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Digitale Assistenten

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1KLANG Algorithmus: smarte Haltestellenerkennung für digitale Assistenten

So findet unser digitaler Assistent die Haltestelle, die ich wirklich meinte.

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Das neue Alexa Feature “Custom Actions” ist da

So gelangen Nutzende mit den neuen benutzerdefinierten Alexa-Aktionen schneller zum Ziel. Die ganze Story auf projektionisten.de:

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Den digitalen Alltag vereinfachen

Wie wir digitale Assistenten entwickeln, die diesem Anspruch gerecht werden können, verraten wir hier.

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Wie entwickelt man digitale Assistenten für Senioren?

Unsere Collaboration Managerin und Proxy Product Ownerin Mareike erklärt, weshalb es wichtig ist, ältere Menschen in die Entwicklung von Sprachassistenten mit einzubeziehen. Die ganze Story auf projektionisten.dei:

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Datenqualität bei digitalen Assistenten am Beispiel von ÖPNV Haltestellendaten

In diesem Artikel geht es um die Qualität von ÖPNV Daten und deren Einsatz bei Sprachassistenten und Chatbots. Versprochen, es ist spannender als es klingt!

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Wie versteht eigentlich ein digitaler Assistent was ich meine?

Erfahre, wie Du einem Computer beibringen kannst, dich wirklich zu “verstehen”. Unser Entwickler Marcel erklärt, wie das geht.

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Bachelorarbeit zur Entwicklung eines Dialogfluss-Tools für Digitale Assistenten

Aileen hat Medieninformatik in Osnabrück studiert und im Rahmen ihrer Bachelorarbeit ein Dialogfluss-Tool für Digitale Assistenten in Zusammenarbeit mit den PROJEKTIONISTEN® konzipiert und prototypisch entwickelt.

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„Wie Design und doch ganz anders“

Ein Interview mit der UX-/UI-Designerin Paula über die Entwicklung eines Voice Assistenten.

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Digitale Assistenten am Telefon

Kann eine Ameise eigentlich telefonieren? Der Verkehrsbetrieb in Bielefeld (moBiel GmbH) war einer der ersten, die sich gemeinsam mit uns auf den spannenden Weg der Digitalen Assistenten im ÖPNV gemacht haben.

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Alexa Skill für Nordrhein-Westfalen

Eine Alexa Fahrplanauskunft für ganz Nordrhein-Westfalen zu erstellen ist eine solche Herausforderung, dass diese mit Amazon eigenen Mitteln nicht zu lösen ist. Für uns jedoch schon. So entwickelten wir eine eigene NLU (Sprachverständniseinheit), um die großen Datenmengen verarbeiten und den Skill für die Nutzer anbieten zu können.

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Martin Löhdefink
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