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Lastenräder sind im Stadtverkehr noch eine Marktnische, sollen aber künftig fester Bestandteil der „Verkehrswende“ sein. So formulierte der Bundesverkehrsminister auf dem Nationalen Radverkehrskongress in Dresden im Mai 2019 als drittes Leitziel für den nächsten Nationalen Radverkehrsplan: „Urbane Lastenverkehre werden Radverkehre“ (BMVI, 2019). Das Verlagerungspotential im urbanen Wirtschaftsverkehr wird mit 20 % beziffert (Gruber & Rudolph 2016), in der Kurier-, Express- und Paket-Branche (KEP) sogar mit 30 % (Bogdanski et al., 2018). Zur Zielerreichung müssen drei kritische Erfolgsfaktoren berücksichtigt werden – wirtschaftliche Logistikkonzepte, logistikgerechte Lastenräder und eine dazu passende urbane Verkehrsinfrastruktur. In diesem Spannungsfeld ergibt sich eine Vielzahl von Handlungsnotwendigkeiten. Weiterhin bestehen urbane Lastenverkehre nur zu einem Teil aus KEP-Verkehren. Welche Potentiale schwere Lastenräder für andere Anwendungen im Lastenverkehr bieten, erörtert das Forschungsprojekt „PedeListics“ mit Kommunen und Unternehmen als Praxispartnern.
Data engineering is an integral part of the data science process. It comprises tasks such as data ingestion, data transformation, and data quality assurance. In order to fulfill these tasks, schema inference is an important capability. Its goal is to detect the structure of a dataset and to derive metadata on hierarchies, data types, etc. Artificial intelligence (AI) has the potential to automate schema inference and thus increase the efficiency of the data science process. However, as government institutions are subject to special regulations, explainability of AI models can be a mandatory requirement. Goal of this research protocol is to plan a systematic review of literature on schema inference for tabular data with explainable AI (XAI). This third version was derived from two earlier review protocols.
Data engineering is an integral part of the data science process. It comprises tasks such as data ingestion, data transformation, and data quality assurance. In order to fulfill these tasks, schema inference is an important capability. Its goal is to detect the structure of a dataset and to derive metadata on hierarchies, data types, etc. Artificial intelligence (AI) has the potential to automate schema inference and thus increase the efficiency of the data science process. However, as government institutions are subject to special regulations, explainability of AI models can be a mandatory requirement. Goal of this research protocol is to plan a systematic review of literature on schema inference with explainable AI (XAI) for data engineering in government institutions. This second version includes adjustments resulting from the first iteration of the review.
Mit dem im Jahr 2022 initiierten Projekt „KI-Potenzial-Scanning“ soll ein Vorgehensmodell erprobt werden, um für die Stadt Nürnberg konkrete
Einsatzpotenziale identifizierbar zu machen. Für das KI-Potenzial-Scanning ist das Ziel, für die Stadt Nürnberg anhand eines ausgewählten, städtischen Arbeitsfeldes Potenzialbereiche für den Einsatz von KI-basierten, digitalen Systemen zu eruieren. Die Eingrenzung des zu untersuchenden Arbeitsfeldes erfolgt über mehrere Workshops in enger Abstimmung mit dem Amt für Digitalisierung und Prozessorganisation.
Data engineering is an integral part of the data science process. It comprises tasks such as data ingestion, data transformation, and data quality assurance. In order to fulfill these tasks, schema inference is an important capability. Its goal is to detect the structure of a dataset and to derive metadata on hierarchies, data types, etc. Artificial intelligence (AI) has the potential to automate schema inference and thus increase the efficiency of the data science process. However, as government institutions are subject to special regulations, explainability of AI models can be a mandatory requirement. Goal of this research protocol is to plan a systematic review of literature on schema inference with explainable AI (XAI) for data engineering in government institutions.
If we believe Edward Snowden, encryption is "the only true protection against surveillance". However, advances in quantum technology might endanger this safeguard. Our article discusses why quantum computing poses a threat to data security and what to do about it. Instead of a purely theoretical analysis, we build on code examples using Python, C, and Linux.