TY - CHAP ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Oswald, Gerhard ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Schulzki, Bernhard T1 - HPI Future SOC Lab BT - Proceedings 2016 N2 - The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industrial partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industrial partners. The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies. This technical report presents results of research projects executed in 2016. Selected projects have presented their results on April 5th and November 3th 2016 at the Future SOC Lab Day events. N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftlern eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen teilweise noch nicht am Markt verfügbare Technologien, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2016 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 5. April 2016 und 3. November 2016 im Rahmen der Future SOC Lab Tag Veranstaltungen vor. KW - Future SOC Lab KW - research projects KW - multicore architectures KW - In-Memory technology KW - cloud computing KW - machine learning KW - artifical intelligence KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - künstliche Intelligenz Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-406787 ER - TY - BOOK A1 - Zhang, Shuhao A1 - Plauth, Max A1 - Eberhardt, Felix A1 - Polze, Andreas A1 - Lehmann, Jens A1 - Sejdiu, Gezim A1 - Jabeen, Hajira A1 - Servadei, Lorenzo A1 - Möstl, Christian A1 - Bär, Florian A1 - Netzeband, André A1 - Schmidt, Rainer A1 - Knigge, Marlene A1 - Hecht, Sonja A1 - Prifti, Loina A1 - Krcmar, Helmut A1 - Sapegin, Andrey A1 - Jaeger, David A1 - Cheng, Feng A1 - Meinel, Christoph A1 - Friedrich, Tobias A1 - Rothenberger, Ralf A1 - Sutton, Andrew M. A1 - Sidorova, Julia A. A1 - Lundberg, Lars A1 - Rosander, Oliver A1 - Sköld, Lars A1 - Di Varano, Igor A1 - van der Walt, Estée A1 - Eloff, Jan H. P. A1 - Fabian, Benjamin A1 - Baumann, Annika A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Kelkel, Stefan A1 - Choudhary, Yash A1 - Cooray, Thilini A1 - Rodríguez, Jorge A1 - Medina-Pérez, Miguel Angel A1 - Trejo, Luis A. A1 - Barrera-Animas, Ari Yair A1 - Monroy-Borja, Raúl A1 - López-Cuevas, Armando A1 - Ramírez-Márquez, José Emmanuel A1 - Grohmann, Maria A1 - Niederleithinger, Ernst A1 - Podapati, Sasidhar A1 - Schmidt, Christopher A1 - Huegle, Johannes A1 - de Oliveira, Roberto C. L. A1 - Soares, Fábio Mendes A1 - van Hoorn, André A1 - Neumer, Tamas A1 - Willnecker, Felix A1 - Wilhelm, Mathias A1 - Kuster, Bernhard ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Beins, Karsten ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Rödszus, Kurt ED - Müller, Jürgen T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2017 T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2017 N2 - The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners. The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies. This technical report presents results of research projects executed in 2017. Selected projects have presented their results on April 25th and November 15th 2017 at the Future SOC Lab Day events. N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftlern eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen teilweise noch nicht am Markt verfügbare Technologien, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2017 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 25. April und 15. November 2017 im Rahmen der Future SOC Lab Tag Veranstaltungen vor. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 130 KW - Future SOC Lab KW - research projects KW - multicore architectures KW - In-Memory technology KW - cloud computing KW - machine learning KW - artifical intelligence KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-433100 SN - 978-3-86956-475-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 130 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Elsaid, Mohamed Esameldin Mohamed T1 - Virtual machines live migration cost modeling and prediction T1 - Modellierung und Vorhersage der Live-Migrationskosten für Virtuelle Maschinen N2 - Dynamic resource management is an essential requirement for private and public cloud computing environments. With dynamic resource management, the physical resources assignment to the cloud virtual resources depends on the actual need of the applications or the running services, which enhances the cloud physical resources utilization and reduces the offered services cost. In addition, the virtual resources can be moved across different physical resources in the cloud environment without an obvious impact on the running applications or services production. This means that the availability of the running services and applications in the cloud is independent on the hardware resources including the servers, switches and storage failures. This increases the reliability of using cloud services compared to the classical data-centers environments. In this thesis we briefly discuss the dynamic resource management topic and then deeply focus on live migration as the definition of the compute resource dynamic management. Live migration is a commonly used and an essential feature in cloud and virtual data-centers environments. Cloud computing load balance, power saving and fault tolerance features are all dependent on live migration to optimize the virtual and physical resources usage. As we will discuss in this thesis, live migration shows many benefits to cloud and virtual data-centers environments, however the cost of live migration can not be ignored. Live migration cost includes the migration time, downtime, network overhead, power consumption increases and CPU overhead. IT admins run virtual machines live migrations without an idea about the migration cost. So, resources bottlenecks, higher migration cost and migration failures might happen. The first problem that we discuss in this thesis is how to model the cost of the virtual machines live migration. Secondly, we investigate how to make use of machine learning techniques to help the cloud admins getting an estimation of this cost before initiating the migration for one of multiple virtual machines. Also, we discuss the optimal timing for a specific virtual machine before live migration to another server. Finally, we propose practical solutions that can be used by the cloud admins to be integrated with the cloud administration portals to answer the raised research questions above. Our research methodology to achieve the project objectives is to propose empirical models based on using VMware test-beds with different benchmarks tools. Then we make use of the machine learning techniques to propose a prediction approach for virtual machines live migration cost. Timing optimization for live migration is also proposed in this thesis based on using the cost prediction and data-centers network utilization prediction. Live migration with persistent memory clusters is also discussed at the end of the thesis. The cost prediction and timing optimization techniques proposed in this thesis could be practically integrated with VMware vSphere cluster portal such that the IT admins can now use the cost prediction feature and timing optimization option before proceeding with a virtual machine live migration. Testing results show that our proposed approach for VMs live migration cost prediction shows acceptable results with less than 20% prediction error and can be easily implemented and integrated with VMware vSphere as an example of a commonly used resource management portal for virtual data-centers and private cloud environments. The results show that using our proposed VMs migration timing optimization technique also could save up to 51% of migration time of the VMs migration time for memory intensive workloads and up to 27% of the migration time for network intensive workloads. This timing optimization technique can be useful for network admins to save migration time with utilizing higher network rate and higher probability of success. At the end of this thesis, we discuss the persistent memory technology as a new trend in servers memory technology. Persistent memory modes of operation and configurations are discussed in detail to explain how live migration works between servers with different memory configuration set up. Then, we build a VMware cluster with persistent memory inside server and also with DRAM only servers to show the live migration cost difference between the VMs with DRAM only versus the VMs with persistent memory inside. N2 - Die dynamische Ressourcenverwaltung ist eine wesentliche Voraussetzung für private und öffentliche Cloud-Computing-Umgebungen. Bei der dynamischen Ressourcenverwaltung hängt die Zuweisung der physischen Ressourcen zu den virtuellen Cloud-Ressourcen vom tatsächlichen Bedarf der Anwendungen oder der laufenden Dienste ab, was die Auslastung der physischen Cloud-Ressourcen verbessert und die Kosten für die angebotenen Dienste reduziert. Darüber hinaus können die virtuellen Ressourcen über verschiedene physische Ressourcen in der Cloud-Umgebung verschoben werden, ohne dass dies einen offensichtlichen Einfluss auf die laufenden Anwendungen oder die Produktion der Dienste hat. Das bedeutet, dass die Verfügbarkeit der laufenden Dienste und Anwendungen in der Cloud unabhängig von den Hardwareressourcen einschließlich der Server, Netzwerke und Speicherausfälle ist. Dies erhöht die Zuverlässigkeit bei der Nutzung von Cloud-Diensten im Vergleich zu klassischen Rechenzentrumsumgebungen. In dieser Arbeit wird das Thema der dynamischen Ressourcenverwaltung kurz erörtert, um sich dann eingehend mit der Live-Migration als Definition der dynamischen Verwaltung von Compute-Ressourcen zu beschäftigen. Live-Migration ist eine häufig verwendete und wesentliche Funktion in Cloud- und virtuellen Rechenzentrumsumgebungen. Cloud-Computing-Lastausgleich, Energiespar- und Fehlertoleranzfunktionen sind alle von der Live-Migration abhängig, um die Nutzung der virtuellen und physischen Ressourcen zu optimieren. Wie wir in dieser Arbeit erörtern werden, zeigt die Live-Migration viele Vorteile für Cloud- und virtuelle Rechenzentrumsumgebungen, jedoch können die Kosten der Live-Migration nicht ignoriert werden. Zu den Kosten der Live-Migration gehören die Migrationszeit, die Ausfallzeit, der Netzwerk-Overhead, der Anstieg des Stromverbrauchs und der CPU-Overhead. IT-Administratoren führen Live-Migrationen von virtuellen Maschinen durch, ohne eine Vorstellung von den Migrationskosten zu haben. So kann es zu Ressourcenengpässen, höheren Migrationskosten und Migrationsfehlern kommen. Das erste Problem, das wir in dieser Arbeit diskutieren, ist, wie man die Kosten der Live-Migration virtueller Maschinen modellieren kann. Zweitens untersuchen wir, wie maschinelle Lerntechniken eingesetzt werden können, um den Cloud-Administratoren zu helfen, eine Schätzung dieser Kosten zu erhalten, bevor die Migration für eine oder mehrere virtuelle Maschinen eingeleitet wird. Außerdem diskutieren wir das optimale Timing für eine bestimmte virtuelle Maschine vor der Live-Migration auf einen anderen Server. Schließlich schlagen wir praktische Lösungen vor, die von den Cloud-Admins verwendet werden können, um in die Cloud-Administrationsportale integriert zu werden, um die oben aufgeworfenen Forschungsfragen zu beantworten. Unsere Forschungsmethodik zur Erreichung der Projektziele besteht darin, empirische Modelle vorzuschlagen, die auf der Verwendung von VMware-Testbeds mit verschiedenen Benchmark-Tools basieren. Dann nutzen wir die Techniken des maschinellen Lernens, um einen Vorhersageansatz für die Kosten der Live-Migration virtueller Maschinen vorzuschlagen. Die Timing-Optimierung für die Live-Migration wird ebenfalls in dieser Arbeit vorgeschlagen, basierend auf der Kostenvorhersage und der Vorhersage der Netzwerkauslastung des Rechenzentrums. Die Live-Migration mit Clustern mit persistentem Speicher wird ebenfalls am Ende der Arbeit diskutiert. Die in dieser Arbeit vorgeschlagenen Techniken zur Kostenvorhersage und Timing-Optimierung könnten praktisch in das VMware vSphere-Cluster-Portal integriert werden, so dass die IT-Administratoren nun die Funktion zur Kostenvorhersage und die Option zur Timing-Optimierung nutzen können, bevor sie mit einer Live-Migration der virtuellen Maschine fortfahren. Die Testergebnisse zeigen, dass unser vorgeschlagener Ansatz für die VMs-Live-Migrationskostenvorhersage akzeptable Ergebnisse mit weniger als 20\% Fehler in der Vorhersagegenauigkeit zeigt und leicht implementiert und in VMware vSphere als Beispiel für ein häufig verwendetes Ressourcenmanagement-Portal für virtuelle Rechenzentren und private Cloud-Umgebungen integriert werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass mit der von uns vorgeschlagenen Technik zur Timing-Optimierung der VMs-Migration auch bis zu 51\% der Migrationszeit für speicherintensive Workloads und bis zu 27\% der Migrationszeit für netzwerkintensive Workloads eingespart werden können. Diese Timing-Optimierungstechnik kann für Netzwerkadministratoren nützlich sein, um Migrationszeit zu sparen und dabei eine höhere Netzwerkrate und eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit zu nutzen. Am Ende dieser Arbeit wird die persistente Speichertechnologie als neuer Trend in der Server-Speichertechnologie diskutiert. Die Betriebsarten und Konfigurationen des persistenten Speichers werden im Detail besprochen, um zu erklären, wie die Live-Migration zwischen Servern mit unterschiedlichen Speicherkonfigurationen funktioniert. Dann bauen wir einen VMware-Cluster mit persistentem Speicher im Server und auch mit Servern nur mit DRAM auf, um den Kostenunterschied bei der Live-Migration zwischen den VMs mit nur DRAM und den VMs mit persistentem Speicher im Server zu zeigen. KW - virtual KW - cloud KW - computing KW - machines KW - live migration KW - machine learning KW - prediction KW - Wolke KW - Computing KW - Live-Migration KW - maschinelles Lernen KW - Maschinen KW - Vorhersage KW - virtuell Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-540013 ER - TY - BOOK A1 - Rana, Kaushik A1 - Mohapatra, Durga Prasad A1 - Sidorova, Julia A1 - Lundberg, Lars A1 - Sköld, Lars A1 - Lopes Grim, Luís Fernando A1 - Sampaio Gradvohl, André Leon A1 - Cremerius, Jonas A1 - Siegert, Simon A1 - Weltzien, Anton von A1 - Baldi, Annika A1 - Klessascheck, Finn A1 - Kalancha, Svitlana A1 - Lichtenstein, Tom A1 - Shaabani, Nuhad A1 - Meinel, Christoph A1 - Friedrich, Tobias A1 - Lenzner, Pascal A1 - Schumann, David A1 - Wiese, Ingmar A1 - Sarna, Nicole A1 - Wiese, Lena A1 - Tashkandi, Araek Sami A1 - van der Walt, Estée A1 - Eloff, Jan H. P. A1 - Schmidt, Christopher A1 - Hügle, Johannes A1 - Horschig, Siegfried A1 - Uflacker, Matthias A1 - Najafi, Pejman A1 - Sapegin, Andrey A1 - Cheng, Feng A1 - Stojanovic, Dragan A1 - Stojnev Ilić, Aleksandra A1 - Djordjevic, Igor A1 - Stojanovic, Natalija A1 - Predic, Bratislav A1 - González-Jiménez, Mario A1 - de Lara, Juan A1 - Mischkewitz, Sven A1 - Kainz, Bernhard A1 - van Hoorn, André A1 - Ferme, Vincenzo A1 - Schulz, Henning A1 - Knigge, Marlene A1 - Hecht, Sonja A1 - Prifti, Loina A1 - Krcmar, Helmut A1 - Fabian, Benjamin A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Kelkel, Stefan A1 - Baumann, Annika A1 - Morgenstern, Laura A1 - Plauth, Max A1 - Eberhard, Felix A1 - Wolff, Felix A1 - Polze, Andreas A1 - Cech, Tim A1 - Danz, Noel A1 - Noack, Nele Sina A1 - Pirl, Lukas A1 - Beilharz, Jossekin Jakob A1 - De Oliveira, Roberto C. L. A1 - Soares, Fábio Mendes A1 - Juiz, Carlos A1 - Bermejo, Belen A1 - Mühle, Alexander A1 - Grüner, Andreas A1 - Saxena, Vageesh A1 - Gayvoronskaya, Tatiana A1 - Weyand, Christopher A1 - Krause, Mirko A1 - Frank, Markus A1 - Bischoff, Sebastian A1 - Behrens, Freya A1 - Rückin, Julius A1 - Ziegler, Adrian A1 - Vogel, Thomas A1 - Tran, Chinh A1 - Moser, Irene A1 - Grunske, Lars A1 - Szárnyas, Gábor A1 - Marton, József A1 - Maginecz, János A1 - Varró, Dániel A1 - Antal, János Benjamin ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Beins, Karsten ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Rödszus, Kurt ED - Müller, Jürgen T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2018 N2 - The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners. The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies. This technical report presents results of research projects executed in 2018. Selected projects have presented their results on April 17th and November 14th 2017 at the Future SOC Lab Day events. N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftler:innen eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen Systeme, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler:innen in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2018 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 17. April und 14. November 2018 im Rahmen des Future SOC Lab Tags vor. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 151 KW - Future SOC Lab KW - research projects KW - multicore architectures KW - in-memory technology KW - cloud computing KW - machine learning KW - artifical intelligence KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - künstliche Intelligenz Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-563712 SN - 978-3-86956-547-7 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 151 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Weber, Benedikt T1 - Human pose estimation for decubitus prophylaxis T1 - Verwendung von Posenabschätzung zur Dekubitusprophylaxe N2 - Decubitus is one of the most relevant diseases in nursing and the most expensive to treat. It is caused by sustained pressure on tissue, so it particularly affects bed-bound patients. This work lays a foundation for pressure mattress-based decubitus prophylaxis by implementing a solution to the single-frame 2D Human Pose Estimation problem. For this, methods of Deep Learning are employed. Two approaches are examined, a coarse-to-fine Convolutional Neural Network for direct regression of joint coordinates and a U-Net for the derivation of probability distribution heatmaps. We conclude that training our models on a combined dataset of the publicly available Bodies at Rest and SLP data yields the best results. Furthermore, various preprocessing techniques are investigated, and a hyperparameter optimization is performed to discover an improved model architecture. Another finding indicates that the heatmap-based approach outperforms direct regression. This model achieves a mean per-joint position error of 9.11 cm for the Bodies at Rest data and 7.43 cm for the SLP data. We find that it generalizes well on data from mattresses other than those seen during training but has difficulties detecting the arms correctly. Additionally, we give a brief overview of the medical data annotation tool annoto we developed in the bachelor project and furthermore conclude that the Scrum framework and agile practices enhanced our development workflow. N2 - Dekubitus ist eine der relevantesten Krankheiten in der Krankenpflege und die kostspieligste in der Behandlung. Sie wird durch anhaltenden Druck auf Gewebe verursacht, betrifft also insbesondere bettlägerige Patienten. Diese Arbeit legt eine Grundlage für druckmatratzenbasierte Dekubitusprophylaxe, indem eine Lösung für das Einzelbild-2D-Posenabschätzungsproblem implementiert wird. Dafür werden Methoden des tiefen Lernens verwendet. Zwei Ansätze, basierend auf einem Gefalteten Neuronalen grob-zu-fein Netzwerk zur direkten Regression der Gelenkkoordinaten und auf einem U-Netzwerk zur Ableitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungsbildern, werden untersucht. Wir schlussfolgern, dass das Training unserer Modelle auf einem kombinierten Datensatz, bestehend aus den frei verfügbaren Bodies at Rest und SLP Daten, die besten Ergebnisse liefert. Weiterhin werden diverse Vorverarbeitungsverfahren untersucht und eine Hyperparameteroptimierung zum Finden einer verbesserten Modellarchitektur durchgeführt. Der wahrscheinlichkeitsverteilungsbasierte Ansatz übertrifft die direkte Regression. Dieses Modell erreicht einen durchschnittlichen Pro-Gelenk-Positionsfehler von 9,11 cm auf den Bodies at Rest und von 7,43 cm auf den SLP Daten. Wir sehen, dass es gut auf Daten anderer als der im Training verwendeten Matratzen funktioniert, aber Schwierigkeiten mit der korrekten Erkennung der Arme hat. Weiterhin geben wir eine kurze Übersicht des medizinischen Datenannotationstools annoto, welches wir im Zusammenhang mit dem Bachelorprojekt entwickelt haben, und schlussfolgern außerdem, dass Scrum und agile Praktiken unseren Entwicklungsprozess verbessert haben. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 153 KW - machine learning KW - deep learning KW - convolutional neural networks KW - pose estimation KW - decubitus KW - telemedicine KW - maschinelles Lernen KW - tiefes Lernen KW - gefaltete neuronale Netze KW - Posenabschätzung KW - Dekubitus KW - Telemedizin Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-567196 SN - 978-3-86956-551-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 153 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -