notes

Kurierfahrer: Der Arbeitskampf begann bei WhatsApp → In einer Arbeitswelt, die Strukturen verwässert, muss sich auch die Gegenmacht flexibel bilden. Und spontaner, frecher sein: “Wir haben oft einfach mehr Eier in der Hose als die anderen Gewerkschaften”, sagt FAU-Veteranin Hoffmann. Flexibilität und Digitalisierung funktionieren nicht nur aus der Sicht von Arbeitgebern, sondern auch aus der Perspektive der Arbeitnehmer. Ich halte die FAU zwar nicht für eine gute Gewerkschaft, muss Frau Hoffmann jedoch recht geben: Ver.di macht auf mich einen starren, bürokratischen und veralteten Eindruck. Ungeeignet für die Gig-Economy oder Clickworker.

Autorin Deborah Feldman”Wir schreien immer ‘Wolf’, wenn es keinen Wolf gibt” → Nein, denn ich bin immer noch davon überwältigt, wie die Lebensqualität hier im Vergleich zu Amerika aussieht. Also, ich bin jeden Tag damit konfrontiert, wie viel es mir besser geht – in allen Hinsichten. Ich spreche hier wirklich von geistiger, emotionaler, finanzieller, sozialer Sicherheit, denn in Amerika ist man wirklich alleine. Man ist absolut alleine. Und ständig ist dieses Risiko im Kopf, was mit jemandem passieren kann, wenn irgendwas schiefläuft. Und hier wird man ständig damit konfrontiert, was nicht schieflaufen kann, also … ...

Maschinelles Lernen: Adobe Scribbler färbt Schwarz-Weiß-Skizzen automatisch ein → Das System wird in Zusammenarbeit mit der Princeton University und dem Georgia Institute of Technology entwickelt. Es kann handgezeichnete schwarz-weiße Skizzen oder Fotos automatisch einfärben. Wirklich beeindruckend, was die Software kann. Ein Blick auf die Vorher-Nachher-Bilder lohnt sich auf jeden Fall.

Maschinelles Lernen: Adobe Scribbler färbt Schwarz-Weiß-Skizzen automatisch ein → Das System wird in Zusammenarbeit mit der Princeton University und dem Georgia Institute of Technology entwickelt. Es kann handgezeichnete schwarz-weiße Skizzen oder Fotos automatisch einfärben. Wirklich beeindruckend, was die Software kann. Reinklicken und Vorher-Nachher-Bilder angucken lohnt sich wirklich.

Maschinelles Lernsystem verbessert Auflösung von Bildern → In einem Beispiel wird das verpixelte Bild eines Vogels in ein erkennbares Motiv umgewandelt. Das Machine-Learning-Modell lernt dabei aus seinen eigenen Fehlern, um über die Zeit bessere Ergebnisse zu erreichen. Wieder sind wir einen Schritt weiter in Richtung Hollywood und das „unendliche“ Zoomen in Bilder. Das Bild stammt nicht aus dem Forschungsprojekt, sondern von Unsplash und wurde von mir entsprechend bearbeitet. Das Originalbild hat ein Copyright und darf daher von mir nicht ohne Weiteres verwendet werden.