Refine
Year of publication
- 2022 (233) (remove)
Document Type
- Part of a Book (60)
- Bachelor Thesis (57)
- Other (20)
- Article (unreviewed) (18)
- Master's Thesis (17)
- Book (15)
- Article (reviewed) (13)
- Conference Proceeding (9)
- Report (7)
- Working Paper (6)
- Contribution to a Periodical (5)
- Doctoral Thesis (3)
- Patent (2)
- Periodical Part (1)
Conference Type
- Konferenzartikel (5)
- Konferenz-Abstract (2)
- Konferenz-Poster (1)
- Sonstiges (1)
Language
- German (233) (remove)
Keywords
- Digitalisierung (11)
- COVID-19 (8)
- Entrepreneurship (4)
- Simulation (4)
- Webentwicklung (4)
- Datenschutz (3)
- Digitale Lehre (3)
- Digitaltechnik (3)
- Ganganalyse (3)
- JavaScript (3)
Institute
- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (106)
- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (61)
- Fakultät Wirtschaft (W) (38)
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (30)
- INES - Institut für nachhaltige Energiesysteme (7)
- POIM - Peter Osypka Institute of Medical Engineering (7)
- IfTI - Institute for Trade and Innovation (2)
- ACI - Affective and Cognitive Institute (1)
- CRT - Campus Research & Transfer (1)
- IMLA - Institute for Machine Learning and Analytics (1)
Open Access
- Closed (140)
- Closed Access (55)
- Open Access (38)
- Bronze (20)
- Diamond (9)
- Grün (1)
- Hybrid (1)
In den letzten Jahren haben Recommender Systeme zunehmend an Bedeutung gewonnen. Diese Systeme sind meist für Bereiche des E-Commerce konzipiert und berücksichtigen oftmals nicht den aktuellen Kontext der nutzenden Person. Recommender Systeme können allerdings nicht nur im E-Commerce zum Einsatz kommen, sondern finden ihren Anwendungszweck auch im Gesundheitswesen. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, ein Recommender System zu entwickeln, das den aktuellen Kontext der nutzenden Person (Chatverlauf, demografische Daten) besser berücksichtigen kann. Dazu befasst sich diese Arbeit mit der Konzeption und prototypischen Umsetzung eines kontextsensitiven Recommender Systems für einen bereits existierenden Chatbot aus dem Gesundheitswesen. Das in dieser Arbeit konzipierte und entwickelte Recommender System soll Mitarbeitende aus dem Gesundheits- und Sozialwesen entlasten und ihnen hilfreiche sowie thematisch sinnvolle Informationen zur Verfügung stellen. Basierend auf festgelegten Anforderungen wurde ein Konzept für das Recommender System entwickelt und zu Teilen als Prototyp umgesetzt. Abschließend wurde der Prototyp im Hinblick auf die Anforderungen evaluiert. Zudem fand eine technische Evaluation und eine Evaluation mithilfe von Anwendenden statt, welche den implementierten Prototypen bereits existierenden Systemen gegenüberstellte. Die von dem Prototyp empfohlenen Textausschnitte erzielten in der Evaluation mit nutzenden Personen eine thematisch signifikant höhere Übereinstimmung mit den Chatdaten.
Publisher und Start-ups
(2022)
Das Ziel des Projekts PRYSTINE war es, eine fehlertolerante 360°-Rundumwahrnehmung für das hochautomatisierte Fahren in städtischen und ländlichen Umgebungen, auf Basis einer robusten Radar- und Lidar-Sensorfusion sowie Kontrollfunktionen, zu realisieren.
Im Teilvorhaben "Entwurf der Systemarchitektur von Radarsensoren auf Grundlage identifizierter Szenarien" stand die Entwicklung eines zukunftsfähigen RF-CMOS basierten Radarsystems im Fokus, das sich durch eine hohe Robustheit und Fehlertoleranz bei gleichzeitiger Reduktion der Kosten, Chipfläche und Leistungsaufnahme auszeichnet.
Darin war die Hochschule Offenburg sowohl an der Spezifizierung und am Entwurf einer Systemarchitektur für einen neuartigen RF-CMOS basierten Radarchip als auch an der anschließenden Untersuchung und Validierung des im Projekt realisierten hochauflösenden Radarsensors beteiligt.
Mit dem Klimaschutzgesetz 2021 wurden von der Bundesregierung die Klimaschutzvorgaben verschärft und die Treibhausgasneutralität bis 2045 als Ziel verankert. Zur Erreichung dieses ambitionierten Ziels ist es notwendig, im Bereich der Mobilität weitgehend von Verbrennungsmotoren mit fossilen Kraftstoffen auf Elektromobilität mit regenerativ erzeugtem Strom umzusteigen. Dabei ist die zügige Bereitstellung einer ausreichenden Ladeinfrastruktur für die Elektrofahrzeuge eine große Herausforderung. Neben der Installation einer ausreichend großen Zahl von Ladepunkten selbst besteht die Herausforderung darin, diese in das bestehende Verteilungsnetz zu integrieren bzw. das Verteilungsnetz so auszubauen, dass weiter ein sicherer Netzbetrieb gewährleistet werden kann. Dabei sind insbesondere Lösungen gefragt, bei denen der Ausbau der Ladeinfrastruktur und der Netzbetriebsmittel durch intelligentes Management des Ladens so gering wie möglich gehalten wird, indem vorhandene oder neu zu installierender Hardware möglichst effizient genutzt wird.
Hier setzte das Projekt „Intelligente Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge auf dem Parkplatz der Hochschule Offenburg (INTLOG)“ (Projektlaufzeit 15.11.2020 – 30.09.2022) an. Inhalt des Projekts war es, einen Ladepark für den Parkplatz der Hochschule Offenburg mit 20 Ladepunkten à 11 kW und somit einer Gesamtladeleistung von 220 kW an einen vorhandenen Ortsnetztransformator mit 200 kW Nennleistung anzuschließen, der aber bereits von anderen Verbrauchern genutzt wurde. Das übergeordnete Ziel war es also, eine Ladeinfrastruktur von maßgeblichem Umfang in die bestehende Netzinfrastruktur ohne zusätzlichen Ausbau zu integrieren.
Dabei wurden zukunftsweisende Technologien genutzt und weiterentwickelt sowie teilweise in Praxis, im Labor und in der Computersimulation demonstriert.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der simulativen Untersuchung von Strömung und Wärmeübergang im Kontext von Vorkammerzündsystemen. Dies geschieht im Rahmen der Entwicklung eines Gasmotors mit gasgespülter Vorkammer. Entscheidene Größen für die Strömung und Arbeitsweise in einer Vorkammerzündkerze sind die Geometrie und Anordnung der Überströmbohrungen, das Vorkammervolumen und die Form der Vorkammer. Die Betrachtung wird dafür aufgeteilt in die Themen Spaltströmungen, Wärmeübergang und drallbehaftete Strömungen. Diese werden zunächst isoliert betrachtet und letztendlich in einem Anwendungsfall zusammengeführt. Für die Betrachtung von Spaltströmungen werden unterschiedliche Platten mit Bohrlöchern zu verschiedenen Drücken, Durchmessern und Plattenstärken durchströmt und der Wärmeübergang und der Drall werden mithilfe einer durch Leitbleche gelenkte Strömung in einem beheizten Rohr untersucht. Die Zusammenführung der Themen wird anhand einer Anströmvorrichtung für Brenngase auf Motorzylinder durchgeführt. Dabei erreichen die Gase hohe Temperaturen und aufgrund von hohen Drücken und Spaltströmungen große Geschwindigkeiten.
Für die Simulation werden die Programme Ansys Fluent und Ansys Forte verwendet. Während ersteres primär für die Simulation von Strömungen verwendet wird, ist Forte speziell aufgebaut, um in Verbrennungsmotoren neben der Berechnung der Strömung auch die Einspritzung von Kraftstoff, die Verbrennung dessen und die resultierenden Schadstoffe zu berechnen. Da die Ergebnisse aus Forte eine große Gewichtung in der Beurteilung der Entwicklungsarbeit des Gasmotors hat, muss Forte selbst validiert werden. Dies wird durchgeführt anhand der angesprochenen Teilthemen und verglichen mit Messungen aus der Literatur und Simulationsergebnissen in Fluent.
Durch die Fortschritte im Bereich der Quantencomputer rückt der Zeitpunkt näher, dass Quantencomputer die bestehenden mathematischen Probleme lösen können, welche in den aktuellen Public-Key-Verschlüsselungsverfahren verwendet werden. Als Reaktion darauf wurde ein Standardisierungsprozess für quantensichere Public-Key-Verschlüsselungsverfahren gestartet. Diese Arbeit analysiert diese und vergleicht sie untereinander, um Stärken und Schwächen der einzelnen Verfahren aufzuzeigen.
Die messbaren Elemente aus dem Film werden analysiert und bewertet. Dahingehend werden drei Dimensionen betrachtet: Die Textebene, die technische Ebene, sowie eine Metaebene. Diese Kategorien werden im Anschluss noch dem Marketingmaterial gegenübergestellt.Durch die modulare Art der Kriterien und die Vergleichbarkeit untereinander können Aussagen über den Erfolg eines Films getätigt werden.
Die Corona-Krise hat viele Bereiche getroffen und verändert. Unter anderem auch die Digitalisierung in verschiedenen Branchen. Nicht nur die Wirtschaft, sondern auch Strukturen und Prozesse innerhalb von Unternehmen wurden beeinflusst. Darunter auch die Lernstrukturen. Zwar gab es zu dieser Zeit bereits erste Ansätze vom digitalen Lernen, jedoch hauptsächlich in der Form Lerninhalte digital zur Verfügung zu stellen, ergänzend zur Präsenzlehre.
Durch die Kontaktbeschränkungen während der Pandemie konnten Arbeitsprozesse nicht mehr wie gewohnt ablaufen. Plötzlich waren Lösungen gefragt, welche die räumliche Distanz beim Lehren und Lernen überwinden können.
Lernprozesse wurden also durch eine digitale Hürde erschwert. Auch das gemeinsame Lernen über Präsenzseminare und Schulungen vor Ort wurden unterbunden. Die Leute sahen sich gezwungen sich digital zu vernetzen.
An dieser Stelle rückten sogenannte Kollaborationstools für Arbeits- und Lernprozesse stärker in den Fokus. Kollaborationstools sind Softwarelösungen, die digitale Zusammenarbeit an Projekten, Dokumenten und die gemeinsame Kommunikation, sowohl in der Arbeitswelt, als auch im Bereich Bildung fördern. Prozesse wurden nach und nach auf die Notwendigkeit der digitalen Gegebenheiten angepasst. Lerneinheiten zwischen Lernenden und Lehrenden fanden vermehrt über Videoanrufe statt, Inhalte wurden digital ausgetauscht und Ergebnisse wurden über digitale Wege geteilt, kontrolliert und korrigiert.