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Die Automobilindustrie steht wirtschaftlich aktuell besser da, als von manchem erwartet. Sie steht aber gleichzeitig großen Herausforderungen gegenüber, denn wir erleben die Überlagerung dreier Transformationen, deren Auswirkungen sich wohl in keinem Markt so gravierend niederschlagen wie in diesem. Um hierbei die Rolle als Leitmarkt zu erhalten, braucht es mehr Veränderungsintelligenz und eine noch höhere Innovationsdynamik. Diese sind mit beidhändigen Organisationen zu erreichen, die die Ambidextrie beherrschen, gleichzeitig das Kerngeschäft zu optimieren und mit strategischer Innovation Zukunft zu erfinden.
Beidhändig gestalten
(2018)
Alles digital – was nun?
(2018)
Beidhändig zum Erfolg
(2018)
Mobile-Agenten erweitern die Möglichkeiten von verteilten Systemen dadurch, dass sie lauffähigen Code transportieren und diesen ausführen können. Sie können sich frei im Netzwerk bewegen, dort nach Informationen suchen und Aufgaben im Namen ihrer Auftraggeber ausführen. Viele Mobile-Agenten-Plattformen verwenden Java als Laufzeitumgebung, dadurch sind sie unabhängig vor dem darunter-liegenden Betriebssystem. Auf eine Unterstützung einer Anzeigegeräte-unabhängigen Benutzer-Agent-Interaktion wird aber meist nicht geachtet. Betrachtet man sich diese Anzeigegeräte mit den unterschiedlichen Eigenschaften in Display-Größe, Farbfähigkeit und Möglichkeiten für die Ein-und Ausgabe, besonders im Zusammenhang mit mobilen Geräten, z.B. Smartphpones und PDAs, ist es verständlich warum der Benutzer oft noch auf herkömmliche Geräte zur Interaktion angewiesen ist. Der Fokus dieser Diplomarbeit lag auf der Entwicklung eines Frameworks, das graphische Java-Benutzerschnittstellen in einem geräteunabhängigen XML-Format beschreibt und daraus ein geräteabhängiges Format erzeugt. Ein besonderes Augenmerk lag dabei in der einfachen Erweiterbarkeit des Frameworks, um zukünftige Ausgabeformate zu unterstützen, weswegen die Technik XSLT zum Einsatz kam. Nach dem Übermitteln der GUI-Daten werden über einen Rückkanal die Benutzerinteraktionen wieder dem Framewok zugeführt. Da die meisten mobilen Geräte einen Webbrowser integriert haben, eignen sich die Markup-Sprachen HTML oder WML besonders gut als Ausgabeformate für diese Geräte. Das Framework erlaubt darüberhinaus sowohl die lokale als auch die entfernte Interaktion mit den Software-Agenten. Sowohl für den Transport der GUI-Daten als auch für die Interaktion mit Agenten verwendet das Framework die Sicherheitsmechanismen der Agenten-Plattform SeMoA (Secure Mobile Agents). Das vorgestellte Framework lässt sich in SeMoA einfach integrieren und gestattet die individuelle Konfiguration der Interaktionsmethode mit einem Agenten.
The growing error rates of triple-level cell (TLC) and quadruple-level cell (QLC) NAND flash memories have led to the application of error correction coding with soft-input decoding techniques in flash-based storage systems. Typically, flash memory is organized in pages where the individual bits per cell are assigned to different pages and different codewords of the error-correcting code. This page-wise encoding minimizes the read latency with hard-input decoding. To increase the decoding capability, soft-input decoding is used eventually due to the aging of the cells. This soft-decoding requires multiple read operations. Hence, the soft-read operations reduce the achievable throughput, and increase the read latency and power consumption. In this work, we investigate a different encoding and decoding approach that improves the error correction performance without increasing the number of reference voltages. We consider TLC and QLC flashes where all bits are jointly encoded using a Gray labeling. This cell-wise encoding improves the achievable channel capacity compared with independent page-wise encoding. Errors with cell-wise read operations typically result in a single erroneous bit per cell. We present a coding approach based on generalized concatenated codes that utilizes this property.
Soft-input decoding of concatenated codes based on the Plotkin construction and BCH component codes
(2020)
Low latency communication requires soft-input decoding of binary block codes with small to medium block lengths.
In this work, we consider generalized multiple concatenated (GMC) codes based on the Plotkin construction. These codes are similar to Reed-Muller (RM) codes. In contrast to RM codes, BCH codes are employed as component codes. This leads to improved code parameters. Moreover, a decoding algorithm is proposed that exploits the recursive structure of the concatenation. This algorithm enables efficient soft-input decoding of binary block codes with small to medium lengths. The proposed codes and their decoding achieve significant performance gains compared with RM codes and recursive GMC decoding.
Large persistent memory is crucial for many applications in embedded systems and automotive computing like AI databases, ADAS, and cutting-edge infotainment systems. Such applications require reliable NAND flash memories made for harsh automotive conditions. However, due to high memory densities and production tolerances, the error probability of NAND flash memories has risen. As the number of program/erase cycles and the data retention times increase, non-volatile NAND flash memories' performance and dependability suffer. The read reference voltages of the flash cells vary due to these aging processes. In this work, we consider the issue of reference voltage adaption. The considered estimation procedure uses shallow neural networks to estimate the read reference voltages for different life-cycle conditions with the help of histogram measurements. We demonstrate that the training data for the neural networks can be enhanced by using shifted histograms, i.e., a training of the neural networks is possible based on a few measurements of some extreme points used as training data. The trained neural networks generalize well for other life-cycle conditions.
Automotive computing applications like AI databases, ADAS, and advanced infotainment systems have a huge need for persistent memory. This trend requires NAND flash memories designed for extreme automotive environments. However, the error probability of NAND flash memories has increased in recent years due to higher memory density and production tolerances. Hence, strong error correction coding is needed to meet automotive storage requirements. Many errors can be corrected by soft decoding algorithms. However, soft decoding is very resource-intensive and should be avoided when possible. NAND flash memories are organized in pages, and the error correction codes are usually encoded page-wise to reduce the latency of random reads. This page-wise encoding does not reach the maximum achievable capacity. Reading soft information increases the channel capacity but at the cost of higher latency and power consumption. In this work, we consider cell-wise encoding, which also increases the capacity compared to page-wise encoding. We analyze the cell-wise processing of data in triple-level cell (TLC) NAND flash and show the performance gain when using Low-Density Parity-Check (LDPC) codes. In addition, we investigate a coding approach with page-wise encoding and cell-wise reading.