Hallo und willkommen zur zweiten Klasse in unserem Seminar auf Deep Learning in Time Series.

Dieses Unit geht um die Tooltracking-Data-Set

die eine multimodelle

multiklasse Time Series

und Segmentation-Data-Sets.

Heute werden wir über die Materialien reden, die wir in dieser Klasse

benutzen.

Wir werden sehen, wie die Motivation für die Data-Set selbst, für das System, die

Data-Set zu rekordieren, und ihr Design, welche Handheld-Tools wir zu beantworten sind.

Und dann werden wir

die Time Series-Data-Set sehen und wie man sie benutzen kann.

Zuerst die Materialien, wenn man

bevor sich die Informationen auf die Webseite aufnimmt.

Man kann direkt auf GitHub und klonen die

Data-Loaders und man kann die Daten selbst auf der Webseite downloaden.

Dann gibt es mehrere

Publikationen, die mit dieser Forschung verbunden sind.

Der erste ist die automatische Qualitätsverwaltung für

Handheld-Tools via Embedded Classification und AutoML, die in ECML 2020 veröffentlicht wurde.

Man hat den PDF, ein kleines Demo-Video und eine Präsentation von der Konferenz.

Der zweite ist Arnez Retzepackage.

Er war der Hauptwörter eines Papiers, der heißt

A Sense of Quality for Augmented Reality Assisted Process Guidance.

Hier ist das System

ein Teil eines großen Augmented Reality Tracking Systems

das in einer brasilischen Konferenz

veröffentlicht wurde.

Dann Rezepte für Posttraining-Quantität der Deep Neural Networks und

letztlich, vergesst mich nicht, XAI mit diesem Dataset zu benutzen.

Es gibt auch offiziell Projekte von der Fraunhofer Institut.

Einer ist Tool Tracking und der andere ist AI for Tools.

Das war's für die Materialien. Mal sehen, warum das existiert.

In 2018 gab es große Hakenlöcher von der Tesla-Factory in den USA.

Die Tesla-Factory

musste die Modell-3-Produktion-Linie schützern.

Die komplette Sache hat sich gehalten und kein Auto

wurde produziert.

Wie man in der Fotografie der Factory sieht, ist sie hochautomatisiert.

Sie

haben viele Roboter, die ein Auto konstruieren.

Die Autos sind auf einer Linie,

eine Konstruktion.

Das Auto geht weiter und die Autos werden von einem nach dem anderen produziert.

Das ist hoch, hoch automatisiert.

Die Neu-Source war, dass es zu viel Automation gab.

Die Firma, die Automation gemacht hat, war Siemens damals.

Tesla wollte so viele

Automationen wie möglich haben

so wenige Leute

die arbeiten konnten