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Informatik
künstliche neuronale Netze ersetzen und Energie sparen mehr IT-Sicherheit im Comic

Probleme in verteilten Computersystemen zu diagnostizieren stellt eine Herausforderung dar, weil die Symptome weit von den eigentlichen Wurzelursachen entfernt auftauchen können. Verteilte Ablaufverfolgungswerkzeuge fügen aus einzelnen Stücken ein Bild dessen zusammen, was während des Betriebs passiert ist und können helfen, auftretende Probleme zu lokalisieren und zu diagnostizieren.
heutige künstliche neuronale Netze ersetzen und Energie sparen IT-Sicherheit im Comic

Eine Gruppe am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme hat gezeigt, dass auf tiefen neuronalen Netzen basierende Methoden zur Bewegungsanalyse – eine wahrscheinliche Komponente zukünftiger autonomer Fahrzeuge – selbst durch kleine Störsignale verwirrt werden.
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Probleme in verteilten Computersystemen zu diagnostizieren stellt eine Herausforderung dar, weil die Symptome weit von den eigentlichen Wurzelursachen entfernt auftauchen können. Verteilte Ablaufverfolgungswerkzeuge fügen aus einzelnen Stücken ein Bild dessen zusammen, was während des Betriebs passiert ist und können helfen, auftretende Probleme zu lokalisieren und zu diagnostizieren.
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Eine Gruppe am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme hat gezeigt, dass auf tiefen neuronalen Netzen basierende Methoden zur Bewegungsanalyse – eine wahrscheinliche Komponente zukünftiger autonomer Fahrzeuge – selbst durch kleine Störsignale verwirrt werden.
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Netzwerke auf Basis optischer Switches sind die aktuell mögliche Spitzentechnologie zum Aufbau einer Netzinfrastruktur für das Cloud Computing. Forschende am MPI-INF entwickeln Verfahren zum praktischen Einsatz dieser Technologie in naher Zukunft.
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Probleme in verteilten Computersystemen zu diagnostizieren stellt eine Herausforderung dar, weil die Symptome weit von den eigentlichen Wurzelursachen entfernt auftauchen können. Verteilte Ablaufverfolgungswerkzeuge fügen aus einzelnen Stücken ein Bild dessen zusammen, was während des Betriebs passiert ist und können helfen, auftretende Probleme zu lokalisieren und zu diagnostizieren.
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A team of researchers in Tübingen show that optical flow systems based on deep neural networks – a likely component of future autonomous cars – are vulnerable to adversarial attacks. The computer vision experts are shaking up the automotive industry by warning car manufacturers around the globe that it could take a simple colour pattern to put the brakes on computer vision systems in autonomous cars.
misinformation with data from over 11,500 participants in 31 experiments  IT security in a comic

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