Unsere Leidenschaft ist die Entwicklung von solider Software, die auf Ihr Business zugeschnitten ist

Lambda IT - Software Spezialisten aus Bern

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Firmengründer, Software Architekt und Entwickler

Wayne Maurer

Neue Technologien inspirieren uns. Wir orientieren uns an Trends und fördern innovative Ideen. Um den Anschluss nicht zu verpassen, bilden wir uns regelmässig weiter. Moderne Ansätze testen wir in der jährlich stattfindenden Hackweek. Unsere Expertise und Erfahrung teilen wir an unseren Events (BärnerJS, Uphill Conf) und Kontribution mit der Open Source Community.

Progressiv

Wir machen unsere Arbeit gerne und packen jedes Projekt mit einer positiven Grundeinstellung an. Wir kommunizieren offen und ehrlich. Gegenüber Kundinnen und Kunden, aber auch gegenüber Kolleginnen und Kollegen pflegen wir eine wertschätzende Feedbackkultur. Zuverlässigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Ehrlichkeit sind die Basis unseres Handelns. Die Aufgaben und Fragestellungen unserer Kundinnen und Kunden lösen wir mit Empathie, Effizienz und Kreativität.

Wertschätzend

Wir entscheiden und handeln nachhaltig. Dabei berücksichtigen wir ökonomische, technologische, soziale und ökologische Aspekte. Wir nutzen und fördern die Vielfalt der individuellen Stärken und Erfahrungen in unserem diversen Team. Alle tragen zu einer offenen, vertrauens- und respektvollen Arbeitsatmosphäre bei.

Respektvoll

Unsere Werte - Ihr Vertrauen

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Software Entwickler

Eine PWA kann als Webseite bezeichnet werden, die mit (fast) allen guten Eigenschaften der nativen Apps erweitert wurde. Alex Russell, welcher den Begriff «PWA» mit Frances Berriman definiert hat, fasst die neue Art von Apps treffend mit folgendem Satz zusammen: «Progressive web apps are just websites that took all the right vitamins.»

So funktionieren die PWAs beispielsweise auch ohne Internetverbindung, sie können Push Benachrichtigungen versenden und auf dem Homescreen abgespeichert werden, ohne dass eine Installation nötig ist.

Das Design der App muss für verschiedene Bildschirmgrössen optimiert sein (responsive design). Dies führt zu einem Mehraufwand, aber ein Responsive Design und die Fähigkeit mit langsamen Internetverbindungen umzugehen, werden immer mehr zur Pflicht für Web Applikationen. Im März 2018 hat Google offiziell bekannt gegeben (6), dass sie den Indexierung-Algorithmus angepasst haben. Web Applikationen, welche die anspruchsvollen Kriterien der mobilen Nutzung nicht erfüllen, werden von den Suchmaschinen viel schlechter eingestuft und kaum mehr gefunden.

Um eine PWA zu entwickeln, ist nur eine Codebasis nötig - die PWAs funktionieren aber auf allen Geräten und Betriebssystemen. Dies reduziert nicht nur die Entwicklungskosten, sondern auch die Komplexität des Projekts sowie den Test- und Wartungsaufwand.

Vorteile einer PWA

Laut verschiedenen Untersuchungen (Siehe nachfolgende Referenzen 3,4,5), nutzen viele Menschen ihre mobilen Geräte immer häufiger. Vor allem die Zielgruppe der 18- bis 35-Jährigen verbringen fast zwei Drittel ihrer digitalen Zeit mit Smartphone-Apps. Obwohl die Anzahl der App-Downloads ständig steigt (2), werden trotzdem fast keine neuen Apps mehr installiert (1). Der durchschnittliche Benutzer hat 30 Apps, von welchen er 10 regelmässig benutzt (5). Dies stellt für neue Apps ein grosses Problem dar.

Wie können wir die Nutzer dazu bringen, eine weitere App zu installieren und auch zu nutzen?

Mit einer PWA kann der Nutzer sanfter an ein neues Produkt oder Anwendung herangeführt werden, ohne dass eine Installation notwendig ist. Sobald der Nutzer den Mehrwert erkennt, ist er auch bereit eine (weitere) App zu installieren.

Benutzer sind «App-müde»

Eine PWA ist häufig die richtige Entscheidung, um die Anforderungen des Kunden umzusetzen. Dennoch gibt es Anforderungen, die besser mit einer nativen App gelöst werden. Deshalb sind eine Beratung und Analyse der Anforderungen bei jedem Projekt notwendig. Folgende Fragen können Aufschluss über die richtige Lösung geben:

- Wer ist meine Kundin, wer ist mein Kunde?
- Wie wird meine Kundschaft auf meine App aufmerksam?
- Wie und wann benutzen sie meine Applikation?
- Welche Erfahrungen und welche Infrastruktur habe ich bezüglich Web Apps, PWA und Native Apps?
- Welche Geräteschnittstellen müssen unterstützt werden?
- Gibt es weitere nicht alltägliche Anforderungen?

Vorgehensweise

1.  [Number of app downloads per month of smartphone users](https://www.statista.com/statistics/325926/monthly-app-downloads-of-us-smartphone-users/)
2.  [Number of mobile app downloads worldwide](https://www.statista.com/statistics/271644/worldwide-free-and-paid-mobile-app-store-downloads/)
3.  [The Average Smartphone User Accessed Close to 40 Apps per Month](https://www.appannie.com/en/insights/market-data/apps-used-2017/)
4.  [Internet Trends 2018](https://www.kleinerperkins.com/files/INTERNET_TRENDS_REPORT_2018.pdf)
5.  [Mobile App Report](https://www.comscore.com/layout/set/popup/content/download/40402/2334940/version/1/file/2017+US+Mobile+App+Report.pdf)
6.  [Google Webmaster Central Blog](https://webmasters.googleblog.com/2018/03/rolling-out-mobile-first-indexing.html)

Referenzen

Performance und gute User Experience von PWAs ermöglichen Ihnen ein breiteres Publikum zu erreichen

Progressive Web Apps

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Software Entwickler, Projektleiter

Wir sind Teil der Uphill Conf. Jährlich organisieren wir die Konferenz auf dem Gurten in Wabern bei Bern, wo internationale Topstars der Frontend-Entwicklung über die neuesten Trends und Technologien sprechen. Mit der Uphill Conf wollen wir den Austausch und die Zusammenarbeit professioneller Softwareentwickler und -architekten aus aller Welt über die Grenzen von Bern und der Schweiz hinaus fördern.

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Uphill Conf

Berner JS Talks ist ein Meetup mit mehr als 320 Mitglieder, welches den Berner Entwicklern die Möglichkeit bietet, regelmässig an spannenden Vorträgen teilzunehmen und sich untereinander auszutauschen. Wir sind Teil der Organisation, machen aber auch regelmässig Vorträge.

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BärnerJS Talks

Der Austausch und das Engagement in der IT Community ist für uns zentral - lokal und international

Lambda IT - Events

Nachaltiges Engagement für die IT Community Schweiz
Der Austausch und das Engagement in der IT Community ist für uns zentral - lokal und international

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BernerJS Talks ist ein Meetup mit mehr als 320 Mitglieder, welches den Berner Entwicklern die Möglichkeit bietet, regelmässig an spannenden Vorträgen teilzunehmen und sich untereinander auszutauschen. Wir sind Teil der Organisation, machen aber auch regelmässig Vorträge.

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Für die Umsetzung unserer Projekte verwenden wir fast ausschliesslich Open-Source-Software. Wann immer möglich «geben» wir diesen Projekten etwas zurück - sei es mit Bugfixes, Erweiterungen oder mit neuen Ideen. Zudem haben wir verschiedene eigene Open-Source-Projekte, welche von der Community benutzt werden können.

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Open-Source-Software

Nachhaltiges Engagement für die IT Community Schweiz

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Geschäftsleiter, Software Architekt und Entwickler

Intelligente Programme, welche aus Daten lernen und das Gelernte verallgemeinern, bestimmen welche Filme oder Bücher zu uns passen, welche E-Mails für uns relevant sind oder führen unsere gesprochenen Befehle aus. Personalisierte Online Werbung oder Freundesvorschläge in sozialen Netzwerken gehören zu den Anwendungsgebieten des Machine Learning welchen wir – manchmal unbewusst – täglich begegnen.


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Machine Learning

Machine Learning hat viele Aspekte und kann für die Lösung von verschiedensten Problemen eingesetzt werden. Nachfolgend einige Showcases.

#### Face Login im Browser

Was heute (schon fast) als ein Standard bei den Mobiltelefonen mitgeliefert wird, ist auch im Browser möglich. Als zusätzlicher Sicherheitsmechanismus (2-Way-Authentication) ist ein Abgleich des Gesichts des Benutzers mit einem hinterlegten Bild möglich und erhöht so die Sicherheit eines passwortgeschützten Kontos deutlich.

#### Erkennung und Auslesen von Ausweisen

Mit nur einem Foto eines Ausweises ist es möglich zu erkennen um welche Art von Ausweis es sich handelt. In einem weiteren Analyseschritt können die Daten aus dem Ausweis ausgelesen werden. Daten aus der MRZ (Machine Readable Zone) werden (nahezu) immer korrekt ausgelesen. Bei allen anderen Werten ist das Ausleseergebnis nicht perfekt, aber trotzdem in einem Bereich welcher eine Weiterverarbeitung der Daten mehr als genügt.

#### Produkterkennung in einem Bild

Wie wird mein Produkt benutzt? Wie viele meiner Produkte besitzt mein Kunde? Besitzt der Kunde Konkurrenzprodukte und werden diese anders als mein Produkt verwendet?
Die Antworten auf diese und ähnliche Fragen können durch die automatisierte Analyse von Bildern und Filmen gegeben werden. Gegenstände können in Filmen erkannt und deren Bewegung verfolgt werden. Tausende von Bildern können in kurzer Zeit analysiert und Benutzungsstatistiken aus den Ergebnissen generiert werden.

#### Digitalisierung von Karten

Viele Informationen sind heute immer noch auf analogen Karten gespeichert. Seien es Höhenlinien, Transportwege oder die Standorte von geschäftswichtigen Informationen. Mit Machine Learning ist es möglich, diese Karten zu analysieren, digitalisieren und die benötigten Daten mit einer hohen Genauigkeit auszulesen.

#### Fraud Detection

In einer grossen Menge von Daten diejenigen zu identifizieren, welche aus der Masse herausstechen, ist für uns Menschen sehr aufwändig und mit hohen Kosten und einer grossen Fehlerquote verbunden. Mithilfe von Machine Learning kann dieser Prozess vollständig digitalisiert und automatisiert werden und sowohl die Kosten wie auch die Fehlerquote stark gesenkt werden.

Wie kann mir Machine Learning helfen

Wann immer möglich, entwickeln wir unsere Projekte als Web Applikation. Auch im Machine Learning Bereich ist dies unsere erste Wahl, obwohl die Umsetzung im ersten Augenblick, schwieriger und aufwändiger aussieht. Die meisten Geräte und Betriebssysteme bieten proprietäre Machine Learning Plattformen an, welche schnelle und einfache Lösungen versprechen.
Wir sind aber überzeugt, dass sich unser Ansatz am Schluss mehr als auszahlt. Die Geräte- und Betriebssystem-Unabhängigkeit birgt enorm viele Vorteile – in finanzieller und technischer Hinsicht. Der Source Code wird kleiner, die Wartungskosten können minimiert werden und das benötigte technische Know-How wird reduziert.


Web First

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und befasst sich mit der Suche nach wiederverwendbaren Mustern in grossen Datensätzen. Die Datensätze können aus den unterschiedlichsten Dingen bestehen wie Nummern, Wörter, Bilder, Verhalten von Personen auf einer Webseite, etc.
Die gefundenen Muster und Ergebnisse werden optimiert und es wird versucht die Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.
Machine Learning ist in mehrere Teilgebiete unterteilt

#### Objekterkennung (Object Detection)

Mit verschiedenen Verfahren werden Objekte in einem Objektraum identifiziert. Beispielsweise können Gegenstände in einem Bild markiert oder Gesichter erkannt und den dazugehörigen Personen zugeordnet werden.


#### Bildsegmentierung (Image Segmentation)

In einem Bild werden die Bildpunkte analysiert und anhand ihrer Eigenschaften in verschiedenen Gruppen zusammengefasst. Dadurch ist es möglich zusammenhängenden Regionen oder Objekten zu erzeugen.


#### Bildklassifikation (Image Classification)

In der Bildklassifikation werden Bilder erkannt und einer Kategorie zugeordnet. Beispielsweise können Bilder von Blumen deren Art zugeordnet werden, d.h. es wird ein Bild einer Rose den Rosen zugeordnet und das einer Geranie den Geranien.

#### Texterkennung (OCR)

Texte werden in Bilder automatisch erkannt und extrahiert. Je deutlicher die Schriftart die einzelnen Zeichen unterscheidet, desto besser sind die Ergebnisse der Texterkennung. Es gibt eigens entworfene Schriftarten, um die Texterkennung zu vereinfachen aber es werden aber auch laufend Verbesserungen gemacht, um beispielsweise handgeschriebenen Text zu erkennen.


#### Anomaly- oder Ausreisser-Erkennung (Anomaly Detection)

Es werden seltene Objekte, Ereignisse oder Beobachtungen identifiziert, welche aus der Masse herausstechen und sich signifikant von der Mehrheit der Daten unterscheidet



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Was ist Machine Learning

#### fidentity – Digitalisierung von Kundenidentifikationen
Mit fidentity können Kundenidentifikation digitalisiert werden - online oder vor Ort. Ganz ohne App werden ID-Dokumente mit dem Handy gescannt, liveness geprüfte Selfies erstellt und Dokumente signiert. Künstliche Intelligenz verhindert Betrug und stellt die Compliance sicher. In Echtzeit werden Entscheidung über die Qualität der Identifikation getroffen und publiziert, um nachfolgende Prozesse mit diesen Informationen zu steuern.

Weitere Informationen zu fidentity finden sie auf der [fidentity Webseite](https://fidentity.ch). Sie können die Applikation auch selbst [ausprobieren](https://www.fidentity.ch/fidentity-demo/) und die verschiedenen Funktionen kennenlernen.




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Showcases

Machine Learning oder künstliche Intelligenz beeinflusst immer grössere Teile unseres Alltages

Machine Learning - Künstliche Intelligenz

Gemeinsam entwickeln wir integrierte Produkte und Services, die begeistern. Mit ganzheitlichem User Experience- und Interface Design bringen wir Ihr Unternehmen einen Schritt weiter bei der digitalen Transformation.

Lambda IT - Software Spezialisten aus Bern

Unsere Leidenschaft ist die Entwicklung von solider Software, die auf Ihr Business zugeschnitten ist

Unsere Werte - Ihr Vertrauen

Unsere Kompetenzen liegen in unseren Köpfen, wir zeigen Ihnen gerne, auf welche Köpfe Sie zählen können.

Matthias Baldi

Software Entwickler

Daniel Margreth

Software Entwickler, Projektleiter

Wayne Maurer

Firmengründer, Software Architekt und Entwickler

Thomas Schneiter

Software Entwickler

Philipp Schärer

Software Entwickler

Edi Spring

Geschäftsleiter, Software Architekt und Entwickler

Severin Spörri

Software Entwickler

David Strahm

Software Entwickler