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ÖSTERREICH JOURNAL NR.

ÖSTERREICH JOURNAL NR. 188 / 05. 09. 2019 Wissenschaft & Technik 90 im laufenden Betrieb möglich, Akkulaufzeit von über 8 Stunden m 4G+ integriert für autonome Konnektivität m Linux-basiert, API-gesteuert, Cloudfähig m Ansprechendes Design Foto: viewpointsystem gmbh Foto: viewpointsystem gmbh Noch nie zuvor konnte die Wahrnehmung von Produkten und ihrer Plazierung so einfach und präzise gemessen werden Die VPS 19 zeigt Mitarbeitern nur das, was sie brauchen – und macht die Augen zum präzisen Steuerelement det. Die Barcode-Informationen werden auf dem Display angezeigt. Der Benutzer bestätigt die Auswahl per Augen-Geste. Das System ist auch in der Lage, alle Barcodes, die sich im Sichtfeld des Trägers befinden, innerhalb von Sekunden gleichzeitig zu scannen. Der richtige Barcode wird automatisch ausgewählt und vom Träger bestätigt. Die wichtigsten Merkmale der VPS 19 im Überblick m Erstmals Wahrnehmungs-Tracking in Echt zeit m Erkennt die unterbewußte Aufmerksamkeit des Trägers m Interaktion mit digitalen Inhalten über die Schnittstelle der Augen m Intuitive Blicksteuerung des digitalen Contents, ohne Hände oder Sprache zu nutzen m Extrem leichtes System, hoher Tragekomfort: Eye Hyper-Tracking-Brille (43 g) und MR Click-on (52 g) wiegen zusammen nur 95 g m System funktioniert in fast allen Lichtverhältnissen m Bidirektionale Kommunikation mit einer unbegrenzten Anzahl an Teilnehmern (Audio, Video, Digital-Inhalte) m Zeichnungen, schriftliche Anweisungen und Scribbles können dem Träger während des Streamings als MR-Overlays eingeblendet werden m MR-Overlays werden in der Sichtlinie des Trägers angezeigt, wo sie nicht ablenken m Nonstop-Betrieb durch Batteriewechsel Die VPS 19 ist ab Herbst 2019 voll funktionsfähig verfügbar. Der Preis für die Hardware inklusive Software-Basispaket startet bei 3.999 Euro. Das System ist individuell erweiterbar. Offene Schnittstellen ermöglichen den Zu griff auf Kundensoftware oder individuell angepaßte Software. Über Viewpointsystem Das Wiener Technologieunternehmen Viewpointsystem verbindet das Fachwissen der Blickforschung mit zukunftsweisender Technologieentwicklung. Rund 1,5 Jahre nach der Markteinführung des ersten Sy - stems ist Viewpointsystem marktführend im Bereich Eye Tracking-Systeme für kommerzielle Anwendungen – von der Fernwartung und Live- Beratung durch Experten an anderen Standorten bis hin zu effizienten Mitarbeitertrainings und Videodokumentation. Das Unternehmen hat international mehr als 70 Kunden in vier Branchen. Für die Datenbrille VPS 19 und deren Vorgänger, das Eye Tracking System VPS 16, erhielt Viewpointsystem jeweils einen CES Innovation Honoree Award in der Kategorie Im April 2019 erhielt Viewpointsystem von der EU für seine Technologie „Digital Iris“ den Zuschlag für eine Fördersumme von mehr als 2,3 Millionen Euro. Die von der EU-Kommission im Bereich „Open Disruptive Innovation“ vergebene Förderung hat das erklärte Ziel, wegweisende Technologien von kleinen und mittleren Unternehmen innerhalb von zwei Jahren in konkrete Anwendungen und Produkte mit globaler Wirkung zu verwandeln. Auf diese Weise soll die europäische Wettbewerbsfähigkeit in Bezug auf technologische Entwicklungen wie Em - bedded Systems, Internet of Things und 5G gewährleistet werden. Die für Viewpointsystem bewilligte Summe ist österreichweit die bislang höchste Förderung im Bereich disruptiver ICT-Technologien. Viewpointsystem beschäftigt derzeit knapp 40 Mitarbeiter in den Bereichen Software- und Hardwa re Engineering, Application Development, Forschung & Entwikklung, Produktion, Marketing & Vertrieb so - wie Back Office und Administration. n https://viewpointsystem.com/ »Österreich Journal« – http://www.oesterreichjournal.at

ÖSTERREICH JOURNAL NR. 188 / 05. 09. 2019 Wissenschaft & Technik AIT und TU Wien machen Motorradfahren sicherer 91 Erfolgreicher Abschluß des Forschungsprojekts »viaMotorrad«: neuartiges Meßverfahren als Basis zur Reduzierung der Unfallzahlen Seit Jahren sinkt in Österreich die Zahl der Verkehrstoten. Kamen im Jahr 2007 noch 686 Menschen bei Verkehrsunfällen ums Leben, so verunglückten 2018 auf Ös - terreichs Straßen 400 Menschen tödlich. Dies ist der niedrigste Stand seit Beginn der Aufzeichnungen, trotzdem ist die Zahl der bei Motorradunfällen Getöteten im gleichen Zeitraum sogar weiter gestiegen. Die Wahrscheinlichkeit, mit dem Motorrad zu verunglücken, ist nach wie vor um ein Vielfaches höher als mit einem Pkw. Komplexe Fahrdynamik und Fahrphysik führen insbesondere bei ungeübten BikerInnen zu Fahrfehlern. Diese wiederum wirken sich na turgemäß schwerer aus, da eine schützende Karosserie bzw. eine Knautschzone fehlt. Foto: AIT / Johannes Zinner Foto: AIT / Johannes Zinner Das MoProVe (Motorcycle Probe Vehicle) ist eine straßenzugelassene KTM 1290 Super Adventure – voll bestückt mit höchstpräziser Sensorik und Videosystemen Die linke Seitenbox enhält System B, Logger VB3iSL Dual-Antenne, Anschlüsse und Zubehör MoProVe: ein High-Tech-Bike im Dienste der Zweirad-Sicherheit Um die Ursachen für Motorradunfälle bes ser zu verstehen, haben die VerkehrssicherheitsexpertInnen des AIT Austrian Institute of Technology, Center for Mobility Sy - stems, gemeinsam mit WissenschaftlerInnen der TU Wien, Institut für Mechanik und Me - chatronik, im Rahmen des Forschungsprojekts „viaMotorrad“ das MoProVe (Motorcycle Probe Vehicle) entwickelt – eine strassenzugelassene KTM 1290 Super Adventure, umgebaut zu einem Hochleistungsmeßfahrzeug mit hochpräziser Sensorik und Vi - deosystemen sowie Seitenboxen voller Tech - nik, die in jeder Sekunde den exakten Zu - stand des Motorrads erfassen. Nach ausführlicher Validierung der analysierten Meßdaten hat sich gezeigt, daß riskante Streckenabschnitte im österreichischen Straßennetz eindeutig identifiziert werden können, schon bevor Unfälle passieren. Wurden in der Vergangenheit Maßnahmen zur Erhöhung der Motorradsicherheit in erster Linie aufgrund von Unfallhäufungsereignissen gesetzt, so steht mit dem Motorcycle Probe Vehicle nun ein Werkzeug be - reit, daß die Sicherheit proaktiv unterstützt. Durch mehrmalige Befahrungen ausgewählter Straßen werden unter anderem Da - ten zu Fahrdynamik, Fahrlinie und Streckenführung gesammelt. Anschließend werden diese Daten in Zusammenhang mit externen Parametern wie Wetter, Verkehrsstärke und Streckenumfeld gesetzt und mittels neuartiger Machine-Learning-Methode analysiert. Die Ergebnisse zeigen Straßenabschnitte, die besonders für MotorradfahrerInnen riskant »Österreich Journal« – http://www.oesterreichjournal.at sind. Diese waren in der Vergangenheit tatsächlich oft Schauplätze schwerer Unfälle, wie sich im Abgleich mit so genannten „Road Safety Inspections“ gezeigt hat. Somit lassen sich im Umkehrschluss Prognosen für künftige Gefahrenstellen errechnen.

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