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"Das H2020 Projekt READ (Recognition and Enrichment of Archival Documents) entwickelt Technologien zur automatisierten Erkennung handschriftlicher Dokumente. Da es sich um maschinenlernende Verfahren handelt, koennen grundsaetzlich alle Arten von Dokumenten verarbeitet werden, vom Mittelalter bis zur Gegenwart, von Altgriechisch bis zu modernem Englisch. Die Forschungsergebnisse werden zu einer verbesserten Zugaenglichkeit digitalisierter historischer Dokumente ganz wesentlich beitragen.Im Rahmen des Kick-off Meetings des Projekts fand in Kooperation mit ICARUS und dem co:op Projekt des Hessischen Staatsarchivs in Marburg im Jaenner des Jahres eine Auftaktveranstaltung statt. Praesentationen und Videos sind nunmehr online verfuegbar:READ Praesentationen:http://read.transkribus.eu/2016/03/31/presentations-from-the-read-partners-now-available/Videos:https://www.youtube.com/playlist?list=PLElrWLCQvZaRny2G_gXAINGpCtNrpPBBOEine allgemeine Einfuehrung in die Technologie der Handschriftenerkennung findet sich in der Praesentation von Roger Labahn (Universitaet Rostock): ‘Handwritten Text Recognition. Key Concepts’:https://www.youtube.com/watch?list=PLElrWLCQvZaRny2G_gXAINGpCtNrpPBBO&#38;v=3d-Iru6qLRcMehr Information, sowie ein erster Prototyp einer allgemeinen Transkriptions- und Erkennungsplattform:READ website: http://read.transkribus.eu/Transkribus website: https://transkribus.eu/Transkribus Wiki: https://transkribus.eu/wiki/Transkribus github: https://github.com/Transkribus/Kontakt: --Mag. Dr. Guenter MuehlbergerInnsbruck UniversityDigitisation and Digital Preservation (DEA)" (INETBIB)