BEGIN:VCALENDAR PRODID:-//Microsoft Corporation//Outlook 16.0 MIMEDIR//EN VERSION:2.0 METHOD:PUBLISH X-MS-OLK-FORCEINSPECTOROPEN:TRUE BEGIN:VTIMEZONE TZID:W. Europe Standard Time BEGIN:STANDARD DTSTART:16011028T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:16010325T020000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT CLASS:PUBLIC CREATED:20230329T122629Z DESCRIPTION:Marcel Gygli\, Oliver Sievi\nIm Rahmen des Projekts Innovation Fellow befasst sich die Schweizerische Nationalbibliothek (NB) mit Machine Learning (ML)\, um erste Erfahrungen zu sammeln. Drei Ideen werden vertie ft und dabei soll ein Wissenstransfer stattfinden sowie Design Thinking un d agiles Projektmanagement angewendet werden.\nAutomatische Klassifizierun g der Sachgruppen von E-Dissertationen\nDie NB erhält von Universitätsbi bliotheken jeweils eine Kopie von in der Schweiz erstellten Dissertationen \, ein Grossteil davon heute digital. Die Dissertationen sollen in eine de r ca. 100 Sachgruppen klassifiziert werden. Das Ziel dieses Projektes ist es Open Source Algorithmen zu testen welche die Arbeiten automatisch klass ifizieren. Dies analog ähnlichen Projekten in der Deutschen sowie der Fin nischen Nationalbibliothek.\nGesichtserkennung für Fotoarchive\nDas Urheb errecht erlaubt der NB die Publikation von Thumbnails bei Katalogeinträge n. Die NB besitzt verschiedene Fotoarchive. Auf diesen Fotos sind zum Teil noch lebende Personen abgebildet welche auf diesen Thumbnails erkannt wer den können. Daher dürfen solche Fotografien auch als Thumbnails nicht pu bliziert werden. Aus diesem Grund soll ein ML-Algorithmus entwickelt werde n\, welcher automatisch grosse Fotoarchive durchsuchen und Fotos mit abgeb ildeten Personen aussortieren kann.\nZusätzlich soll auch getestet werden \, ob das Alter der abgebildeten Personen automatisch erkannt wird.\n(Semi )-Automatische Inhaltserschliessung für die Plakatsammlung mit existieren den Methoden\nDie NB leitet den Kollektivkatalog des Vereins Schweizer Pla katsammlungen. Der Aufwand für die manuelle Inhaltserschliessung ist gros s\, so dass es von der Digitalisierung bis zur Erschliessung relativ lange dauert. Anhand von kommerziellen Methoden soll die inhaltliche Erschliess ung von Bildern getestet werden. Dies soll erste Anhaltspunkte liefern\, o b solche Methoden eingesetzt werden können\, um die inhaltliche Erschlies sung mit Vorschlägen zu unterstützen.\nKurzbiografie\nMarcel Gygli hat i n Computer Science doktoriert und ist für ein Jahr als Innovation Fellow bei der Schweizerischen Nationalbibliothek angestellt.\nOliver Sievi hat I nformationswissenschaft studiert und arbeitet als Projektleiter Innovation bei der Schweizerischen Nationalbibliothek.\n\n DTEND;TZID="W. Europe Standard Time":20230503T153000 DTSTAMP:20230329T122629Z DTSTART;TZID="W. Europe Standard Time":20230503T150000 LAST-MODIFIED:20230329T122629Z LOCATION:Saal Freiburg PRIORITY:5 SEQUENCE:0 SUMMARY;LANGUAGE=de:Ein Innovation Fellow in der Schweizerischen Nationalbi bliothek TRANSP:OPAQUE UID:040000008200E00074C5B7101A82E0080000000060D3CB734A62D901000000000000000 010000000FBA0F6DDAE4DE74098DA903C7DFD7BE8 X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:\n

Marcel Gygli\, Ol iver Sievi

Im Rahmen des Proj ekts Innovation Fellow befasst sich die Schweizerische Nationalbibliothek (NB) mit Machine Learning (ML)\, um erste Erfahr ungen zu sammeln. Drei Ideen werden vertieft und dabei soll ein Wissenstra nsfer stattfinden sowie Design Thinking und agil es Projektmanagement angewendet werden.

Automatische Kla ssifizierung der Sachgruppen von E-Dissertationen

Die NB er hä\;lt von Universitä\;tsbibliotheken jeweils eine Kopie von in de r Schweiz erstellten Dissertationen\, ein Grossteil davon heute digital. Die Dissertationen sollen in eine der ca. 100 Sac hgruppen klassifiziert werden. Das Ziel dieses Projektes ist es Open Sourc e Algorithmen zu testen welche die Arbeiten automatisch klassifizieren. Di es analog ä\;hnlichen Projekten in der Deutschen sowie der Finnischen Nationalbibliothek.

Gesichtserkennung fü\;r Fotoarch ive

Das Urheberrecht erlaubt der NB die Publikation von Thumbnails bei Katalogeinträ\;gen. Die NB besit zt verschiedene Fotoarchive. Auf diesen Fotos sind zum Teil noch lebende P ersonen abgebildet welche auf diesen Thumbnails erkannt werden kö\;nnen. Daher dü\;rfen solche Fotografien auch al s Thumbnails nicht publiziert werden. Aus diesem Grund soll ein ML-Algorithmus entwickelt werden\, welcher automatisch grosse Fotoarchive durchsuchen und Fotos mit abgebi ldeten Personen aussortieren kann.

Zusä\;tzlich soll au ch getestet werden\, ob das Alter der abgebildeten Personen automatisch er kannt wird.

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Die NB leitet den Kollektivk atalog des Vereins Schweizer Plakatsammlungen. Der Aufwand fü\;r die m anuelle Inhaltserschliessung ist gross\, so dass es von der Digitalisierung bis zur Erschliessung relativ lange dauert. Anhand von kommerziellen Methoden soll die inhaltliche Erschliessung von Bildern getestet werden. Dies soll erste Anhaltspunkte liefern\, ob solch e Methoden eingesetzt werden kö\;nnen\, um die inhaltliche Erschliessung mit Vorschlä\;gen zu unterstü\;tzen.< o:p>

Kurzbiografie

Ma rcel Gygli hat in Computer Science doktoriert un d ist fü\;r ein Jahr als Innovation Fellow bei der Schweizerischen Nat ionalbibliothek angestellt.

Oliver Siev i hat Informationswissenschaft studiert und arbeitet als Projektlei ter Innovation bei der Schweizerischen Nationalbibliothek.

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