• Wie kann Computer Vision genutzt werden, um Cloud-Dienste mit Echtzeitfunktionen wie Objekterkennung oder AR zu entwickeln?
• Welche technischen Herausforderungen gibt es bei der Skalierbarkeit und Nutzerorientierung von Cloud-basierten Computer-Vision-Diensten?
• Wie ermöglicht die Kombination von Computer Vision und Cloud die Umwandlung visueller Daten in verwertbare Erkenntnisse, z. B. für Design oder Content-Erstellung?
• Welche innovativen Cloud-Anwendungen mit Computer Vision könnten gesellschaftliche Probleme wie Umweltüberwachung oder öffentliche Sicherheit lösen?
• Wie verändern Fortschritte in Computer Vision Cloud-Dienste in Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel oder Transport?

• Welche vielversprechenden Anwendungsfälle für Computer Vision gibt es und wie können wir sie nach Wirkung und Machbarkeit priorisieren?
• Welche Faktoren sind wichtig für skalierbare, sichere und leistungsstarke Bildverarbeitung in der Cloud?
• Wie lassen sich Bildverarbeitungsdienste in Cloud-Plattformen oder IoT-Systeme integrieren und welche technischen Hürden gibt es?
• Wie können wir große Datenmengen bei cloudbasierter Computer Vision datenschutzkonform und sicher verwalten?
• Wie ermöglichen wir Echtzeit-Computer-Vision in der Cloud und minimieren dabei Latenz bei gleichzeitig hoher Verfügbarkeit?

In der Harvesting Session fassen die Moderatoren die Ergebnisse der Diskussionen des Tages zusammen und zeigen die wichtigsten Erkenntnisse der World Cafés auf.