Was ist Copilot bei AI?

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Was ist Copilot bei AI?

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Copilot ist ein KI-gestütztes Tool, das von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Es dient als intelligenter Programmierassistent, der Entwicklern hilft, Code schneller und effizienter zu schreiben. Copilot kann Codevorschläge in Echtzeit machen, ganze Funktionen Codeblöcke generieren und sogar Dokumentationen und Tests erstellen. Es nutzt maschinelles Lernen, um aus einer Vielzahl von Open-Source-Projekten zu und so kontextbezogene Vorschläge zu liefern. Weitere Informationen findest du auf der offiziellen GitHub Copilot Seite: [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot).

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Der Gegensatz von „Cloud“ (im IT-Kontext) ist in der Regel „On-Premises“ (auch „On-Premise“ oder „lokale Infrastruktur“ genannt). Während bei der C... [mehr]

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Der Gegensatz von „Cloud“ (im IT-Kontext) ist in der Regel „On-Premises“ (auch „On-Premise“ oder „lokale Infrastruktur“ genannt). Während bei der Cloud Daten, Anwendungen und Dienste über das Internet auf externen Servern bereitgestellt werden, befinden sich bei On-Premises alle Systeme und Daten auf eigenen, lokalen Servern im Unternehmen oder Zuhause. Mehr dazu findest du z.B. hier: https://de.wikipedia.org/wiki/Cloud_Computing https://de.wikipedia.org/wiki/On-Premises-Software

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Der Eindruck, dass Künstliche Intelligenz (KI) plötzlich „überall“ ist, entsteht vor allem durch den rasanten Fortschritt und die breite Verfügbarkeit leistungsfäh... [mehr]

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Der Eindruck, dass Künstliche Intelligenz (KI) plötzlich „überall“ ist, entsteht vor allem durch den rasanten Fortschritt und die breite Verfügbarkeit leistungsfähiger KI-Modelle in den letzten Jahren. Tatsächlich wird an KI schon seit Jahrzehnten geforscht, aber erst seit etwa 2022/2023 sind durch sogenannte „generative KI“ (wie ChatGPT, DALL-E oder Midjourney) Anwendungen entstanden, die für viele Menschen direkt nutzbar und sichtbar sind. Mehrere Faktoren haben zu diesem plötzlichen Boom beigetragen: 1. **Technologischer Durchbruch:** Neue Modelle wie GPT-3 und GPT-4 von OpenAI oder ähnliche Systeme anderer Anbieter haben eine Qualität erreicht, die für den Alltag und viele Branchen nützlich ist. 2. **Rechenleistung:** Die Verfügbarkeit von Cloud-Computing und spezialisierten Chips (z.B. GPUs) hat es ermöglicht, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten. 3. **Öffentliche Zugänglichkeit:** Unternehmen wie OpenAI, Google und Microsoft haben KI-Tools für die breite Masse zugänglich gemacht – oft kostenlos oder sehr günstig. 4. **Medienpräsenz:** Die Berichterstattung über KI hat stark zugenommen, was das Bewusstsein und die Wahrnehmung in der Gesellschaft verstärkt. 5. **Integration in Alltagsprodukte:** KI wird inzwischen in Suchmaschinen, Office-Programmen, Bildbearbeitung, Kundenservice und vielen weiteren Bereichen eingesetzt. Obwohl die Entwicklung lange gedauert hat, ist der Sprung in die breite Anwendung und Sichtbarkeit tatsächlich sehr schnell erfolgt – daher wirkt es, als sei KI „über Nacht“ überall präsent.

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Ohne weiteren Kontext ist nicht klar, auf welche Liste du dich beziehst und in welchem Zusammenhang „coaxworks“ gemeint ist. Bitte stelle eine klare und präzise Frage, damit ich dir g... [mehr]

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Ohne weiteren Kontext ist nicht klar, auf welche Liste du dich beziehst und in welchem Zusammenhang „coaxworks“ gemeint ist. Bitte stelle eine klare und präzise Frage, damit ich dir gezielt weiterhelfen kann.

Kategorie: Technologie Tags: Auswahlkriterien Unternehmen Technologie

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D-Wave Quantum ist ein kanadisches Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und den Vertrieb von Quantencomputern spezialisiert hat. D-Wave ist besonders bekannt für seine sogenannten Quanten-An... [mehr]

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D-Wave Quantum ist ein kanadisches Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und den Vertrieb von Quantencomputern spezialisiert hat. D-Wave ist besonders bekannt für seine sogenannten Quanten-Annealer, eine spezielle Art von Quantencomputer, die auf das Lösen von Optimierungsproblemen ausgelegt sind. Im Gegensatz zu den universellen Quantencomputern, wie sie beispielsweise von IBM oder Google entwickelt werden, sind D-Wave-Systeme auf bestimmte Problemklassen spezialisiert. Die Technologie von D-Wave basiert auf supraleitenden Qubits und nutzt das Prinzip des Quanten-Annealing, um Lösungen für komplexe kombinatorische Probleme zu finden. Typische Anwendungsbereiche sind Logistik, Materialforschung, maschinelles Lernen und Finanzoptimierung. Weitere Informationen findest du auf der offiziellen Website von D-Wave: https://www.dwavesys.com/

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Hier sind sechs Beispiele für DIN-Normen aus den genannten Bereichen: 1. **Stecker:** **DIN EN 60309** – Diese Norm regelt Industriesteckvorrichtungen (z. B. die blauen und roten CEE-... [mehr]

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Hier sind sechs Beispiele für DIN-Normen aus den genannten Bereichen: 1. **Stecker:** **DIN EN 60309** – Diese Norm regelt Industriesteckvorrichtungen (z. B. die blauen und roten CEE-Stecker für Stromanschlüsse auf Baustellen und in der Industrie). [DIN EN 60309 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 2. **WLAN:** **DIN EN 301 893** – Diese Norm beschreibt die Anforderungen für 5-GHz-WLAN-Systeme (z. B. für den Betrieb von WLAN nach IEEE 802.11a/n/ac in Europa). [DIN EN 301 893 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 3. **IT Security:** **DIN ISO/IEC 27001** – Diese Norm legt Anforderungen für Informationssicherheits-Managementsysteme (ISMS) fest und ist international anerkannt. [DIN ISO/IEC 27001 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/nia/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 4. **Smart Mobility:** **DIN EN 62196** – Diese Norm beschreibt Steckvorrichtungen für Elektrofahrzeuge (z. B. Typ-2-Stecker für das Laden von E-Autos). [DIN EN 62196 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 5. **Smart Factories:** **DIN EN 61360** – Diese Norm regelt die Struktur von Daten für elektronische Bauteile und ist wichtig für die digitale Fabrik (Industrie 4.0). [DIN EN 61360 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) 6. **Allgemeine IT-Kommunikation:** **DIN EN ISO/IEC 11801** – Diese Norm beschreibt die strukturierte Verkabelung von IT-Netzwerken in Gebäuden (z. B. für Ethernet). [DIN EN ISO/IEC 11801 bei DIN](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/dke/normen/wdc-beuth:din21:12596482) Diese Normen sorgen für Kompatibilität, Sicherheit und Interoperabilität in den jeweiligen Bereichen.

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Der Xilinx AI Engine Driver ist eine Software-Komponente, die speziell für die Verwaltung und Steuerung der sogenannten AI Engines auf Xilinx-Hardwareplattformen entwickelt wurde. Xilinx, mittler... [mehr]

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Der Xilinx AI Engine Driver ist eine Software-Komponente, die speziell für die Verwaltung und Steuerung der sogenannten AI Engines auf Xilinx-Hardwareplattformen entwickelt wurde. Xilinx, mittlerweile Teil von AMD, bietet mit seinen Versal Adaptive Compute Acceleration Platforms (ACAPs) spezielle Hardware-Bausteine an, die als "AI Engines" bezeichnet werden. Diese sind für rechenintensive Aufgaben im Bereich Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Signalverarbeitung optimiert. Der AI Engine Driver übernimmt dabei folgende Aufgaben: - **Initialisierung und Konfiguration** der AI Engines auf dem Chip. - **Kommunikation** zwischen dem Host-Prozessor (z.B. ARM Cortex) und den AI Engines. - **Laden und Ausführen** von KI-Modellen oder Algorithmen auf den AI Engines. - **Überwachung und Fehlerbehandlung** während der Ausführung. - **Ressourcenmanagement**, z.B. Zuweisung von Speicher und Rechenzeit. Der Treiber ist typischerweise Teil des Xilinx Vitis AI Software-Stacks und wird benötigt, um Anwendungen auf der Versal-Plattform effizient auszuführen. Er stellt APIs bereit, über die Entwickler ihre KI-Anwendungen mit der Hardware verbinden können. Weitere Informationen findest du direkt bei [AMD Xilinx](https://www.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-ai.html).

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Die Entwicklung von Mikrorobotern begann in den 1980er Jahren. Erste theoretische Konzepte und Visionen für winzige Roboter, die auf Mikrometer- oder Millimetermaßstab arbeiten, wurden bere... [mehr]

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Die Entwicklung von Mikrorobotern begann in den 1980er Jahren. Erste theoretische Konzepte und Visionen für winzige Roboter, die auf Mikrometer- oder Millimetermaßstab arbeiten, wurden bereits in den 1960er und 1970er Jahren diskutiert, insbesondere durch den Physiker Richard Feynman in seinem berühmten Vortrag „There’s Plenty of Room at the Bottom“ (1959). Die ersten praktisch realisierten Mikroroboter entstanden jedoch in den 1980er und 1990er Jahren, als Fortschritte in der Mikrosystemtechnik (MEMS – Micro-Electro-Mechanical Systems) und der Mikrofabrikationstechnologie dies ermöglichten. Ein Meilenstein war 1989 die Entwicklung eines der ersten funktionierenden Mikroroboter an der Cornell University, der nur wenige Millimeter groß war. Seitdem hat sich das Feld rasant weiterentwickelt, und heute gibt es Mikroroboter, die sogar im medizinischen Bereich eingesetzt werden können. Weitere Informationen findest du z.B. hier: - [Wikipedia: Mikroroboter](https://de.wikipedia.org/wiki/Mikroroboter) - [Cornell University: Microrobotics](https://www.mae.cornell.edu/research/robotics/microrobotics)

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Squilt nutzt zur Virtualisierung die Technologie von Docker-Containern. Docker ermöglicht es, Anwendungen und deren Abhängigkeiten in isolierten Containern auszuführen, was eine flexibl... [mehr]

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Squilt nutzt zur Virtualisierung die Technologie von Docker-Containern. Docker ermöglicht es, Anwendungen und deren Abhängigkeiten in isolierten Containern auszuführen, was eine flexible und effiziente Bereitstellung sowie Verwaltung von Softwareumgebungen erlaubt. Weitere Informationen zu Docker findest du hier: https://www.docker.com/