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Lesen & Lernen No. 7

How the Tech Giants created what DARPA couldn’t https://www.wired.com/story/darpa-total-informatio-awareness/ Der Artikel beschreibt, wie noch 2002 die US-amerikanische Medien- und Politlandschaft auf das geplante Programm „Total Information Awareness“ (TIA) der DARPA, das umfassend personenbezogene Daten von US-Bürger*innen sammeln sollte und als größtes Überwachungsprogramm in der Geschichte der Vereinigten Staaten…

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Die CEBIT hat viele (teilweise gruselige) Gesichter. Aber ist eigentlich ganz nice.

Manchmal sprechen Bilder ja am besten für sich selbst, weshalb wir mit unserer gesammelten Fotodokumentation anfangen wollen. Teils wusste man gar nicht so richtig, wie und was einem geschah. In- und außerhalb der Research-Halle 27 gab es auf dem CEBIT Gelände wie auch in Hannover selbst Vieles zu sehen, das…

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Infoletter #18: Was Altes, was Neues, was Geborgtes und was blau-pinkes

Alles neu macht der Mai – auch noch im Juni: (mich, z.B.- ich kommuniziere auf mehreren Kanälen jetzt öfter mit euch). Gerade ist unsere vierte Bewerbungsphase mit der Jurysitzung zu Ende gegangen. Wir freuen uns über 315 Einreichungen – 19 von ihnen können gefördert werden. Das Motto dieser…

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Lesen&Lernen No.6

Rechnung, wem Rechnung gebührt Pedius ist ein klassisches Civic-Tech-Tool, das eine gesellschaftliche Herausforderung lösen möchte: Nämlich, dass Gehörlose nicht oder nur mit Unterstützung durch Dritte bei Behörden, Krankenhäusern und anderen öffentlichen Einrichtungen anrufen können. Die App, deren Entwicklerteam inzwischen von Gehörlosen beraten wird, ist eine typische Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Anwendung…

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Alternative Funding-Ressourcen

…für alle, die heute eine Absage bekommen haben Wir vom Prototype Fund sind in jeder Runde wieder begeistert davon, wie viele Leute sich mit großartigen Ideen bei uns bewerben. Das bedeutet leider auch, dass wir viele Ideen, die wir gut finden, nicht fördern können. Manchmal ist die Konkurrenz einfach zu…

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Lesen&Lernen No. 5

Was wir diese Woche gelesen haben (unter erschwerten Hitze-Bedingungen) Garbage In, Garbage Out Cory Doctorow weist auf ein hartnäckiges Problem der Machine Learning Entwicklung hin: „Garbage In, Garbage Out.“ Wenn die Trainingsdaten Müll sind, ist auch das Ergebnis Müll. Funktionierende und saubere Trainingsdaten zu erzeugen und zu sammeln ist…