführt. Anschließend werden die gefundenen Phrasenpaare zusammen mit den in der Phrasenmenge vorkommenden einzelnen Worten auf die tatsächliche Erkennungsgüte überprüft. Dies geschieht durch Auswertung von Sprachaufnahmen, die mittels einer dafür entwickelten, mobilen Anwendung dezentral und mit minimalem Aufwand von mehreren Personen gesammelt wurden. Eine Auswertung lässt vermuten, dass das genutzte phonetische Abstandsmaß nicht viel Aussagekraft hat. Die entstandene Gesamtlösung ist jedoch eine gute Basis für Weiterentwicklung