2020 war ein Jahr, welches uns immer wieder vor neue Herausforderungen stellte. Hier einige unserer positiven Highlights:
- Wir konnten im Team die Zusammenarbeit und den Austausch untereinander erweitern und festigen, trotz der räumlichen Distanz, welche wir pandemiebedingt einhalten mussten.
- Unser Startup und Produkt fidentity wurde deutlich verbessert und hat einen grossen Sprung nach vorn gemacht. Mehr Infos unten im Mail.
- Für das Nachrichtenportal Nau entwickelten wir das Portal und die Mobile Apps. In diesem Jahr konnten wir die Performance deutlich verbessern und Nau ist nun, als Angular SPA (Single Page Application), eines der performantesten(schnellste Ladezeit) Nachrichtenportale der Schweiz.
- Für das Bundesamt für Statistik (BFS) entwickelten wir eine Web App, welche es den Bürgern erlaubt, auf Basis der nationalen Teuerungsdaten die individuelle Teuerung zu berechnen und darzustellen. Eine besondere Herausforderung war es, die grosse Menge an statistischen Daten performant im Browser zu verarbeiten und diese verständlich darzustellen. Als PWA (Progressive Web App) funktioniert die App, nach erstmaligem Laden, auch ohne Netzwerkverbindung. [LIK-App](https://lik-app.bfs.admin.ch/de/itr)
- Zwei Projekte der Swisscom, welche über mehrere Jahre entwickelt wurden, konnten erfolgreich an ein neu gegründetes Nearshoring Team der Swisscom für die Wartung übergeben werden.
Weitere Infos zu den Projekten befinden sich [hier](https://lambda-it.ch/references)

Voller Zuversicht und Optimismus freuen wir uns auf das Jahr 2021 und sind überzeugt, dass aus schwierigen Situationen Neues und Kreatives entstehen kann.

[Lambda IT Happy New Year 2021](https://youtu.be/KBKZFnxJoiI)

Der Film wurde von [Crazy David](https://www.crazydavid.ch/) erstellt, einem lokalen Künstler, mit welchem wir schon mehrere Male zusammengearbeitet haben. Künstler wie ihn trifft die Pandemie besonders schwer und deshalb haben wir mit Freuden mit ihm für diese Animation zusammengearbeitet

![hackweek_news.png](https://lambda-it.ch/api/uploads/hackweek_news_8b5d781b9b.png)

Wir wünschen einen guten Start ins 2021 und hoffen, dass wir uns in diesem Jahr wieder in irgendeiner Form treffen werden – sei es in einem Projekt, bei einem Kaffee oder Bier bei uns oder an einem Meetup.
Bleibt gesund und alles Gute fürs 2021

Das Lambda Team



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Geschäftsleiter, Software Architekt und Entwickler

Lambda IT News - Rückblick 2020

Die Tradition der Hackweek ist fast so alt wie Lambda. Im November kehren wir für eine Wochen unserem Tagesgeschäft den Rücken und widmen uns in dieser Zeit individuellen Themen und Projekten.

Normalerweise verbringen wir diese Woche gemeinsam irgendwo in der Schweiz, bevorzugt im Tessin. Doch dieses Jahr ist durch die COVID-19 Situation alles anders und deshalb mussten wir dem Tessin eine Absage erteilen. Wir beschlossen die Hackweek trotz allem durchzuführen, und zwar virtuell von zuhause aus. Durch das hervorragende Wetter und die nach Hause gelieferten mediterranen Köstlichkeiten, kam trotz allem ein bisschen Hackweek Stimmung auf. Mehrmals pro Tag «trafen» wir uns virtuell in unserem Jitsi Server und besprachen unsere Fortschritte und Herausforderungen und tranken zusammen ein Bier zum Tagesabschluss. Einzig für das gemeinsame Joggen haben wir keine Lösung gefunden….;-)

Die folgenden Themen und Projekte waren Thema dieser Hackweek

* Digitalisierung von Karten mit Machine Learning
* Web-basierte 3D-Model Visualisierung
* Augmented Reality mit WebXR
* Online Trainingsplaner App
* Umgang mit kleinen Projekten in Zeiten von Corona

Trotz der relativ kurzen Zeit der Hackweek, konnten alle Projekte ansehnliche Ergebnisse am Ende der Woche demonstrieren. Die gewonnenen Erkentnisse werden in den nächsten Wochen auf unserer Seite publiziert.

Wir freuen uns auf die nächste Hackweek im 2021 und hoffen, dass wir sie wieder im gewohnten Rahmen im Tessin durchführen können.

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Software Entwickler, Projektleiter

Regelmässig erstellen wir Reviews zu Projekten in den verschiedensten Entwicklungsphasen. Ob ein Entwicklungskonzept oder der finale Sourcecode - unsere Reviews sind verständlich und zeigen auf, wo Probleme entstehen könnten. Detaillierte Lösungsansätze für die potentiellen Probleme runden die Reviews ab.

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Review

Wir lieben es, unser Wissen weiterzugeben. Wir sind aktive Blogger, Speaker und «Open Sourcer». Zudem geben wir unser Wissen auch gerne «gebündelt» weiter - an Einzelpersonen, Teams oder an ganze Firmen. Die folgenden «Unterrichtsformen» haben sich für uns bewährt:

- Workshops
- Inhouse Schulungen
- Hackathon

Coaching

Wir sind Teil der Uphill Academy, ein Zusammenschluss von drei Berner Firmen sowie nationalen und internationalen Coaches, um Trainings und Workshops zu organisieren. Wir engagieren uns aktiv in der Organisation und der Durchführung von Trainings und Workshops.

Uphill Academy

Mit unserem Wissen und unserem internationalen Netzwerk finden wir die optimale Lösung für Ihre Fragen

Know-How für die Zukunft

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

Hackweek 2020

> Ein Team ist eine Gruppe von Personen, die sich zusammenschliessen, um eine Aufgabe gemeinsam zu lösen oder um einen gemeinen Zweck zu verfolgen.

So die Definition von Team. Unsere Aufgabe an diesem Tag war es, in zwei Teams einen Parcours mit Pfeil und Bogen zu absolvieren und dabei möglichst treffsicher zu sein.
Und so begaben wir uns nach Lützelflüh zu Dave und Mona Spreng, welche uns in die Kunst des Bogenschiessens einführten. Nach einer kurzen Aufwärmrunde, begaben wir uns auf den Parcours im nahe gelegenen, privaten Wald. Überall auf der Strecke versteckten sich Tiere, welche es „zu erlegen“ galt – da sie nicht davonrennen konnten, waren wir meist sehr erfolgreich. Obschon, manchmal wurde das Ziel auch weit verfehlt und der Pfeil musste im gegenüberliegenden Hang im Dickicht gesucht werden…
Und da beide Teams ihre Aufgaben gemeinsam erfolgreich abgeschlossen haben, wurden alle mit einer grosszügigen Grillade und Bier belohnt.

Gerade in der aktuellen Situation rund um Covid war es uns wichtig, den Zusammenhalt weiter zu stärken. Unter Einhaltung der Massnahmen haben wir einen lustigen und rundum gelungenen Tag zusammen verbracht.

Danke an Dave und Mona, dass ihr uns einen Einblick in euren Sport gegeben habt – es war sehr spannend und hat Spass gemacht.

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Projekt- & Eventmanager

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

Team Event 2020

Fokus - Lambda Team

Aktuelles zu Lambda Team

Lambda IT News - Rückblick 2020

Hackweek 2020

Team Event 2020

Fokussiert auf Lambda Team:

Nadja Galmarini

Projekt- & Eventmanager