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Diese Bachelorarbeit analysiert das Medienkonsumverhalten der deutschen Bevölkerung und die vielfältigen Nutzungen von YouTube. Mit dieser Abhandlung sollte es möglich sein, wichtige Punkte für die Erstellung eines eigenen YouTube-Kanals zu sammeln. Dies gilt sowohl für Ersteller von Inhalten als auch für Unternehmen.
Zu Beginn wird analysiert, welche Funktionen YouTube für Content Creator, Unternehmen und Konsumenten bietet. Des Weiteren werden die verschiedenen Finanzierungsmöglichkeiten aufgezeigt, welche die Videoplattform anbietet.
Die für die Analyse erforderlichen Daten stammen aus verschiedenen Studien zum Verhalten des Medienkonsums. Darüber hinaus werden auf sozialen Plattformen eigene Umfragen durchgeführt, um einen spezifischen Überblick über die Nutzung von YouTube und seinen Alternativen zu erhalten.
Mit dem Ergebnis der Analyse wird ein Prozess entwickelt, der dazu beitragen soll, Fehler beim Erstellen eines YouTube-Kanals zu vermeiden und einen positiven Effekt für den Kanal zu erzielen. Dieser Prozess enthält wichtige Punkte, die beim Ausführen eines Kanals zu beachten sind.
With economic weight shifting toward net zero, now is the time for ECAs, Exim-Banks, and PRIs to lead. Despite previous success, aligning global economic governance to climate goals requires additional activities across export finance and investment insurance institutions. The new research project initiated by Oxford University, ClimateWorks Foundation, and Mission 2020 including other practitioners and academics from institutions such as Atradius DSB, Columbia University, EDC, FMO and Offenburg University focuses on reshaping future trade and investment governance in light of climate action. The idea of a ‘Berne Union Net Zero Club’ is an important item in a potential package of reforms. This can include realigning mandates and corporate strategies, principles of intervention, as well as ECA, Exim-Bank and PRI operating models in order to accelerate net zero transformation. Full transparency regarding Berne Union members’ activities would be an excellent starting point. We invite all interested parties in the sector to come together to chart our own path to net zero
Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
Generative convolutional deep neural networks, e.g. popular GAN architectures, are relying on convolution based up-sampling methods to produce non-scalar outputs like images or video sequences. In this paper, we show that common up-sampling methods, i.e. known as up-convolution or transposed convolution, are causing the inability of such models to reproduce spectral distributions of natural training data correctly. This effect is independent of the underlying architecture and we show that it can be used to easily detect generated data like deepfakes with up to 100% accuracy on public benchmarks. To overcome this drawback of current generative models, we propose to add a novel spectral regularization term to the training optimization objective. We show that this approach not only allows to train spectral consistent GANs that are avoiding high frequency errors. Also, we show that a correct approximation of the frequency spectrum has positive effects on the training stability and output quality of generative networks.
Vulnerabilitätsanalyse "Hitzestress und menschliche Gesundheit" am Beispiel der Stadt Reutlingen
(2020)
In diesem Modellprojekt wird das Schutzgut "Menschliche Gesundheit" insbesondere unter dem Gesichtspunkt der im Rahmen des globalen Klimawandels zu erwartenden Überhitzung der Städte ("städtische Hitzeinseln") betrachtet.
In der Großstadt Reutlingen ("Tor zur Schwäbischen Alb/112.500 EW) mit ihrer Pfortenlage am Rande der Schwäbischen Alb und der Höhenlage (400-800 m) sowie der Bebauungsdichte werden bis 2050 bzw. 2100 (Strategie zur Anpassung an den Klimawandel Baden-Württemberg - Vulnerabilitäten und Klimaanpassungsmaßnahmen, 2015) die massivsten Auswirkungen bezüglich Aufenthaltsbehaglichkeit und Gesundheitsfolgen in Reutlingen erwartet.
Der Untersuchungsschwerpunkt liegt im Wirkungsbereich Mensch-Siedlung, d.h. in der Betrachtung von empfindlichen Bevölkerungspopulationen (z.B. ältere Menschen) und hitzeempfindlichen Nutzungsstrukturen (z.B. verdichteten städtischen Siedlungsflächen). Insbesondere die bereits in der abgeschlossenen Gesamtstädtischen Klimaanalyse ermittelten überwärmten Areale ("hot spots") und die im Rahmen des Klimawandels für 2020-2050 zukünftig zu erwartende Hitzestressbelastung bei empfindlichen Bevölkerungsgruppen in Stadtquartieren und Funktionsbauten, stehen im Zenit der Untersuchung.
Dabei wird über das Kriterium Empfindlichkeit (Basis sind z.B. quartierbezogene Datenstrukturen von Älteren, Einrichtungen wie Krankenhäuser, Kinderpflegeeinrichtungen, Alten- Behinderten- und Pflegeheime) die zukünftige Hitzestress-Belastung für Reutlingen erarbeitet. Weiteres wichtiges Kriterium ist die Betroffenheit nach Standortsituation (Höhenlage, Durchlüftungsverhältnisse, Bioklima/PMV = Maß für die bioklimatische Behaglichkeit) und die Anzahl hitzestressgeplagter Menschen (Kinder, Kranke, Ältere). Insbesondere für das Szenarium 2020 bis 2050 (s. Strategie zur Anpassung an den Klimawandel Baden-Württemberg - Vulnerabilitäten und Klimaanpassungsmaßnahmen, 2015) werden objekt- bzw. einrichtungsbezogen (z.B. Altenpflegeeinrichtungen) sowie quartiersspezifisch (Stadtstrukturtypen) die Auswirkungen bzw. Verwundbarkeiten erarbeitet. Dieser objektspezifische (bauklimatische) Ansatz, die innovative Indikatorenbildung zur situativen kommunalen Anwendbarkeit auch über Reutlingen hinaus sowie der partizipative Ansatz mit Nichtregierungsorganisationen (NGO´s) begründet den Modellcharakter ("Reutlinger Modell") dieser Untersuchung. Das Modellprojekt bildet das zweite Modul in einem dreiteiligen Klimaanpassungskonzept für die Stadt Reutlingen.
Mit der Implementierung sowie einer anschließenden aussagekräftigen Evaluierung, soll das, visuelle-inertiale Kartierungs- und Lokalisierungssystem maplab analysiert werden. Hierbei basiert die Kartierung bzw. Lokalisierung auf der Detektion von Umgebungsmerkmalen. Neben der Möglichkeit der Kartenerstellung besteht ferner die Option, mehrere Karten zu fusionieren und somit weitreichende Gebiete zu kartieren sowie für weitere Datenauswertungen zu nutzen. Aufgrund der Durchführung und Bewertung der Ergebnisse in unterschiedlichen Anwendungsszenarien zeigt sich, dass maplab besonders zur Kartierung von Räumen bzw. kleinen Gebäudekomplexen geeignet ist. Die Möglichkeit der Kartenfusionierung bietet weiterhin die Option, den Informationsgehalt von Karten zu erhöhen, welches die Effektivität für eine anschließende Lokalisierung steigert. Bei wachsender Kartierungsgröße hingegen zeigt sich jedoch eine Vergrößerung geometrischer Inkonsistenzen.
Multiple Object Tracking (MOT) is a long-standing task in computer vision. Current approaches based on the tracking by detection paradigm either require some sort of domain knowledge or supervision to associate data correctly into tracks. In this work, we present an unsupervised multiple object tracking approach based on visual features and minimum cost lifted multicuts. Our method is based on straight-forward spatio-temporal cues that can be extracted from neighboring frames in an image sequences without superivison. Clustering based on these cues enables us to learn the required appearance invariances for the tracking task at hand and train an autoencoder to generate suitable latent representation. Thus, the resulting latent representations can serve as robust appearance cues for tracking even over large temporal distances where no reliable spatio-temporal features could be extracted. We show that, despite being trained without using the provided annotations, our model provides competitive results on the challenging MOT Benchmark for pedestrian tracking.