338 Deep Learning Artikel
  1. Deep Learning: Googles Cloud-TPU-Cluster nutzen 4 TByte HBM-Speicher

    Deep Learning: Googles Cloud-TPU-Cluster nutzen 4 TByte HBM-Speicher

    Die zweite Generation von Googles Deep-Learning-Beschleunigern TPU wird in Clustern zu je 64 Stück genutzt. Solch ein Cluster hat Zugriff auf 4 TByte HBM-Speicher. Einem einzelnen Kern aus Matrix- und Vektor-Recheneinheit steht je ein Speicher-Stapel aus 8 GByte zur Verfügung.

    14.12.20177 KommentareVideo
  2. Turi Create 4.0: Apple macht KI-Framework zur Bilderkennung quelloffen

    Turi Create 4.0: Apple macht KI-Framework zur Bilderkennung quelloffen

    Turi Create stellt Methoden für die Bilderkennung zur Verfügung. Es soll möglichst einfach und ohne Vorkenntnisse zu maschinellem Lernen bedienbar sein. Ungewöhnlich für Apple: Das Produkt ist quelloffen.

    12.12.20175 Kommentare
  3. IBM AC922: In Deep Learning schlägt der Power9 die x86-Konkurrenz

    IBM AC922: In Deep Learning schlägt der Power9 die x86-Konkurrenz

    Am Beispiel des neuen AC922 zeigt IBM, dass der Power9-Prozessor in rechenintensiven Anwendungen wohl sehr effizient ist. Das System gibt es jetzt für den Unternehmenseinsatz zu kaufen. PCIe 4.0 und OpenCAPI sind dabei wichtige Faktoren, die die x86-Konkurrenz bisher noch nicht hat.

    11.12.201717 KommentareVideo
  4. AWS Rekognition Video: Deep-Learning-System erkennt Gesichter in Videos

    AWS Rekognition Video: Deep-Learning-System erkennt Gesichter in Videos

    Rekognition Video ist die neue Ergänzung des Deep-Learning-Systems von AWS. In der Cloud können damit Gesichter, Objekte und Aktionen automatisch erkannt werden. Sogar Prominente sollen so zugeordnet werden können. Die Ergebnisse werden in einer Übersicht angezeigt.

    30.11.20170 KommentareVideo
  5. Deep Speech und Common Voice: Mozilla bringt freie Spracherkennung für alle

    Deep Speech und Common Voice: Mozilla bringt freie Spracherkennung für alle

    Mit Deep Speech steht ein erstes freies Modell zur Spracherkennung von Mozilla bereit. Parallel dazu sammelt Mozilla mit Common Voice die Sprachdaten dafür und stellt diese ebenfalls frei zu Verfügung. Golem.de hat mit den Verantwortlichen der beiden Projekte gesprochen.
    Von Sebastian Grüner

    30.11.201710 KommentareVideo
Stellenmarkt
  1. Sächsische Staatsministerium für Energie, Klimaschutz, Umwelt und Landwirtschaft (SMEKUL), Dresden, Niederwiesa
  2. ING-DiBa AG, Frankfurt am Main
  3. KION Group AG, Frankfurt am Main
  4. über duerenhoff GmbH, Deggendorf


  1. Amazon Sagemaker: Mit wenigen Klicks maschinelle Lernmodelle in AWS erstellen

    Amazon Sagemaker: Mit wenigen Klicks maschinelle Lernmodelle in AWS erstellen

    Sagemaker ist eine Plattform für das Erstellen von maschinellen Lernalgorithmen. AWS gibt dem Kunden Tools an die Hand, die das Training von Modellen möglichst einfach machen soll. Viele Frameworks sind bereits vorinstalliert, per Docker können auch eigene genutzt werden.

    30.11.20170 KommentareVideo
  2. Google Chromebook: Patent zeigt automatisch öffnenden und anpassenden Deckel

    Google Chromebook: Patent zeigt automatisch öffnenden und anpassenden Deckel

    Ein Motor und viele Sensoren: Googles Chromebooks könnten sich in Zukunft von selbst öffnen und schließen. Ein Patent zeigt die Technik, mit der ein Notebook sich auch selbstständig entsperrt. Das erinnert ein wenig an Windows Hello und Apple Face ID.

    28.11.201728 KommentareVideo
  3. Deep Learning: Tensorflow Lite wird noch kleiner als Tensorflow Mobile

    Deep Learning: Tensorflow Lite wird noch kleiner als Tensorflow Mobile

    Mit Tensorflow Lite veröffentlicht Google eine extrem kleine Variante seiner Machine-Learning-Bibliothek, die speziell für Mobil- und Embedded-Geräte gedacht ist. Auf Android-Geräten wird eine neue Beschleuniger-API verwendet.

    15.11.20174 KommentareVideo
  4. Googles AutoML: Nasnet entwickelt selbstständig maschinelle Lernmodelle

    Googles AutoML: Nasnet entwickelt selbstständig maschinelle Lernmodelle

    Googles AutoML entwickelt sich. Jetzt kann das System komplexere Modelle selbstständig erschaffen - ohne menschliche Hilfe. Das neue Modell heist Nasnet und soll bei der Bild- und Objekterkennung sehr effizient sein.

    10.11.20178 Kommentare
  5. Raja Koduri: Ex-Radeon-Chef wird Grafikchips bei Intel entwickeln

    Raja Koduri: Ex-Radeon-Chef wird Grafikchips bei Intel entwickeln

    Raja Koduri hat als Architekt neuer Grafiklösungen viel Erfahrung bei Apple und dann bei AMD gemacht. Jetzt wechselt er zu Intel - ein erstes Zeichen für die Entwicklung von eigenen Grafikkarten.

    09.11.201719 Kommentare
  1. Marktforschung: Nur zehn Prozent der Unternehmen nutzen KI produktiv

    Marktforschung: Nur zehn Prozent der Unternehmen nutzen KI produktiv

    Künstliche Intelligenz ist ein Trend, trotzdem scheinen nur wenige Unternehmen diese überhaupt zu nutzen. Das Problem: zu wenig Fachkräfte, die fast alle direkt zu Google, Amazon und Microsoft gehen.

    06.11.201734 KommentareVideo
  2. Mozilla: Wenn Experimente besser sind als Produkte

    Mozilla: Wenn Experimente besser sind als Produkte

    Mit Rust, Servo und dem Videocodec Daala hat Mozilla Infrastruktur-Experimente gepflegt, die erst Jahre später langsam produktiv genutzt werden. Für VR, Sprache und Machine Learning soll das genauso laufen. Wer braucht da schon konkrete Produktideen?
    Von Sebastian Grüner

    03.11.20173 KommentareVideo
  3. Nvidia: Neuronales Netzwerk generiert fotorealistische Bilder

    Nvidia: Neuronales Netzwerk generiert fotorealistische Bilder

    Prominente, Tiere oder Fahrzeuge: Nvidias maschineller Lernalgorithmus generiert möglichst realistische Bilder. Die Vorlage stellen 30.000 Referenzbilder. Momentan sind die Ergebnisse noch nicht ohne Fehler - es sei denn ein zweiköpfiges Pferd ist erwünscht.

    01.11.201761 KommentareVideo
  1. Maschinelles Lernen: RCN erkennt zwei Drittel aller Recaptchas automatisch

    Maschinelles Lernen: RCN erkennt zwei Drittel aller Recaptchas automatisch

    Das Team von Vicarious AI arbeitet an einem maschinellen Lernalgorithmus, der automatisch Captchas verschiedener Anbieter lösen kann. Anders als vegleichbare Systeme nutzt das Recursive Cortical Network (RCN) aber nur einzelne Klartextbuchstaben als Referenz. Das Ergebnis soll trotzdem besser sein.

    30.10.201732 Kommentare
  2. Max-Planck-Institut: Maschinelles Lernsystem verbessert Auflösung von Bildern

    Max-Planck-Institut: Maschinelles Lernsystem verbessert Auflösung von Bildern

    Wird "Zoomen und Verbessern" bald Realität? EnhanceNet-PAT ist ein Lernalgorithmus, der durch Mustererkennung Bilder hochauflösender machen kann. Das Vorbild für das maschinelle Lernen ist der Mensch selbst.

    27.10.201745 Kommentare
  3. Künstliche Intelligenz: Huawei-Geräte bekommen eigenes Ökosystem mit Appstore

    Künstliche Intelligenz: Huawei-Geräte bekommen eigenes Ökosystem mit Appstore

    Huaweis Video Player, Appstore und KI-Schnittstelle kommen auf Smartphones und Tablets. Es soll Entwicklern einfacher gemacht werden, Apps für den Kirin-970-Chip zu programmieren. Das sei ein erster Schritt zur "digitalen Seidenstraße".

    27.10.20175 KommentareVideo
  1. Cray und Microsoft: Supercomputer in der Azure-Cloud mieten

    Cray und Microsoft: Supercomputer in der Azure-Cloud mieten

    Für KI, Machine Learning und Big Data: Cray for Azure soll die Rechenleistung von Supercomputern in der Cloud für Kunden bereitstellen. Damit werden Cray-Systeme für mehr als nur wissenschaftliche Einrichtungen interessant.

    24.10.20173 KommentareVideo
  2. Gluon: AWS und Microsoft stellen quelloffene KI-Schnittstelle vor

    Gluon: AWS und Microsoft stellen quelloffene KI-Schnittstelle vor

    Gluon ist ein weiterer Schritt in Richtung standardisierter APIs für neuronale Netze. Die Schnittstelle ist sowohl mit Microsofts Cognitive Toolkit als auch mit Apache Mxnet kompatibel. Sie skaliert mit mehr als 500 GPUs und soll mit wenig statt viel Daten umgehen können.

    13.10.20170 KommentareVideo
  3. Pornhub: Machine-Learning-System ordnet Videos Pornodarstellern zu

    Pornhub: Machine-Learning-System ordnet Videos Pornodarstellern zu

    Wer war in welchem Video zu sehen? Auf Pornhub werden in Zukunft Darsteller anhand von Bilderkennung automatisch entsprechenden Videos zugeordnet. Später sollen auch Kriterien wie Körpermerkmale und Drehort analysiert werden können. Ein wichtiger Bestandteil: die Community.

    12.10.201726 Kommentare
  1. Alibaba: Für 15 Milliarden Dollar Quanten, KI und Iot erforschen

    Alibaba: Für 15 Milliarden Dollar Quanten, KI und Iot erforschen

    Besser spät als nie: Alibaba will reichlich in die Forschung von Quantencomputern, Machine Learning und IoT investieren - mit Hilfe von renommierten Instituten wie dem MIT und Princeton. Sich gegen bereits etablierte Konkurrenten wie Microsoft und Google durchzusetzen, wird trotzdem nicht leicht.

    11.10.20174 KommentareVideo
  2. Forschung: Algorithmus erweckt Facebook-Profilbilder zum Leben

    Forschung: Algorithmus erweckt Facebook-Profilbilder zum Leben

    Maschinelles Lernen und Bilderkennung finden immer mehr Anwendung. Im Trend liegt das Animieren von Bildern und Emoticons. Facebook arbeitet gemeinsam mit Forschern an einer eigenen Lösung. Ein erstes Ergebnis: eine noch mehr lächelnde Mona Lisa und wütende Profilbilder.

    10.10.20174 KommentareVideo
  3. Teachable Machine: Googles Beispielprogramm erklärt Machine Learning im Browser

    Teachable Machine: Googles Beispielprogramm erklärt Machine Learning im Browser

    Drei Klassen und eine Webcam: Teachable Machine ist ein kleines Programm von Google, mit dem Nutzer das Konzept von maschinellem Lernen verstehen sollen. Es nutzt dazu die quelloffene Bibliothek Deeplearn.js. Das Besondere: Es funktioniert lokal im Browser statt über die Cloud.

    09.10.20174 KommentareVideo
  1. KI: Oracle setzt auf maschinelles Lernen in der Cloud

    KI: Oracle setzt auf maschinelles Lernen in der Cloud

    Oracles neue AI Cloud Platform soll für Kunden die Tools und die Hardware zum Erstellen eigener Lernalgorithmen bereitstellen. Auch in der Mobile Cloud können interaktive Chatbots erstellt werden. Allerdings ist die Konkurrenz mit Salesforce, Microsoft und Co. relativ stark.

    04.10.20171 KommentarVideo
  2. PixelNN: Mit Machine Learning unscharfe Bilder erkennbar machen

    PixelNN: Mit Machine Learning unscharfe Bilder erkennbar machen

    PixelNN kann unscharfe oder unvollständige Bilder rekonstruieren. Der Algorithmus sei dabei präziser als ähnliche Projekte. Die Entwickler nutzen ein neuronales Netz, um bereits jetzt relativ genaue Ergebnisse zu liefern.

    25.09.201710 Kommentare
  3. PowerVR 9XE/9XM und PowerVR 2NX: Imagination Technologies bringt eigenen AI-Beschleuniger

    PowerVR 9XE/9XM und PowerVR 2NX: Imagination Technologies bringt eigenen AI-Beschleuniger

    Zwei neue Grafikeinheiten und ein Neural Net Accelerator: Imagination Technologies' PowerVR 2NX soll Smartphone-Chips helfen, künstliche Intelligenz lokal auf dem Gerät zu berechnen. Die GPUs liefern viel Füllrate pro Quadratmillimeter.

    21.09.20175 KommentareVideo
  4. Watson: IBMs Supercomputer stellt sich dumm an

    Watson: IBMs Supercomputer stellt sich dumm an

    Supercomputer Watson sollte der klügste Computer der Welt werden und dem Unternehmen unter Chefin Virginia Rometty Milliarden bringen. Doch der Rechner enttäuscht.
    Von Matthias Kamp, Michael Kroker und Sven Prange

    19.09.2017133 Kommentare
  5. Künstliche Intelligenz: Microsoft und Facebook vereinheitlichen KI-Frameworks

    Künstliche Intelligenz: Microsoft und Facebook vereinheitlichen KI-Frameworks

    ONNX soll Entwicklern eine homogene Plattform für die Entwicklung von KI-Applikationen bieten. Microsoft und Facebook kooperieren, um ihre Frameworks zu vereinheitlichen. Die Community kann das Projekt auf Github einsehen.

    08.09.20172 KommentareVideo
  6. Uber Michelangelo: Die Maschine, die im Hintergrund lernt

    Uber Michelangelo: Die Maschine, die im Hintergrund lernt

    In einem Blogpost stellt Uber Michelangelo vor. Das ist ein Machine-Learning-System, das für viele Unternehmensprojekte eingesetzt wird. Die Basis sind zahlreiche Open-Source-Programme und eigene Softwareentwicklungen.

    07.09.20171 KommentarVideo
  7. Pixelmator Pro: Bildbearbeitung mit maschinellem Lernen für "jedermann"

    Pixelmator Pro: Bildbearbeitung mit maschinellem Lernen für "jedermann"

    Pixelmator Pro integriert Apples Core-ML-Schnittstelle, um Funktionen wie Bilderkennung zu realisieren. Die Software soll im Vergleich zur Adobe Creative Cloud besonders preisgünstig und daher für "jedermann" sein - vorausgesetzt "jedermann" ist Mac-Nutzer.

    06.09.20173 KommentareVideo
  8. Movidius Myriad X: Intels AI-Chip schafft 4 Teraops

    Movidius Myriad X: Intels AI-Chip schafft 4 Teraops

    Gleiche niedrige Leistungsaufnahme, aber viel höhere Geschwindigkeit: Der Myriad X ist zur Berechnung neuronaler Netze ausgelegt und dank 16FFC-Herstellungsverfahren schneller als sein Vorgänger. Gedacht ist der Intel-Chip mit HEVC-Encoding unter anderem für Multicopter.

    29.08.20174 KommentareVideo
  9. Project Brainwave: Microsoft beschleunigt KI-Technik mit Cloud-FPGAs

    Project Brainwave: Microsoft beschleunigt KI-Technik mit Cloud-FPGAs

    Hot Chips 29 Statt auf fest verdrahtete ASICs, wie Googles TPU, setzt Microsoft für sein Azure-Cloud-Geschäft auf flexiblere FPGAs. Mit diesen sollen künftig Machine-Learning-Modelle beschleunigt werden, um "Echtzeit-KI" bereitzustellen.

    23.08.20170 Kommentare
  10. Knights Mill: Intels Xeon Phi hat 72 Kerne und etwas Netburst

    Knights Mill: Intels Xeon Phi hat 72 Kerne und etwas Netburst

    Hot Chips 29 Der nächste Xeon-Phi-Beschleuniger, Knights Mill, erhält überarbeitete Ausführungseinheiten, um mit doppelter Geschwindigkeit und halber Genauigkeit zu rechnen.

    22.08.20175 Kommentare
  11. Bildbearbeitung: Google-Algorithmus entfernt Wasserzeichen auf Fotos

    Bildbearbeitung: Google-Algorithmus entfernt Wasserzeichen auf Fotos

    Kommerzielle Fotoagenturen schützen ihre Bilder häufig mit sichtbaren Wasserzeichen. Doch Google-Forscher haben den Schutz geknackt. Und geben Tipps für Verbesserungen.

    19.08.201741 Kommentare
  12. Deeplearn.js: Google bringt Deep Learning in den Browser

    Deeplearn.js: Google bringt Deep Learning in den Browser

    Das Machine-Learning-Team von Google will diesen Bereich der Informatik einfacher zugänglich machen und hat Deeplearn.js erstellt. Die Javascript-Bibliothek läuft komplett im Browser und benötigt kein Backend.

    16.08.20179 Kommentare
  13. Blizzard: Starcraft 2 kämpft jetzt für besseres Maschinenlernen

    Blizzard: Starcraft 2 kämpft jetzt für besseres Maschinenlernen

    Zugriff auf die API von Starcraft 2, Werkzeuge für Forscher auf Basis von Linux und Replays von Tausenden von Partien: Blizzard und die Google-Tochter Deepmind Technologies haben eine Reihe von Tools ins Netz gestellt, mit denen KI-Forscher an neuen Algorithmen arbeiten können.

    10.08.20176 KommentareVideo
  14. Deep Learning: IBM stellt Rekord für Bilderkennung auf

    Deep Learning: IBM stellt Rekord für Bilderkennung auf

    Mit Power 8 und jeder Menge Servern: IBM erklärt sich zum neuen Rekordhalter für schnelle Bilderkennung. Vorher sei Microsoft an erster Stelle gewesen. Möglich macht dies eine spezielle Software, die Hardware effizient synchronisiert.

    09.08.201717 KommentareVideo
  15. Überwachung: Wie ein Algorithmus Spionageflugzeuge findet

    Überwachung: Wie ein Algorithmus Spionageflugzeuge findet

    In den USA haben Journalisten einen Algorithmus und den Datensatz von Flightradar24 eingesetzt, um Spionageflugzeuge zu finden. Sie sind bei vielen verschiedenen Behörden fündig geworden.

    09.08.201729 Kommentare
  16. Youtube: Mit Machine Learning und NGOs gegen Terrorinhalte vorgehen

    Youtube: Mit Machine Learning und NGOs gegen Terrorinhalte vorgehen

    Um terroristische und andere rechtswidrige Inhalte zu erkennen, setzt Youtube neuerdings maschinelles Lernen ein. Erste Erfolge sprechen für das System. Trotzdem sind Menschen für die Filterung solcher Videos noch unverzichtbar.

    08.08.20179 KommentareVideo
  17. MIT: KI erkennt Sarkasmus aus Text

    MIT: KI erkennt Sarkasmus aus Text

    Ob traurig, fröhlich oder ironisch: Der Algorithmus Deepmoji soll viele Emotionen erkennen können. Als Grundlage dient dafür eine von Freiwilligen gepflegte Datenbank. Die KI könnte laut den Entwicklern gegen Mobbing und Rassismus helfen.

    07.08.201725 KommentareVideo
  18. Maschinensehen: US-Wissenschaftler narren autonom fahrende Autos

    Maschinensehen: US-Wissenschaftler narren autonom fahrende Autos

    Autonom fahrende Autos haben Kameras, um Verkehrsschilder zu erfassen und zu erkennen. Ein paar Buchstaben oder Vierecke, die Forscher auf Schilder geklebt haben, reichen aus, dass Autos die Verkehrszeichen komplett falsch interpretieren.

    07.08.2017173 Kommentare
  19. Maschinenlernen: Fotoretusche findet künftig vor der Aufnahme statt

    Maschinenlernen: Fotoretusche findet künftig vor der Aufnahme statt

    Forscher des MIT demonstrieren mit Maschinenlernen, wie zeitintensive Bildbearbeitung von einem Smartphone automatisiert erledigt werden kann. Die Bildverbesserung arbeitet in Echtzeit.

    03.08.201719 Kommentare
  20. Deep Learning: Intel bringt Movidius Neural Compute Stick

    Deep Learning: Intel bringt Movidius Neural Compute Stick

    Der neue Neural Compute Stick ist praktisch die fertige Variante des ursprünglichen Movidius-Modells. Intel hat ein paar Optimierungen vorgenommen, beispielsweise können mindestens vier Deep-Learning-Sticks an einem USB-Port betrieben werden.

    21.07.20176 KommentareVideo
  21. IBM: Watson soll auf KI-Markt verdrängt werden

    IBM: Watson soll auf KI-Markt verdrängt werden

    Was IBMs KI Watson ermöglicht, ist aus Sicht der Investmentbank Jefferies nicht die Zukunft. Die liege beim maschinellen Lernen und Deep Learning. In dieses Feld investiert die Konkurrenz - darunter Google, Amazon, Apple und Facebook.

    14.07.20176 Kommentare
  22. DLU: Fujitsu entwickelt Deep-Learning-Chips

    DLU: Fujitsu entwickelt Deep-Learning-Chips

    Neben eigenen ARM-Prozessoren für den Post-K-Supercomputer arbeitet Fujitsu auch an Deep-Learning-Einheiten. Den DLUs reicht eine niedrige Integer-Präzision, weshalb die Energie-Effizienz extrem hoch ausfallen soll. Vorerst sind dedizierte Beschleuniger angedacht, später dann On-Package-Varianten.

    13.07.20170 Kommentare
  23. AI-Beschleuniger: Intels Spring Crest erscheint Ende 2018

    AI-Beschleuniger: Intels Spring Crest erscheint Ende 2018

    Die erste Generation von Intels Deep-Learning-ASIC ist noch nicht verfügbar, der Nachfolger ist aber bereits geplant. Spring Crest folgt auf Lake Crest; es handelt sich hierbei erneut um einen Spezialchip mit Stapelspeicher für Beschleunigerkarten.

    11.07.20172 Kommentare
  24. NNabla: Sony gibt Deep-Learning-Bibliothek frei

    NNabla: Sony gibt Deep-Learning-Bibliothek frei

    Nach Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft gibt nun auch Sony seine intern genutzte Bibliothek für Deep-Learning frei. Das Projekt NNabla nutzt eine Kombination aus C++ und Python und läuft auf Windows und Linux.

    27.06.20170 Kommentare
  25. AI-Beschleuniger: Nvidia bringt zwei Varianten der Tesla V100

    AI-Beschleuniger: Nvidia bringt zwei Varianten der Tesla V100

    PCIe oder SXM2: Nvidia wird die Tesla V100 genannte Volta-basierte Rechenkarte für Deep Learning noch 2017 in zwei Formfaktoren veröffentlichen. Die Tesla V100 in Modul-Bauweise ist wie beim Vorgänger etwas schneller und benötigt mehr Energie.

    21.06.20170 KommentareVideo
  26. Deep Learning: AMDs Radeon Instinct erscheinen im Herbst 2017

    Deep Learning: AMDs Radeon Instinct erscheinen im Herbst 2017

    Drei Modelle im dritten Quartal: Die für Deep Learning gedachten Beschleuniger, die Radeon Instinct, liefern eine hohe FP32-/FP16-Leistung für Training und Inference. Die Vega-basierte Variante darf sich bis zu 300 Watt genehmigen.

    20.06.201716 Kommentare
  27. Knights Mill: Intels nächster Xeon Phi wird doppelt so schnell

    Knights Mill: Intels nächster Xeon Phi wird doppelt so schnell

    Die als Knights Mill entwickelte nächste Generation von Intels Xeon-Phi-Prozessoren soll eine weitaus höhere Rechenleistung für Deep Learning aufweisen. Dazu setzt der Hersteller auf Operationen mit einfacher und halber Genauigkeit.

    20.06.20179 Kommentare
  28. Bilderkennung: Google gibt Objekt-Erkennungs-API für Tensorflow frei

    Bilderkennung: Google gibt Objekt-Erkennungs-API für Tensorflow frei

    Anwender von Googles freiem Machine-Learning-Framework Tensorflow können künftig auf eine API zur Objekterkennung in Bildern zugreifen. Google nutzt die Technik intern für Streetview oder auch für die Nest Cam.

    19.06.20170 Kommentare
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