Im Rahmen eines ‚Readiness-Projektes‘, das im März 2019 startete, bereitete Miele aus einer technischen Perspektive die Implementierung der neuen Lösung vor. „Wir hatten genau geklärt, welche Sicherheitsfunktionen wir bräuchten, um sämtliche Bedenken gegenüber Cloud-Lösungen auszuräumen.“ erläutert Alexander Strothmann, IT Projektleiter für Microsoft 365 bei Miele & Cie. KG. Im November 2019 war alles so weit konfiguriert, dass Miele den Roll-Out der Lösung mit den ersten produktiven Anwendern starten konnte. Doch im März 2020 mussten immer mehr Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aufgrund der Corona-Krise aus dem Home-Office arbeiten.

Die Miele-IT legte die gesamte Energie in die Bereitstellung von Microsoft Teams, um die Arbeit aus dem Home Office zu erleichtern und auch digitale Kollaboration möglich zu machen. Nur 24 Stunden dauerte es, die relevanten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit 15.000 Lizenzen auszustatten – mit der Entscheidung am Montag und der Umsetzung am Dienstag eine sprichwörtliche Über-Nacht-Aktion. „Die Mechanismen, wie zum Beispiel Massenlizenzzuordnungen, hatten wir im Rahmen des Readiness-Projektes ja bereits vorbereitet“, erinnert sich Alexander Strothmann. „Tatsächlich hat die Abstimmung der Kommunikation, die sämtlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über diesen Schritt informieren sollte, am meisten Zeit in Anspruch genommen – nicht etwa die technische Bereitstellung.“ Inzwischen nutzen täglich insgesamt bis zu 7.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gleichzeitig Microsoft Teams. Mehr und mehr verlagert sich die Kommunikation weg von E-Mails hin zu Absprachen über die Chats und Kanäle von Teams. Gleichzeitig finden Anwendungen wie Planner und One Note für die Projektplanung und Dokumentation von Meetings großen Zuspruch.

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Der erste Industrieroboter, der in einer Produktionslinie zum Einsatz kam, hörte auf den Namen Unimate: Ab 1961 wurde dieser bei General Motors für das Entnehmen und Vereinzeln von Spritzgussteilen verwendet. Seither sind Roboter aus der Fertigungsindustrie nicht mehr wegzudenken: Sie übernehmen Aufgaben wie Schweißen, Montieren und Lackieren – und werden immer leistungsfähiger und komplexer.

In ihrer ersten Generation waren Roboter noch unflexible Systeme, die nicht auf Fehler reagieren konnten und für ihre spezifischen Aufgaben eine individuelle Programmierung erforderten. Diese Roboter wurden durch Logik gesteuert – eine Reihe von Programmen, die in ihre Betriebssysteme hineincodiert wurden.

Die heutigen Industrieroboter spielen in einer gänzlich anderen Liga: Sie verfügen über zahlreiche Sensoren, werden mithilfe künstlicher Intelligenz gesteuert und agieren anhand von Erfahrungen und nicht aufgrund per Logik programmierter Vorgaben. Sie sind – mit einem Wort – lernfähig. Und damit ergibt sich in der Fertigung ein neues Niveau an Arbeitserleichterung und Effektivität.

Wenn aus Daten Erfahrungen werden

Industrieroboter können eine extrem hohe Präzision und Geschwindigkeit erzielen. Gerade im Hinblick auf die Sicherheit erfordern sie deshalb eine sorgfältige Programmierung. Während es für einen Menschen die natürlichste Sache der Welt ist, einen Gegenstand zu ergreifen und damit zu interagieren, müssen derartig ‚einfache‘ Funktionen einem Roboter erst per Software beigebracht werden. Das Konzept dahinter ist datengetrieben: Wir Menschen können Informationen aus unserer Umgebung visuell verarbeiten und dann physisch reagieren – und die Fertigkeiten dazu hat jeder von uns in seiner Kindheit erlernt. In dieser Hinsicht ist die die Kindheit praktisch nichts anderes als ein intensiver Datenerhebungsprozess. Bei Robotern hingegeben erfordern ähnliche Routineaufgaben Zugriff auf riesige Datenmengen darüber, wie Objekte voneinander unterschieden werden und wie am besten mit ihnen umgegangen werden kann. Diese Daten müssen gesammelt, gespeichert, ausgewertet und verarbeitet werden.

Mit modernen Deep-Learning-Methoden, die durch High Performance Computing (HPC) unterstützt werden, wird es nun möglich, dass Roboter ihre eigenen Erfahrungsdaten generieren und sie bei der Ausführung von Aufgaben berücksichtigen.

Roboter auf die Schulbank

Eine Technik namens Reinforcement Learning ermöglicht es kognitiven Robotern, sich selbst auf neue Aufgaben zu schulen und ihr Verhalten im Laufe der Zeit durch Lernen zu verbessern. Ein Beispiel: Ein Roboter versucht, Objekte zu ergreifen, und nutzt währenddessen Videomaterial und Sensordaten, die seine Fortschritte und Ergebnisse erfassen. Bei jedem Erfolg und bei jedem Misserfolg werden Daten aufgezeichnet, die der Roboter verwendet, um ein Deep-Learning-Modell (oder ein neuronales Netz) weiter zu verfeinern, aus dem sich zukünftige Aktionen speisen. Dieser Deep-Learning-Ansatz ermöglicht es Robotern, Muster zu erkennen und als Reaktion neue Maßnahmen auszuführen.

Das Reinforcement Learning spart somit viel Zeit, da es nicht mehr notwendig ist, jede Aktion von einem menschlichen Experten programmieren zu lassen. Stattdessen können Ingenieure beispielsweise dem Roboter eine Aufgabe zuweisen, wie Teile aus einer Box auszuwählen und nach einem bestimmten System in andere Boxen zu legen. Der Roboter kann diese Aufgabe praktisch über Nacht allein ‚erlernen‘ und ab dem nächsten Tag bereits produktiv eingesetzt werden. In der Vergangenheit musste ein derartiger Prozess durch das Abgleichen von Bilddaten mit vorbereiteten CAD-Daten und die Programmierung von Zielpositionen gesteuert werden. Nun wird die Aufgabe vollständig von den Robotern selbst ausgeführt, die, wenn sie ein Objekt beim ersten Mal nicht erfolgreich ergreifen können, dessen Bild und seine Tiefendaten als Fehler behalten und ihren Algorithmus anhand der erfassten Daten aktualisieren.

Per Deep Learning können Roboter auch reale Bedingungen simulieren, bevor sie im Produktivbetrieb eingesetzt werden. Mithilfe dieser Technologien können Entwickler umfassende Testszenarien einrichten und innerhalb weniger Minuten als Simulation ausführen, bevor sie die Informationen schließlich an reale Roboter übertragen.

Technologie für die Robotik der Zukunft

Reinforcement Learning bietet nicht nur den Vorteil einer erheblich verkürzten Trainingszeit, sondern auch der parallelen Verarbeitung durch mehrere miteinander gekoppelte Roboter. So lernt ein Roboter vom anderen. Fanuc, ein japanisches Robotikunternehmen, das Roboter mithilfe neuronaler Netze trainiert, fokussiert sich auf Teams von Robotern und deren kooperative Zusammenarbeit. Anstatt Daten an einem zentralen Ort zu speichern, nutzen diese Roboter Edge-Computing, um ihre Sensordaten zu verarbeiten, während sie zusammenarbeiten. Das Tempo steigt proportional zur Anzahl der eingebundenen Roboter. Zum Beispiel können acht Roboter innerhalb einer Stunde das lernen, was ein einzelner Roboter sich sonst selbst in acht Stunden aneignen würde. Diese Form des verteilten Lernens, manchmal auch als ‚Cloud Robotics‘ bezeichnet, entwickelt sich sowohl in der Forschung als auch in der Industrie zu einem großen Trend und ist einer der Schlüssel zur Factory of the Future.

Auch traditionellere Robotikmodelle profitieren von den Vorteilen moderner Technologie. Sarcos Robotics, ein führender Anbieter von telegesteuerten Robotern, die für den Einsatz in unvorhersehbaren oder unstrukturierten Umgebungen konzipiert wurden, entwickelt beispielsweise einen mobilen IoT-Roboter für schlecht zugängliche oder gefährliche Settings. Die technologische Cloud-Computing-Plattform dafür wird von Microsoft Azure und Microsoft Azure IoT bereitgestellt, um die sichere Speicherung von Video-, Audio- und Sensordaten aus den Umgebungen zu ermöglichen. Mithilfe der Kombination aus IoT-Sensoren und Microsoft Azure-Diensten können diese Roboter die Performance der verschiedenen Industrieanlagen, in denen sie eingesetzt werden, besser bewerten und zugleich anhand der Clouddaten erforderliche Wartungsaufgaben besser antizipieren.

Jetzt mit Robotern die Fabrik der Zukunft gestalten

Deep Learning und per IoT vernetzte Geräte werden durch die Cloud unterstützt und ebnen so den Weg zu einer neuen Generation der modernen Robotik in der Factory of the Future. Leistungsstarke Microsoft-Technologien bieten Herstellern die Möglichkeit, schon heute sicher und kostengünstig auf derartige zukunftsorientierte Lösungen zu setzen und so ihre Fertigungsprozesse nachhaltig zu optimieren.

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Jährlich bearbeitet Fiducia & GAD IT AG etwa 700.000 Kundenanfragen aus den von ihr betreuten Banken.

„Vor allem in der streng regulierten Bankenbranche sind die Anforderungen enorm hoch und die Antworten mitunter sehr komplex. Nehmen wir zum Beispiel die Wohnimmobilienkreditrichtlinie – ein umfangreiches Dokument, das immer wieder überarbeitet und angepasst wird. Es ist absolut geschäftsrelevant, dass wir unseren Kunden zuverlässig den stets aktuellen Stand weitergeben.“

Götz Weber, Produktowner Customer Advisor

Virtuelle Assistenz: von der Kundenmail bis zur Antwort des Beraters

Gemeinsam mit Microsoft ist Fiducia & GAD den Weg in Richtung Digitalisierung des Kundenservices gegangen und hat mit seinem 8-köpfigen Team überlegt, wie ein virtueller Assistent – Chatbot – die Belastung für die rund 4.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter abfedern kann. Die Lösung heißt „Botto“ – ein Customer Advisor Bot auf Basis der Künstlichen Intelligenz der Azure Cloud-Plattform. Botto ging im August dieses Jahres zunächst bei 20 Banken in die Pilotphase. Er analysiert und ordnet die Anfragen der Banken, weist diese den Fachabteilungen im Kundenservice zu, und zum Teil beantwortet er bereits selbständig diese Anfragen.

Azure Bot Service vereint LUIS, Storage, Search und QnA-Maker

Der Advisor Bot stützt sich auf den Microsoft Azure Bot Service. Anfragen, die Bankerinnen und Banker per Mail oder im Chat an ihn richten, analysiert der Language Understanding Intelligence Service (LUIS). Mithilfe von maschinellem Lernen und Azure Search werden die auflaufenden Tickets dann sortiert. Einfache Frage-Antwort-Paare wurden zuvor mit unserem QnA-Maker angelegt und können von Botto sofort abgerufen werden. Komplexe Anfragen der Banken laufen in ein Ticketsystem ein und gelangen von dort samt kuratierten Lösungsvorschlägen der KI an den Kundenservice von Fiducia & GAD.

Maschinelles Lernen heißt eben auch gründliches Lernen

Aktuell arbeitet Botto, der Customer Advisor Bot, noch in Phase 1 der Implementierung – das heißt, er bearbeitet etwa 20 Anfragen pro Tag. Ziel ist es im nächsten Jahr, dass er etwa ein Drittel aller Tickets übernimmt und so seine menschlichen Kolleginnen und Kollegen noch mehr unterstützt. Und in Phase 2 legt der virtuelle Assistent noch einen Gang zu: Er soll lernen, in Echtzeit Fragen zu beantworten.

Seit der Zeiten der fingerdicken Informationsbroschüren ist folglich viel passiert in der Bankenwelt. Götz Weber von Fiducia & GAD sagt aber auch, dass die Herausforderungen im Wissensmanagement bis heute dieselben geblieben sind: „Große Datenbestände aktuell halten und die Inhalte möglichst leicht zugänglich machen.“ Wir unterstützen dieses Vorhaben mit unserer Microsoft Cloud-Plattform Azure und unseren Cognitive Services.

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Verändertes Kundenverhalten und neue Akteure, die in den Markt drängen – es gibt viele Gründe, warum die Digitalisierung des Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektors unumgänglich ist. Sowohl Versicherer als auch Finanzinstitute benötigen im internationalen Wettbewerb neue Geschäftsmodelle, die gleichermaßen auf Agilität als auch auf Sicherheit und Vertrauen ausgelegt sind. Wir bei Microsoft unterstützen die Organisationen dabei, ihre digitale Transformation zu beschleunigen: Gemeinsam definieren wir Kundenerfahrungen neu, optimieren interne Prozesse, schützen IT-Systeme, übersetzen Produkte und Services in digitale Geschäftsmodelle und schaffen eine moderne Arbeitswelt für die Beschäftigten. Die Cloud als Innovationstreiber wird auf diesem Weg zu einem unverzichtbaren Teil der Wertschöpfungskette. Mithilfe innovativer Technologien wie künstlicher Intelligenz helfen wir Banken und Versicherern datengetriebene Beratungs- und Finanzleistungen zu entwickeln, die noch kundenzentrierter, agiler und effizienter sind.

Fintech Week 2019: Das Beste zur Zukunft der Finanzen

Wie die Digitalisierung der Branche gelingen kann, war auch zentrales Thema auf der diesjährigen Fintech Week in Hamburg. Hier diskutierten eine Woche lang mehr als 2.000 Vertreterinnen und Vertreter aus Banken, Versicherungsunternehmen, FinTechs und InsurTechs über die wichtigsten Entwicklungen rund um die Digitalisierung der Branche – mit einer wichtigen Erkenntnis: „Die Leute fragen nicht mehr, ob, sondern wie, wann oder womit sie den Wandel gestalten können“, sagt Clas Beese, Gründer und Geschäftsführer der Fintech Week. „Wir befinden uns mitten in der digitalen Transformation der Branche.“

Auch wir waren vor Ort – nicht, um die neuesten Produktfeatures vorzustellen, sondern um zu zeigen, dass wir Ihnen als starker, offener und plattformunabhängiger Technologiepartner bei der individuellen digitalen Transformation zur Seite stehen – mit unserer langjährigen Erfahrung, tiefer Branchenkenntnis und Technologieexpertise. Wir möchten Banken und Versicherer dabei unterstützen, individuelle, skalierbare und moderne New Banking-Lösungen zu entwickeln und so ihre digitale Transformation voranzutreiben.

KI und RPA: Die Zukunft gehört den datengetriebenen Geschäftsmodellen

Sechs von zehn deutschen Banken planen oder diskutieren den Einsatz von künstlicher Intelligenz, wie das Beratungsunternehmen Sopra Steria Consulting im Branchenkompass Banking 2019 ermittelt hat. Genauso hoch (61 Prozent) ist der Anteil der Geldinstitute, die auf Robotic Process Automation (RPA), und damit auf die algorithmische Automatisierung bankeigener Prozesse setzen. Banken verwenden also zunehmend datenbasierte Techniken, um ihre Angebote zu optimieren und auf den individuellen Kundenbedarf zuzuschneiden.

Open Banking: Für mehr Offenheit und Kooperation

Gleichzeitig muss die Branche auf den Markteintritt neuer Akteure reagieren: Am 14. September dieses Jahres haben sich die Regeln für das bargeldlose Bezahlen geändert. Eine der wichtigsten Neuerungen der Zahlungsrichtlinie PSD2 ist die Öffnung der Zahlungsbranche für nicht traditionelle Akteure, die damit Zugriff auf Bankdaten von Verbrauchern erhalten. Klassische Geschäftsmodelle von Banken wie die Geld- und Konteninfrastruktur müssen sich daher dem Marktbedarf stark anpassen. Diese Liberalisierung des Marktes, aber auch die steigende Konkurrenz durch FinTechs stellt die Finanzinstitute vor große Veränderungen. Der Sektor hat die Notwendigkeit erkannt, sich von einer geschlossenen und regulierten Branche hin zum Open Banking, von einem Infrastruktur- zu einem Plattformanbieter zu entwickeln. So öffnen Banken ihre Schnittstellen zu Anwendungen und Daten für Drittanbieter und entwickeln sich dabei auch selbst weiter – zu offenen Plattformanbietern, die kundenzentriert, agil und datenbasiert denken und handeln.

Eine Branche voller Innovationskraft

Durch die Öffnung des Marktes konnten wir in den vergangenen Jahren den Einsatz innovativer Technologien für mehr Kundennähe und besseren Kundenservice vor allem bei Fin- und InsurTechs beobachten. Die „Querdenker“ der Branche sorgten für echte Innovationen und neue, rein digitale Produkte und Services im Banken- und Versicherungssektor. Auch auf der diesjährigen Fintech Week stand die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im Fokus. Auf der Teilkonferenz Symbioticon, einer Mischung aus Hackathon, Tech-Festival und Netzwerk-Veranstaltung, erarbeiteten Entwicklerinnen und Entwickler in Zusammenarbeit mit Coaches und API-Partnern Lösungen für konkrete Szenarien – etwa für die Digitalisierung von zeitaufwändigen Wohnungsbesichtigungen oder für neue Anlagestrategien und -formen. Es war inspirierend zu sehen, dass sich der Sektor intensiv mit kunden- und datenzentrierten Lösungen beschäftigt, die mittels moderner Technologien aus der Cloud realisiert werden und die wir als API-Partner dabei aktiv mitgestalten können.

Den Wandel innovativ und nachhaltig gestalten

Meine Erfahrungen auf der diesjährigen Fintech Week haben mir gezeigt, dass die Mehrheit der Banken und Versicherer die Notwendigkeit längst erkannt hat, sich neu zu erfinden. Um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten, bedarf es jedoch mehr als den Einsatz innovativer, intelligenter Technologien. Vielmehr benötigen Banken wie Versicherer einer offenen, flexiblen Unternehmenskultur, die Fehler zulässt und Innovation fördert. Nur so können sie auch in Zukunft wettbewerbsfähig und erfolgreich im „War for Talents“ bleiben.

Bei Microsoft verfolgen wir die Mission, Menschen und Organisationen weltweit dazu zu verhelfen, mehr zu erreichen. Dazu muss, wie Satya Nadella sagt, heutzutage jedes Unternehmen selbst ein Software-Unternehmen werden. Das gilt selbstverständlich auch für den Banken- und Versicherungssektor. Wir bei Microsoft begleiten die Branche auf ihrem Weg und unterstützen sie als offener Technologiepartner dabei, auf Veränderungen und Herausforderungen zu reagieren. Auch wenn der Wandel erst begonnen hat, verfügt die traditionsreiche Branche über eine beeindruckende Innovationskraft, die nur darauf wartet, neue Ideen und Lösungen zu entwickeln. Gemeinsam können wir diese Kraft freisetzen und erfolgreich in digitale Produkte und Services umsetzen.

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• Die Verbindung zwischen Azure und Oracle Cloud ermöglicht eine nahtlose Verbindung von on-premise Rechenzentren in beide Clouds (derzeit verfügbar in Nord Amerika, weitere Regionen zukünftig).
• Ein kombiniertes Identity-Access-Management ermöglicht eine übergreifende Anmeldung für Dienste und Verwaltung der Ressourcen. Oracle-Anwendungen können Azure Active Directory als Identitätsprovider nutzen (in Preview).
• Unterstützung des Deployments von Custom und Packaged Oracle Applikationen (JD Edwards EnterpriseOne, E-Business Suite, PeopleSoft, Oracle Retail, Hyperion) auf Azure mit Oracle Datenbanken (RAC, Exadata, Autonomous Database) in der Oracle Cloud.
• Ein kollaboratives Supportmodell steht den IT Organisationen zur Verfügung.
• Oracle Datenbanken werden weiterhin für den Betrieb auf Azure auf verschiedenen Betriebssystemen zertifiziert (Windows Server, Oracle Linux).

Mehr Informationen zu Microsoft im Handel und der Konsumgüterbranche und den Kontakt zur Autorin finden Sie hier.

Einen vollständigen, englischen Artikel zu diesem Thema finden Sie zudem hier.

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Die Herausforderung

Die Computer Vision Group forscht im Bereich künstlicher Intelligenz, speziell über Human Action Recognition in Videos sowie über Pose Estimation und Semantic Segmentation. Die größte Herausforderung dabei ist der Umgang mit den sich rasant ändernden Anforderungen an Software und Hardware im Bereich Deep Learning, der von den Wissenschaftlern eine flexible Planung verlangt.

Mit der fortschreitenden Entwicklung von so genannten Deep Neural Networks sowie der Verfügbarkeit von immer größeren Datenmengen ist es immer zeit- und kostenintensiver, Experimente auf Basis von Grafikprozessoren (GPUs) durchzuführen, um die Forschung voranzutreiben. Speziell bei anstehenden Deadlines für Veröffentlichungen haben die Forscher in der Regel einen sehr hohen Bedarf an Ressourcen, danach geht dieser oft stark zurück.

Unsere Lösung

Mitunter verlangt die wissenschaftliche Arbeit des Instituts nach uneingeschränkt vorhandenen Rechenressourcen, die mit den immer knappen Forschungsgeldern allein nicht vorgehalten werden können. Daher entschlossen sich die Informatiker, virtuelle Maschinen in Microsoft Azure zu nutzen, um alle Lastspitzen flexibel nach oben und unten abfedern zu können.

„Microsoft Azure bietet uns die Möglichkeit, auch bei großangelegten Forschungsvorhaben mit den großen Forschungsgruppen mitzuhalten. Zum ersten Mal konnten wir auch während einer Deadline für Veröffentlichungen uneingeschränkt forschen, also alle nötigen Experimente auf beliebig vielen GPU-Instanzen durchführen.“ – Dr. Jürgen Gall, Professor am Institut der Uni Bonn

Die Cloud-Lösung von Microsoft bietet Zugriff auf die GPU-Instanzen NC6, NC12 und NC24 der Azure-N-Series-Virtual-Machines, die derzeit schnellsten GPUs in der Public Cloud. Dadurch ist es dem Informatik-Institut der Uni Bonn möglich, während der Bedarfsphasen beliebig viele Ressourcen zu allokieren, ohne in den bedarfsarmen Phasen ungenutzte Hardware bezahlen zu müssen.

Sie wollen mehr zur Erfolgsgeschichte der Universität Bonn lesen? Hier finden Sie die vollständige Fallstudie.

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Die Informationsmengen wachsen, die Systeme werden komplexer und der Schutz von Daten wird immer wichtiger. Das Hochleistungsrechnen oder High-Performance Computing (HPC) ist für Hochschulen mittlerweile unverzichtbar. Immer mehr Forschungsbereiche sind auf enorme Rechenkapazitäten angewiesen, stoßen jedoch mit der lokalen Infrastruktur oft an die Grenzen. Die Veranstaltung „Wissenschaft Spezial – High-Performance Computing: Neue Strategien und Lösungen für visionäre Forschungsprojekte“ widmet sich den aktuellen Fragestellungen und neuen Lösungen für hochverfügbares, leistungsstarkes und sicheres HPC.

HPC – Herausforderung für die Forschung

HPC ermöglicht es, riesige Datenmengen zuverlässig und sicher zu erheben, zu verarbeiten und zu nutzen. Nur so können umfangreiche Simulationen und Experimente zeitgemäß durchgeführt werden. Darüber hinaus gilt es, die Daten für unterschiedliche Beteiligte skalierbar und sicher überall zur Verfügung zu stellen. Diese Anforderungen an moderne Forschungsbereiche stellen wissenschaftliche Einrichtungen vor strukturelle und technische Herausforderungen. Um diese zu meistern, arbeiten Forschung und Wissenschaft an neuen Strategien und Lösungen.

Interdisziplinärer Austausch zu HPC

Wir möchten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen zu unserem Event „Wissenschaft Spezial – High-Performance Computing: Neue Strategien und Lösungen für visionäre Forschungsprojekte“ einladen. Im Rahmen der Veranstaltung wird ein aktiver Austausch unter den Teilnehmenden angestoßen und gemeinsam mit Microsoft-Experten über innovative Lösungen und neue Strategien im Bereich High-Performance Computing diskutiert.

Veranstaltungstermine in Berlin und München

Seien Sie bei einer der beiden HPC-Veranstaltungen in Berlin oder München dabei und erhalten Sie Einblicke in die neuesten Möglichkeiten und Verfahren, die das Hochleistungsrechnen bietet! Hier geht’s zur Anmeldung:

• Berlin, den 29. Mai
• München, den 6. Juni

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Erste Schritte – ein Leitfaden für Bildungseinrichtungen

Die neue DSGVO schafft einen einheitlichen Rahmen innerhalb der Europäischen Union, dem entsprechend betroffene Personen an Ihrer Hochschule bestimmte Rechte haben, die ab dem 25. Mai für sie gelten. Kennen Sie diese Rechte?

Laden Sie jetzt den DSGVO-Leitfaden für Bildungseinrichtungen herunter. Darin finden Sie Informationen dazu, wie Sie personenbezogene Daten am besten schützen, die Rechenschaftspflicht Ihrer Prozesse wahren und die Einhaltung der DSGVO unterstützen.

Der Leitfaden steht auf dem Microsoft Trust-Center als Download zur Verfügung:

• Download in Deutsch
• Download in Englisch

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