Die OpenAxxess GmbH mit Sitz in Emden, Berlin und Bispingen ist mit 16 Jahren Erfahrung Ihr kompetenter Partner im Bereich Netzwerk-Video-Lösungen vom Marktführer AXIS Communications.
Wir verarbeiten und verwalten Ihre Video-Daten rechtssicher und beraten Sie gerne bei allen Fragen.
Unsere Lösungen aus der digitalen Medientechnik umfassen sowohl TRIAX-IPTV-Systeme als auch die Mediensteuerung, wie z.B. Beschallung und Konferenzraumtechnik, per Crestron und KNX. Wir schildern Ihre Veranstaltungen aus, mit professionellen Übersichtsdisplays, Stelen und Türschildern aus dem Hause AG Neovo und verknüpfen diese mit unserer intuitiv bedienbaren Editier-Software ELEMENTI by SpinetiX automatisiert mit Ihren Werbebotschaften.
Unsere Referenzen sind Hotels, Reedereien, Wohnbaugesellschaften, Behörden, der Einzelhandel und die Industrie.
Die Arbeitsgruppe Wissenstechnologie und Wissensmanagement(WTM) an der Universität Hamburg unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Wermter erforscht künstliche Intelligenz und Wissenstechnologien für intelligente Systeme.
Die Motivation für unsere neuartigen, oft bio-inspirierten, Ansätze kommen unter anderem aus den Bereichen Kognitions- und Neurowissenschaften. Unser Ziel ist die Entwicklung und wissenschaftliche Erforschung von bio-inspirierten, hybriden neuro-symbolischen Repräsentationen und Verarbeitungsmechanismen für die nächste Generation intelligenter Systeme. Solche System umfassen zum Beispiel tiefe neuronale Modelle zur Sprach- und Bildverarbeitung, crossmodal lernende Agenten mit visuellen und sprachlichen Fähigkeiten, oder neurowissenschaftlich-inspirierte Roboter, die kontinuierlich in natürlichen Umgebungen lernen.
Die Arbeitsgruppe Wissenstechnologie und Wissensmanagement(WTM) an der Universität Hamburg unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Wermter erforscht künstliche Intelligenz und Wissenstechnologien für intelligente Systeme.
Die Motivation für unsere neuartigen, oft bio-inspirierten, Ansätze kommen unter anderem aus den Bereichen Kognitions- und Neurowissenschaften. Unser Ziel ist die Entwicklung und wissenschaftliche Erforschung von bio-inspirierten, hybriden neuro-symbolischen Repräsentationen und Verarbeitungsmechanismen für die nächste Generation intelligenter Systeme. Solche System umfassen zum Beispiel tiefe neuronale Modelle zur Sprach- und Bildverarbeitung, crossmodal lernende Agenten mit visuellen und sprachlichen Fähigkeiten, oder neurowissenschaftlich-inspirierte Roboter, die kontinuierlich in natürlichen Umgebungen lernen.
