Beitrag von DCS Computing GmbH

Sagen wir du studierst etwas Technisches. Ingenieur, Elektrotechnik, Informatik, ... 🔆 Sagen wir ferner du kannst Python Software entwickeln, bist ein schneller Lerner, möchtest beruflich starten und dein Konto mit goldenen Talern aufladen. 💰 Dann habe ich eventuell was für dich. 👍 Meine Firma baut gerade eine Prüfsoftware für Wechselrichter. Darin lädt man Messwerte aus Hardware Tests hoch, und die Software analysiert die Daten anhand von normativen Anforderungen. Die Ergebnisse werden graphisch aufbereitet, und Ingenieure nutzen die Darstellungen um die Wechselrichter weiterzuentwickeln. Das Projekt ist noch in einer frühen Phase. Also genug Platz für deine Ideen. Bist du dabei? 💪

Wusstest du… dass Durot Electric im MathWorks Connections Program ist? 🤝 Das MathWorks Connections Program (https://lnkd.in/dff-BVBb) steht Drittanbietern zur Verfügung, die ergänzende, kommerziell erhältliche Produkte, Schulungen und Beratung auf der Basis von MATLAB® (https://lnkd.in/dUk7srjh) und Simulink® (https://lnkd.in/dw2ex3_A) entwickeln und vertreiben📈🔄 Diese Partner bieten Software- und Hardwareprodukte, die den Einsatz von MATLAB und Simulink erweitern, und erfüllen damit die technischen Anforderungen 🖥️🔧 einer Vielzahl von Anwendungen und Branchen weltweit. Diese Lösungen lassen sich nahtlos in MathWorks-Produkte integrieren und gewährleisten eine fortlaufende Kompatibilität in Verbindung mit neuen MathWorks-Releases. Durot Electric ist MathWorks Partner (https://lnkd.in/dvvQdBfN) um unsere langjährige Partnerschaft und den regelmässigen Wissensaustausch zu untermalen. Mit uns als MathWorks Partner, kannst du dich darauf verlassen, dass wir dich in der System- und Softwareentwicklung mit den aktuellsten MathWorks Tools optimal unterstützen. Unsere Mitarbeiter erfahren regelmässig Schulungen 🧑💻📚und sind bestens vernetzt. Model Based Software Development, Software Testing (MIL, SIL, HIL), Functional Safety, Simulation und Messdatenanalyse sind unsere Stärken 🚀 Kontaktiere uns, wenn du Fragen hast oder wir dich in deinen Projekten unterstützen können. #Simulink #MathWorks #MATLAB #SoftwareDevelopment #FunctionalSafety

🌟Entdecken Sie die Kraft der grafischen Programmierung mit LabVIEW! 🌟 In der heutigen schnelllebigen technischen Welt ist es wichtiger denn je, effizient und intuitiv zu programmieren. 🚀 LabVIEW hebt sich als grafische Programmierumgebung hervor, die insbesondere für Nicht-Programmierer attraktiv ist. Ob Sie ein Chemiker, Biologin oder Maschinenbauerin sind, der oder die einen Prüfstand aufbauen oder Sensoren steuern muss – LabVIEW macht es einfach! 🔍 Warum LabVIEW? Visuelle "Programmierung": Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihre Software nicht schreiben, sondern "malen". LabVIEW ermöglicht es Ihnen, Applikationen durch das Verbinden von Blöcken und Knoten zu erstellen. Dies macht den Entwicklungsprozess nicht nur klarer, sondern auch intuitiver. 🖌️Schneller Markteintritt: Die Reduzierung der "Time to Market" ist in vielen Branchen ein kritischer Wettbewerbsvorteil. Mit LabVIEW können Sie von der Idee zur Implementierung in rekordverdächtiger Zeit gelangen. ⏱️ Anwenderfreundlich: Vorprogrammierte Module und eine benutzerfreundliche Oberfläche erleichtern das schnelle Erstellen von funktionsfähigen Applikationen. 🛠️ Trotz einiger Kritik aus professionellen Kreisen über die Einfachheit der Erstellung, die manchmal zu ineffizientem Code führen kann, ist die Zugänglichkeit und Effizienz von LabVIEW unbestreitbar. Es ist ein wertvolles Werkzeug für viele technische und wissenschaftliche Anwendungen. 💡 Wenn Sie an weiteren Informationen interessiert sind oder Unterstützung bei Ihrem nächsten Projekt benötigen, schauen Sie in den Shownotes nach meinen Koordinaten oder kontaktieren Sie mich direkt. Lassen Sie uns die Möglichkeiten entdecken, die LabVIEW Ihnen bieten kann! 📧

Erste Prompt Engineering Tipps zu o1 und weitere Spezifikationen zu den o1-Modellen aus dem Playground. Die o1-Modelle repräsentieren eine neue Generation von Sprachmodellen, die für komplexe Schlussfolgerungen und wissenschaftliche Aufgaben entwickelt wurden. Verfügbare Modelle: ➡️ o1-preview: Vorschauversion des Modells, das schwierige Aufgaben mit einem breiten Allgemeinwissen angeht. ➡️ o1-mini: Schnellere und kostengünstigere Version, die vor allem bei Codierung und Wissenschaft glänzt. Die Modelle sind keine direkte Alternative zu GPT-4o, das für Aufgaben mit Bildinputs oder schnellen Antwortzeiten arbeitet. Wie "Reasoning" funktioniert ➡️ Die o1-Modelle verwenden "Reasoning Tokens", mit denen sie die Aufgaben in mehrere Ansätze zerlegen und durchgehen. ➡️ Diese "Reasoning Tokens" bleiben unsichtbar und werden verworfen, sobald das Modell zu einer finalen Antwort gelangt, die dann als sichtbare Tokens ausgegeben wird. So können die Modelle intern komplexe Gedankengänge vollziehen, ohne den Kontext zu überladen. Aus dem Bild: ➡️ Turn 1 bis Turn 3: Jeder Turn (Schritt) beginnt mit einem Input, gefolgt von einem internen Reasoning-Prozess (der unsichtbar bleibt) und endet mit der Ausgabe eines sichtbaren Outputs. ➡️ Context Window: Das Kontextfenster, das bis zu 128.000 Tokens umfasst, spielt eine entscheidende Rolle. In jedem Turn beanspruchen sowohl die Reasoning-Tokens als auch die sichtbaren Output-Tokens Platz im Fenster. ➡️ Truncated Output: Wenn die maximale Token-Anzahl des Kontextfensters überschritten wird, kann der Output abgeschnitten (truncated) werden, was bedeutet, dass der Benutzer möglicherweise keine vollständige Antwort erhält. Beta-Einschränkungen ➡️ Modalitäten: Nur Text, keine Bildunterstützung. ➡️ Nachrichtentypen: Nur Benutzer- und Assistentennachrichten, keine Systemnachrichten. ➡️ Streaming und Werkzeuge: Nicht unterstützt. ➡️ Parameter: Temperatur, Top_p und n sind auf 1 festgelegt, presence_penalty und frequency_penalty auf 0. Weitere Funktionen wie Multimodalität usw. werden nach der Beta-Phase hinzugefügt. Empfehlungen zum Prompting Die Modelle funktionieren am besten mit klaren und direkten Anweisungen. Komplexe Prompt-Techniken wie "few-shot prompting" oder "Schritt-für-Schritt-Erklärungen" sind überflüssig und verschlechtern die Leistung. Weitere Tipps: ➡️ Einfache und direkte Prompts verwenden, um beste Ergebnisse zu erzielen. ➡️ Keine Schritt-für-Schritt-Erklärungen** verlangen – das Modell führt diese intern aus. ➡️ Klare Trennzeichen (z.B. Anführungszeichen oder XML-Tags) verwenden, um verschiedene Teile des Inputs zu markieren. ➡️ Zusätzliche Kontexte auf das Wesentliche beschränken, um eine zu komplizierte Antwort zu vermeiden. In den kommenden Wochen werden zudem weitere Parameter und Funktionen freigeschaltet. OpenAI #chatgpt #o1 #openai

Hallo! 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐠𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 & 𝐓𝐞𝐬𝐭 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐟/𝐦/𝐝) 💲 𝟓.𝟔𝟒𝟐 𝐄𝐮𝐫𝐨 𝐩𝐫𝐨 𝐌𝐨𝐧𝐚𝐭 ❗𝐇𝐲𝐛𝐫𝐢𝐝: 𝐔𝐥𝐦 🔴 https://teamquest.pl/91990 🌎 𝐕𝐞𝐫𝐚𝐧𝐭𝐰𝐨𝐫𝐭𝐥𝐢𝐜𝐡𝐤𝐞𝐢𝐭𝐞𝐧: 💰 Ueberpr fen, ob die Anforderungen des Systems korrekt und vollstaendig umgesetzt sind 💰 Das Ergebnis dieser Aktivitaet (Compliance-Matrix) kann fuer die Qualifizierung des Systems im Rahmen der militaerischen Abnahme oder zivilen Zertifizierung erforderlich sein 💰 Definition von Testfaellen z. B. in XRay 💰 Skripting in Ansible oder Python 𝐃𝐢𝐞 𝐯𝐨𝐥𝐥𝐬𝐭ä𝐧𝐝𝐢𝐠𝐞 𝐁𝐞𝐬𝐜𝐡𝐫𝐞𝐢𝐛𝐮𝐧𝐠 𝐝𝐞𝐫 𝐑𝐨𝐥𝐥𝐞 𝐟𝐢𝐧𝐝𝐞𝐧 𝐒𝐢𝐞 𝐢𝐦 𝐋𝐢𝐧𝐤 🔴 https://teamquest.pl/91990 🌎 𝐇𝐚𝐛𝐞𝐧 𝐒𝐢𝐞 𝐢𝐫𝐠𝐞𝐧𝐝𝐰𝐞𝐥𝐜𝐡𝐞 𝐅𝐫𝐚𝐠𝐞𝐧? 𝐒𝐜𝐡𝐫𝐞𝐢𝐛 𝐦𝐢𝐫 😉 justyna.maroszczyk@teamquest.pl +48 504 950 775

Wie #produktiv sind wir? Wie schnell können wir coden? Spielt das überhaupt eine Rolle? In diesem Teil von "Quick Glance At: #Agile #Engineering" erkläre ich, warum der Code nicht der Flaschenhals der Softwareentwicklung ist: https://lnkd.in/di7PbTpS

Microsoft Paper stellt vollständig autonomes KI-Framework vor, das Entwickler*innen zu Supervisoren macht. 😳 Die Zusammenfassung: Wir stellen AutoDev vor, ein vollautomatisches KI-gesteuertes Softwareentwicklungssystem, das für die autonome Planung und Ausführung komplexer Softwareentwicklungsaufgaben entwickelt wurde. AutoDev ermöglicht es Benutzern, komplexe Softwareentwicklungsziele zu definieren, die den autonomen KI-Agenten von AutoDev zugewiesen werden. Diese KI-Agenten können verschiedene Operationen an einer Codebasis durchführen, einschließlich Dateibearbeitung, Abruf, Build-Prozesse, Ausführung, Tests und Git-Operationen. Sie haben außerdem Zugriff auf Dateien, Compiler-Ausgaben, Build- und Testprotokolle, statische Analysewerkzeuge und vieles mehr. Dies ermöglicht es den KI-Agenten, Aufgaben vollautomatisch und mit einem umfassenden Verständnis der erforderlichen Kontextinformationen auszuführen. https://lnkd.in/dXQ6B9sk

💡 Die Zukunft des Software Engineering: KI-Kompetenzen werden unverzichtbar! Im Software Engineering zeichnen sich bahnbrechende Veränderungen ab. 🎯 Gartner prognostiziert, dass bis 2027 Ingenieure ihre AI-Kenntnisse deutlich verstärken müssen. KI verändert die Softwareentwicklung und steigert schon jetzt die Produktivität von Entwicklern. 🚀 Besonders in innovativen Organisationen sind Entwickler gefordert, ihre Fähigkeiten in KI zu erweitern. Mittelfristig unterstützen KI-Agenten Entwickler, indem sie repetitive Aufgaben automatisieren. Hier entsteht das KI-native Software Engineering, wo menschlicher Code zunehmend durch KI-generierte Lösungen ergänzt wird. 👩💻👨💻 Wesentliche Fähigkeiten wie Prompt Engineering und Skills in der Retrieval-Augmented Generation

#CalcTree ist die Traum #Plattform für jeden Ingenieur. Bist du Ingenieur in der #Elektrotechnik und hast ein kleines oder großes Projekt, für das du verschiedene #Tools zur Berechnung benötigst? Excel, Gleichungen in der Elektrotechnik, #Programmierung (#Python), Dokumentation? Alles in #einem #Paket! CalcTree ist eine #webbasierte #Kalkulationsplattform, die Rechenwerkzeuge für ingenieurtechnische Projekte (Elektrotechnik, Mechanik, Steuerungstechnik und andere) bereitstellt. Zusätzlich bietet die Plattform die Möglichkeit der #Konnektivität: Du kannst dein Projekt auf mehreren Geräten frei schalten und in Echtzeit mit anderen zusammenarbeiten. Verwende #Vorlagen für die Berechnungen, Python und #Bibliotheken wie #numpy, #Matplotlib und bearbeite und visualisiere deine Ergebnisse! Du sparst wahnsinnig viel Bearbeitungszeit, die Darstellungen- und Möglichkeiten sind genial! Schau es dir an, es lohnt sich! 😉

🌟 Transformieren Sie Ihre Entwicklungsprozesse mit Model-based Systems Engineering 🌟 Model-based Systems Engineering (MBSE) bietet innovative Lösungen für das flexible Engineering cyber-physischer Systeme und ist entscheidend für die effiziente Softwareentwicklung der Zukunft. fortiss bietet eine Reihe von Formaten, um Unternehmen beim Wissenstransfer und der Implementierung von MBSE zu unterstützen: 1️⃣ Anwendungsorientierte Forschung: Wir arbeiten gemeinsam mit Unternehmen an modellbasierten Verfahren zum kontinuierlichen Engineering cyber-physischer Systeme, sei es durch Verbundforschung oder Direktbeauftragung. https://lnkd.in/g4BuFWtR 2️⃣ Prototyping: Wir bieten maßgeschneiderte innovative Ansätze, darunter Werkzeugprototypen und Testbeds. https://lnkd.in/g4BuFWtR 3️⃣ Mobility Lab – Sichere und autonome Systeme durch modellbasiertes Systems-Engineering: Das Mobility Lab macht am Beispiel von Fahrerassistenz- und autonomen Fahrfunktionen erlebbar, wie mit MBSE Entwicklungszeit und Kosten eingespart werden können. https://lnkd.in/dAuqi2e6 4️⃣ Qualifizierung "Modellbasiertes Systems Engineering: Grundlagen und Potenziale": Lernen Sie MBSE kennen und wie es die Entwicklung komplexer softwareintensiver Systeme effizienter macht. Im Kurs arbeiten Sie an assistierten Fahrfunktionen und validieren diese mit Miniaturfahrzeugen. In Kombination mit den vermittelten Grundlagen erlangen Sie Einblicke, wie Entwurfs- und Verifikationsaktivitäten automatisiert werden können. https://lnkd.in/gQ-Z-uwZ 5️⃣ Software AutoFOCUS3 – Modellbasierte Entwicklung eingebetteter Systeme: Die fortiss Open-Source-Anwendung für MBSE demonstriert, wie neueste Forschungsergebnisse nutzerfreundlich in die Praxis transferiert werden können. https://lnkd.in/eduaGQ67 6️⃣ Whitepaper "Advanced Systems Engineering – Die Systeme der Zukunft": Das Whitepaper stellt die Merkmale und Ansätze von Advanced Systems Engineering und MBSE vor und erläutert die methodischen Erweiterungen, die diese für MBSE bieten. https://lnkd.in/d-xkcPBV 7️⃣ Whitepaper "Praxisnahe Einführung von MBSE – Vorgehen und Lessons Learnt": Das Whitepaper erläutert die Herausforderungen bei der Einführung von MBSE bezüglich Methodik, Modellierungssprachen, Werkzeugen, Training, Organisation und Management.  https://lnkd.in/dB6GGQXU ➡️ Erfahren Sie mehr über unsere Angebote und wie wir Sie unterstützen können: https://lnkd.in/g4BuFWtR #ModelBasedSystemsEngineering #MBSE #fortiss #CyberPhysicalSystems #EngineeringExcellence #SoftwareDevelopment #SoftwareEngineering #modelbaseddesign #fortissLabs