Dieses Update bringt eine Vielzahl neuer Funktionen und Verbesserungen. Hier finden Sie einen detaillierten Überblick über die Neuerungen:
Wir haben unser Versionssystem von 3.x auf 25.x aktualisiert, wobei die Hauptversionsnummer jetzt vom aktuellen Jahr abgeleitet ist. Diese Änderung vereinfacht die Lizenzverwaltung, da eine Lizenz für dieselbe Haupt- und Nebenversionsnummer gültig ist. Dieses Update umfasst verschiedene Fehlerkorrekturen zur Verbesserung der Stabilität und Leistung, Optimierungen zur Steigerung der Gesamteffizienz und Geschwindigkeit des Systems sowie einen konsolidierten Versionierungsprozess zur besseren Übersicht und Verwaltung.
HQL unterstützt jetzt sowohl Basic Authentication als auch OAuth 2.0 Authentifizierungsstrings. Während Basic Authentication der Standard für ODS ist, kann OAuth 2.0, obwohl noch nicht im Standard definiert, mit unserem ODS-Server über HQL verwendet werden. Dies ermöglicht nahtlose Single Sign-On-Funktionen und bietet eine moderne und sichere Authentifizierungsmethode, die mit den neuesten Sicherheitsstandards Schritt hält und den Benutzerzugang vereinfacht.
Diese Version verbessert die Handhabung von Transaktionen mit drei neuen Optionen:
Diese Verbesserungen ermöglichen nur eine Transaktion pro ODS-Sitzung, was die Zuverlässigkeit und Kontrolle erhöht.
Die HQL-Toolbox enthält jetzt ein Statement Builder-Objekt, das die Interpretation von HQL-Anweisungsstrings überflüssig macht. Diese Optimierung verbessert die Effizienz beim Schreiben von Daten und verbessert die Manipulation von Kanaldaten. Darüber hinaus kann MATLAB-Code jetzt Benutzercode-Injektionen vermeiden, was zu einer schnelleren und effizienteren Datenverarbeitung führt. Der mitgelieferte Beispielcode hilft den Anwendern, schnell loszulegen.
Wir haben zwei neue Objekte für die MATLAB HQL Toolbox eingeführt, die die ASAM ODS Submatrix und die Messung nutzen. Diese Objekte laden Kanaldaten und deren Metainformationen und bieten Methoden zum Plotten von Daten. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
Diese Integration vereinfacht das Laden von Daten, macht die Datenvisualisierung einfach und effizient und ist sofort einsatzbereit für Data Science. Die vollständige MATLAB-Integration in ASAMCommander 2 (Symbolleiste) verbessert die Benutzerfreundlichkeit, und die Möglichkeit, .mat-Dateien aus ODS zu speichern, bietet Flexibilität bei der Datenspeicherung und -weitergabe.
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Heute haben wir eine Reihe von Verbesserungen für unsere Produkte veröffentlicht.
Die Version enthält mehrere Verbesserungen für die Verwaltung von Katalogen in ASAM ODS (Physische Abmessungen, Einheiten, Mengen und Gruppen). Der Katalogeditor bietet umfassende CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) und zusätzliche Funktionen wie Transaktionskontrolle, Drag & Drop-Funktionalität und Unterstützung für die Verwaltung von Katalogelementen und deren Instanzen.
Diese Aktualisierung ermöglicht es, Transaktionen außerhalb von HQL zu erstellen und HQL somit aufzufordern, sie zu verwenden. Damit wird die Beschränkung auf nur eine Transaktion pro ASAM ODS-Sitzung aufgehoben.
Eine neue Validierungsjob-Pipeline führt benutzerdefinierte Python-Skripte auf importierten Daten aus, wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind. Die Skripte können auf der Grundlage der Daten neue Parameter oder Messungen erzeugen.
Führt eine Job-Pipeline ein, um neu importierte Messungen anhand von in der ASAM ODS-Datenbank gespeicherten Filterkriterien zu überprüfen. Die Phasen der Pipeline umfassen die Anwendung von Filterkriterien, das Kopieren von Verarbeitungsergebnissen und das Auslösen der Validierung.
Implementiert einen GIT-Speicher zum Laden von Remote-Stage-Funktionen für Job-Pipelines, um die Verwaltung und Aktualisierung von Skripten zu erleichtern.
Alle Aktualisierungen verbessern die Funktionalität und Flexibilität des Test Data Management Ecosystems und bieten robuste Tools für die Datenvalidierung, die Transaktionsverarbeitung und die Katalogverwaltung.
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Testdatenmanagement kann Kopfzerbrechen bereiten. Mehrere proprietäre Formate, inkompatible Datenstrukturen und ein nicht enden wollender Strom neuer Informationen können es schwierig, wenn nicht gar unmöglich machen, Rohdaten in verwertbares Wissen umzuwandeln.
Wir von HighQSoft haben uns darauf spezialisiert, Ihre Messdaten in etwas zu verwandeln, das Sie heute und in Zukunft nutzen können.
Wir bieten mehrere Produkte und Lösungen an, die Ihnen bei der Organisation und Verwaltung von Daten helfen, unabhängig von deren Umfang und Format.
Unser ASAMCommander ist eine Anwendung zur Verwaltung von Testdaten auf der Grundlage des ASAM ODS-Standards (https://www.asam.net/standards/detail/ods/). Als modulare Webanwendung Es besteht aus lose gekoppelten, funktionalen Einheiten, die Module genannt werden und eine anpassbare Erfahrung für Endbenutzer, System- und Datenadministratoren oder Datenanalysten.
Die Basisversion von ASAMCommander ist ein sofort einsatzbereite Anwendung die alle Endbenutzer-Anwendungsfälle für die Datenexploration (Navigation, Suche, Visualisierung), die Integration von Expertentools (z.B. AVL Concerto, Mathworks Matlab, NI DIAdem) und den Datenexport (ASAM ATFx, CSV, ASAM MDF) bietet.
Die Enterprise Edition von ASAMCommander ist geeignet für Globale Lösungen für das Testdatenmanagement basierend auf der AReS Libertas ODS6 Plattform.
Zu den Funktionen der Systemverwaltung gehören Systemprotokollierung, Datenabgleich und Datenaufbewahrung.
Unser Merlin Analysis Framework bietet alle Funktionen für die vollständige Automatisierung von Analysepipelines.
ASAMCommander Enterprise lässt sich individuell anpassen, und neue Module, Funktionen und Workflows lassen sich leicht hinzufügen oder integrieren.
Die ASAMCommander Version 24.2 ist jetzt in unserem Download-Portal verfügbar und enthält: AC-Mainframe
AC-Navigator
AC-Logger
Allgemeine Merkmale
Die Version enthält verschiedene Verbesserungen und Aktualisierungen für AC-MoMa, AC-Lesezeichen, AC-Suche, und AC-Merlin.
ASAMCommander arbeitet mit jedem Datenmodell (ISO Safety, ASAM NVH, benutzerdefinierte Modelle), allen Domänen (Batterie, Antriebsstrang, Fahrzeug, ...) und jedem ASAM ODS Server (AReS ODS Server, AVL Santorin).
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Libertas 24.1.3 bringt eine Reihe von wichtigen Verbesserungen und neuen Funktionen, die Ihre Erfahrung verbessern sollen. Hier sind die Highlights dieser Veröffentlichung:
application/octet-stream
und folgen damit den Empfehlungen der Branche für eine bessere Kompatibilität.
Diese Verbesserungen und Fehlerbehebungen sind Teil unseres ständigen Engagements, Libertas zu verbessern und es robuster, sicherer und benutzerfreundlicher zu machen.
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Wir freuen uns, die Veröffentlichung von ASAM Commander 24.1 bekannt geben zu können. Diese Version enthält zahlreiche Verbesserungen, die die Stabilität und die Benutzerfreundlichkeit der verschiedenen Module erhöhen, sowie einige Designverbesserungen in der gesamten Anwendung.
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Libertas 23.2.2 enthält mehrere wichtige Korrekturen und Verbesserungen, die die Leistung und Stabilität der Plattform verbessern sollen. Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Änderungen:
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Wir freuen uns, die neueste Version von ASAMCommander ankündigen zu können, die zahlreiche Erweiterungen und Verbesserungen enthält, die Ihre Benutzerfreundlichkeit auf ein neues Niveau heben. Unser Team hat im Rahmen des Arbeitspakets AC 23.3 hart gearbeitet und sich auf die Stabilität, die Leistung, das Hinzufügen neuer Funktionen und die Verfeinerung des Gesamtdesigns konzentriert, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus ASAMCommander herausholen können.
Diese Verbesserungen zielen darauf ab, Ihre Erfahrung nahtlos und effizient zu gestalten und Sie in die Lage zu versetzen, Ihre Daten effektiv zu verwalten.
Viel Spaß beim Erkunden!
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Das vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) geleitete Projekt Gaia-X 4 KI konzentriert sich auf die Schaffung eines robusten Daten- und Dienstleistungsökosystems für KI-Anwendungen im Automobilsektor. Nach zweijähriger Forschungsarbeit hat das Projekt in der praktischen Erprobung wichtige Meilensteine erreicht und seine Fähigkeiten in Bereichen wie der sicheren Datenübertragung in der Produktion und der Gewährleistung der Genauigkeit von Infrastrukturdaten unter Beweis gestellt.
Im Produktionsbereich testete Gaia-X 4 KI erfolgreich den Datentransfer für die Produktion von Lidar-Sensoren, um den sicherheitskritischen Informationsaustausch zwischen Unternehmen zu ermöglichen. Darüber hinaus hat das Projekt gezeigt, dass die Datengenauigkeit von Infrastruktureinrichtungen, wie z. B. Verkehrsampeln, durch die kontinuierliche Überwachung mit den Streaming-Funktionen von Gaia-X aufrechterhalten werden kann.
Die Anwendungsszenarien von Gaia-X gehen über diese Beispiele hinaus und umfassen verschiedene Anwendungsfälle, die auf der Website des Projekts beschrieben werden. Das Projektkonsortium, bestehend aus HighQSoft und 12 weiteren Partnern, wird seine Ergebnisse auf der Hannover Messe im April 2024 präsentieren und Einblicke in die technischen Grundlagen geben, die für Gaia-X in verschiedenen Anwendungsbereichen entwickelt wurden.
Bild: "Braunschweiger Forschungskreuzung, ausgestattet mit Sensoren zur Kommunikation mit Fahrzeugen".
Bildrechte: "DLR (CC BY-NC-ND 3.0)".
#GaiaX4KI #DatenManagement #KIAnwendungen #SichererDatentransfer #HannoverMesse2024 #HighQSoft #HighQSoftBeiträge
Als integraler Bestandteil des Gaia-X 4 KI-Projekts hat HighQSoft am 7. Dezember an einem vom DLR veranstalteten Projektfamilientreffen in Köln teilgenommen.
Das Treffen bot eine Demonstration ausgewählter Anwendungsfälle, die einen Einblick in die innovativen Lösungen geben, die auf der"Hannover Messe 2024" präsentiert werden.
Ein umfassender Statusbericht wurde für die Gaia-X 4 Future Mobility-Projekte vorgelegt, darunter GX4FM AMS, GX4FM ROMS, GXFM PLC-AAD, GX4FM moveID, GX4FM AGEDA und GX4FM KI.
Die Teilnehmer diskutierten die laufende Entwicklung von Base-X, einem Projekt einer Gruppe von Gaia-X-Teilnehmern. Base-X zielt darauf ab, einen Standard für Gaia-X-konforme Konnektoren und Dienste zu schaffen und die Interoperabilität und Zusammenarbeit innerhalb des Gaia-X-Ökosystems zu fördern.
Eine Präsentation gab Einblicke in den Demonstrationsraum auf der Hannover Messe und erläuterte die gemeinsamen Bemühungen der Gaia-X-Teilnehmer, darunter auch HighQSoft.
Das Treffen diente als Diskussionsforum für alle Projektpartner, um die Bemühungen bis zum Abschluss des Projekts im Mai nächsten Jahres zu koordinieren. Darüber hinaus diente es als Plattform, um die Möglichkeit einer Fortsetzung der Zusammenarbeit über die Projektlaufzeit hinaus zu erkunden.
Bleiben Sie auf dem Laufenden, wenn wir unsere Reise der Innovation und Zusammenarbeit fortsetzen.
#GaiaX4KI #BaseX #HannoverMesse2024 #CollaborativeInnovation #DataDrivenSolutions
Bildrechte: "DLR Fotomedien".
Für das automatisierte Fahren ist die sichere Wahrnehmung der Umgebung eine entscheidende Voraussetzung. Die eingesetzten Sensoren und Verarbeitungsketten müssen höchsten Ansprüchen an Zuverlässigkeit, Präzision und Realitätsnähe genügen. Derzeit gibt es keine Ansätze für eine effektive und effiziente Validierung von Sensoren und Verarbeitungsketten. Um die fehlende Datengrundlage für die Sensorvalidierung für das automatisierte Fahren zu schaffen, soll ein Referenzsystem bestehend aus Radar-, Kamera-, Lidar-, GNSS- und Inertialsensoren aufgebaut und in ein Testfahrzeug integriert werden. Dieses Referenzsensorsystem übertrifft die heutige Produktionssensorik um mehrere Jahre und bildet die Grundlage für eine genaue Sensordatenerfassung.
Das Institut für Hochfrequenztechnik und -elektronik (IHE) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), die Hochschule Offenburg (HSO) und die Freudenberg FST GmbH entwickeln gemeinsam ein hochpräzises Radarsystem, das eine entscheidende Komponente im Referenzsystem für die Umweltwahrnehmung und wird regelmäßig vom Institut für Regelungs- und Systemtechnik (IRS) am KIT beschrieben. Der Konsortialführer, die ANavS GmbH, ermöglicht durch die Entwicklung einer präzisen Umgebungswahrnehmung und einer hochgenauen Sensordatenfusion die Erstellung eines exakten Abbildes der Realität, einer so genannten "Ground Truth", zur Verwendung in Validierungsprozessen.
Im Rahmen des Projekts werden die Schritte von der simulierten Validierung bis zur Zulassung von Sensoren und Funktionen von den Konsortialpartnern AKKA, FZI, IAVF, IPG und GTÜ definiert und umgesetzt. Die einzelnen Innovationen im Validierungs- und Testprozess für die Produktionssensorik umfassen KI-Methoden zur Analyse aufgezeichneter Szenarien, einen "Sensor-in-the-Loop"-Prüfstand, die Integration in bestehende Simulationstools sowie einen modularen Verifikations- und Validierungsprozess. Die Partner HQS und RAC bauen eine leistungsstarke Datenplattform zur Verwaltung, Verarbeitung und Bereitstellung von Referenzdaten auf.
Mit Hilfe des mobilen Demonstrators der Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG werden erste Daten erfasst und für den Zulassungsprozess eines exemplarischen Wahrnehmungssystems genutzt. Das Projekt hat eine Laufzeit vom 1. Juli 2023 bis zum 30. Juni 2026 mit geplanten Kosten von rund 10 Millionen Euro und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit rund 5 Millionen Euro aus dem Bundeshaushalt gefördert.
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