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- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (136)
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Organized by the Fraunhofer Additive Manufacturing Alliance, the bi-annual Direct Digital Manufacturing Conference brings together researchers, educators and practitioners from around the world. The conference covers the entire range of topics in additive manufacturing, starting with methodologies, design and simulation, right up to more application-specific topics, e.g. from the realm of medical engineering and electronics.
In Deutschland wird zur Bewertung von KWK-Anlagen die Stromgutschriftmethode angewendet. Dies ist die Standardmethode dieses Arbeitsblattes und der DIN V 18599-1. Die vorliegende Fassung der FW 309-1 ist wie seine früheren Fassungen als Anwendungs- und Auslegungshilfe zu den geltenden Normen und Gesetzen konzipiert, da diese Dokumente Regelungslücken aufweisen. Das Bilanzierungsprinzip, die meisten Primärenergiefaktoren und die KWK-Bewertungsmethode wurden beibehalten.
Änderung gegenüber der Fassung 2021:
Anhang A, Tabelle A.3: In der Neufassung des Gebäudeenergiegesetzes ab dem 1.1.2023 wird ein neuer Primärenergiefaktor für netzbezogenen Strom von 1,2 für Großwärmepumpen festgelegt. Diese Festlegung wird in dieses Dokument übernommen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines umfassenden Konzepts zur Umsetzung des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG), welches ab dem 01.01.2024 für Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten in Kraft tritt.
Die Bachelorarbeit ist in zwei Teile aufgebaut: zum einen den Theorieteil, der die Lieferkette in einem Verkehrsunternehmen und das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz umfasst, um eine Wissensbasis zu schaffen und zum anderen den Hauptteil, bestehend aus der Konzeptionierung. Da das Gesetz bereits im Jahr 2023 für große Unternehmen mit mehr als 3.000 Beschäftigten in Kraft trat, stehen bereits zahlreiche Systeme zur Unterstützung der Umsetzung zur Verfügung. Im Verlauf der Arbeit wurde eine Marktrecherche durchgeführt, bei der die geeignetste Softwarelösung für SWEG identifiziert wird. Um diese Untersuchung effektiv durchzuführen, wurden zwei Softwareauswahl-Tools entwickelt, die bei der Analyse und Bewertung helfen. Zusätzlich zum Software-Lösungsansatz wurde ein alternativer Lösungsansatz erarbeitet, der die eigenständige Handlung im Unternehmen vorsieht. Diese beiden Lösungsansätze werden zum Schluss verglichen, um die Geschäftsführung bei der Entscheidung, welche Version sie schließlich verwenden möchte, zu unterstützen.
Das erarbeitete Konzept bildet auch die Grundlage für die zukünftige Entwicklung und Umsetzung von Gesetzen und Richtlinien im Bereich Menschenrechte und Umweltaspekte. Für die Zukunft werden weitere Gesetze in Kraft treten, beispielsweise die kommende EU-Richtlinie.
Das Softwareunternehmen HRworks implementiert eine Personalverwaltungssoftware unter Verwendung der Programmiersprache Smalltalk und des Model-View-Controller (MVC) Musters. Innerhalb des Unternehmens erfordert jede Model-Klasse des Patterns das Vorhandensein einer korrespondierenden Controllerklasse. Controller verfügen über ein wiederkehrendes Grundgerüst, das bei jeder neuen Implementierung umgesetzt werden muss. Die Unterscheidungen innerhalb dieses Grundgerüsts ergeben sich lediglich aus dem Namen und der spezifischen Struktur der korrespondierenden Model-Klasse. Die vorliegende Arbeit adressiert die Herausforderung der automatischen Generierung dieses Controllergrundgerüsts, wobei die Besonderheiten jeder Model-Klasse berücksichtigt wird. Dies wird durch den gezielten Einsatz von Metaprogrammierung in der Programmiersprache Smalltalk realisiert und durch eine Benutzeroberfläche in der Entwicklungsumgebung unterstützt. Zusätzlich wird der Controller um eine Datentypprüfung erweitert, wofür ein spezialisierter Parser implementiert wurde. Dieser extrahiert aus einem definierten Getter der Model-Klasse den entsprechenden Datentyp des Attributes. Im Ergebnis liefert die Arbeit eine Methodik zur automatisierten Generierung und Anpassung von Controllergrundgerüsten sowie dazugehörigen Teststrukturen basierend auf der jeweiligen Model-Klasse. Zusätzlich wird die Funktionalität der Controller durch eine integrierte Datentypprüfung erweitert.
This study investigates the impact of global payroll outsourcing on organizational efficiency and cost reduction based on the analysis of diverse implications stemming from thirty one (31) survey results. The findings reveal multifaceted challenges and benefitsassociated with outsourcing global payroll processing.
The research also unveils the most benefits of global payroll outsourcing. Notably, there's a consensus on the reduction in time-to-process payroll, cost per payroll processed, and improved payroll accuracy rate. Outsourcing streamlines processes, enhances operational efficiency, and contributes to faster, more accurate financial reporting.
Despite these benefits and challenges, statistical analysis reveals weak correlations between outsourcing global payroll and cost reduction or improved efficiency in various parameters, indicating a lack of a significant relationship. Consequently, the results, suggest no substantial correlation between global payroll outsourcing and enhanced efficiency or cost reduction based on this study's data.
Die Bachelorarbeit „Forensic Chain – Verwaltung digitaler Spuren in Deutschland“ untersucht die Anwendung eines Blockchain-basierten Chain of Custody Systems im deutschen rechtlichen und regulatorischen Kontext. Die digitale Forensik, die sich mit der Sicherung und Analyse digitaler Spuren befasst, gewinnt an Bedeutung, da kriminelle Aktivitäten vermehrt im digitalen Raum stattfinden. Die Blockchain-Technologie bietet transparente und unveränderliche Aufzeichnungen, die sich für die Speicherung von Informationen im Zusammenhang mit digitalen Beweismitteln eignen. Das Hautpziel der Arbeit besteht darin, die Umsetzung eines Chain of Custody Prozesses im Forensic Chain System zu untersuchen und die Eignung dieses Systems im deutschen Raum zu bewerten. Hierfür wird ein Prototyp des Forensic Chain Systems entwickelt, um das erstellte Konzept zu testen. Die Ergebnisse tragen zum Verständnis der Wichtigkeit der digitalen Forensik in Deutschland bei und bieten Einblicke in die Einführung von Blockchain-basierten Chain of Custody-Systemen in diesem Bereich. Sie leisten einen Beitrag zur Weiterentwicklung der digitalen Forensik.
KI-gestützte Cyberangriffe
(2023)
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep Learning haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Insbesondere Technologien wie Large Language Models (LLMs) machen KI-Technologie innerhalb kurzer Zeit zugänglich für die Allgemeinheit. Die Generierung von Text, Bild und Sprache durch künstliche Intelligenz erzielt innerhalb kurzer Zeit gute Ergebnisse. Parallel zu dieser Entwicklung hat die Cyberkriminalität in den vergangenen Jahren im Bereich der KI zugenommen. Cyberangriffe verursachen im Zuge der Digitalisierung größeren Schaden und Angriffe entwickeln sich kontinuierlich weiter, um bestehende Schutzmaßnahmen zu umgehen.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet KI-gestützte Cyberangriffe. Sie präsentiert aktuelle KI-gestützte Cyberangriffsmodelle und analysiert, inwiefern diese für Anfänger*innen in der Cyberkriminalität zugänglich sind.
Ultra-low-power passive telemetry systems for industrial and biomedical applications have gained much popularity lately. The reduction of the power consumption and size of the circuits poses critical challenges in ultra-low-power circuit design. Biotelemetry applications like leakage detection in silicone breast implants require low-power-consuming small-size electronics. In this doctoral thesis, the design, simulation, and measurement of a programmable mixed-signal System-on-Chip (SoC) called General Application Passive Sensor Integrated Circuit (GAPSIC) is presented. Owing to the low power consumption, GAPSIC is capable of completely passive operation. Such a batteryless passive system has lower maintenance complexity and is also free from battery-related health hazards. With a die area of 4.92 mm² and a maximum analog power consumption of 592 µW, GAPSIC has one of the best figure-of-merits compared to similar state-of-the-art SoCs. Regarding possible applications, GAPSIC can read out and digitally transmit the signals of resistive sensors for pressure or temperature measurements. Additionally, GAPSIC can measure electrocardiogram (ECG) signals and conductivity.
The design of GAPSIC complies with the International Organization for Standardization (ISO) 15693/NFC (near field communication) 5 standard for radio frequency identification (RFID), corresponding to the frequency range of 13.56 MHz. A passive transponder developed with GAPSIC comprises of an external memory storage and very few other external components, like an antenna and sensors. The passive tag antenna and reader antenna use inductive coupling for communication and energy transfer, which enables passive operation. A passive tag developed with GAPSIC can communicate with an NFC compatible smart device or an ISO 15693 RFID reader. An external memory storage contains the programmable application-specific firmware.
As a mixed-signal SoC, GAPSIC includes both analog and digital circuitries. The analog block of GAPSIC includes a power management unit, an RFID/NFC communication unit, and a sensor readout unit. The digital block includes an integrated 32-bit microcontroller, developed by the Hochschule Offenburg ASIC design center, and digital peripherals. A 16-kilobyte random-access memory and a read-only 16-kilobyte memory constitute the GAPSIC internal memory. For the fabrication of GAPSIC, one poly, six-metal 0.18 µm CMOS process is used.
The design of GAPSIC includes two stages. In the first stage, a standalone RFID/NFC frontend chip with a power management unit, an RFID/NFC communication unit, a clock regenerator unit, and a field detector unit was designed. In the second stage, the rest of the functional blocks were integrated with the blocks of the RFID/NFC frontend chip for the final integration of GAPSIC. To reduce the power consumption, conventional low-power design techniques were applied extensively like multiple power supplies, and the operation of complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) transistors in the sub-threshold region of operation, as well as further innovative circuit designs.
An overvoltage protection circuit, a power rectifier, a bandgap reference circuit, and two low-dropout (LDO) voltage regulators constitute the power management unit of GAPSIC. The overvoltage protection circuit uses a novel method where three stacked transistor pairs shunt the extra voltage. In the power rectifier, four rectifier units are arranged in parallel, which is a unique approach. The four parallel rectifier units provide the optimal choice in terms of voltage drop and the area required.
The communication unit is responsible for RFID/NFC communication and incorporates demodulation and load modulation circuitry. The demodulator circuit comprises of an envelope detector, a high-pass filter, and a comparator. Following a new approach, the bandgap reference circuit itself acts as the load for the envelope detector circuit, which minimizes the circuit complexity and area. For the communication between the reader and the RFID/NFC tag, amplitude-shift keying (ASK) is used to modulate signals, where the smallest modulation index can be as low as 10%. A novel technique involving a comparator with a preset offset voltage effectively demodulates the ASK signal. With an effective die area of 0.7 mm² and power consumption of 107 µW, the standalone RFID/NFC frontend chip has the best figure-of-merits compared to the state-of-the-art frontend chips reported in the relevant literature. A passive RFID/NFC tag developed with the standalone frontend chip, as well as temperature and pressure sensors demonstrate the full passive operational capability of the frontend chip. An NFC reader device using a custom-built Android-based application software reads out the sensor data from the passive tag.
The sensor readout circuit consists of a channel selector with two differential and four single-ended inputs with a programmable-gain instrumentation amplifier. The entire sensor readout part remains deactivated when not in use. The internal memory stores the measured offset voltage of the instrumentation amplifier, where a firmware code removes the offset voltage from the measured sensor signal. A 12-bit successive approximation register (SAR) type analog-to-digital-converter (ADC) based on a charge redistribution architecture converts the measured sensor data to a digital value. The digital peripherals include a serial peripheral interface, four timers, RFID/NFC interfaces, sensor readout unit interfaces, and 12-bit SAR logic.
Two sets of studies with custom-made NFC tag antennas for biomedical applications were conducted to ascertain their compatibility with GAPSIC. The first study involved the link efficiency measurements of NFC tag antennas and an NFC reader antenna with porcine tissue. In a separate experiment, the effect of a ferrite compared to air core on the antenna-coupling factor was investigated. With the ferrite core, the coupling factor increased by four times.
Among the state-of-the-art SoCs published in recent scientific articles, GAPSIC is the only passive programmable SoC with a power management unit, an RFID/NFC communication interface, a sensor readout circuit, a 12-bit SAR ADC, and an integrated 32-bit microcontroller. This doctoral research includes the preliminary study of three passive RFID tags designed with discrete components for biomedical and industrial applications like measurements of temperature, pH, conductivity, and oxygen concentration, along with leakage detection in silicone breast implants. Besides its small size and low power consumption, GAPSIC is suitable for each of the biomedical and industrial applications mentioned above due to the integrated high-performance microcontroller, the robust programmable instrumentation amplifier, and the 12-bit analog-to-digital converter. Furthermore, the simulation and measurement data show that GAPSIC is well suited for the design of a passive tag to monitor arterial blood pressure in patients experiencing Peripheral Artery Disease (PAD), which is proposed in this doctoral thesis as an exemplary application of the developed system.
In many application areas, Deep Reinforcement Learning (DRL) has led to breakthroughs. In Curriculum Learning, the Machine Learning algorithm is not randomly presented with examples, but in a meaningful order of increasing difficulty. This has been used in many application areas to further improve the results of learning systems or to reduce their learning time. Such approaches range from learning plans created manually by domain experts to those created automatically. The automated creation of learning plans is one of the biggest challenges.In this work, we investigate an approach in which a trainer learns in parallel and analogously to the student to automatically create a learning plan for the student during this Double Deep Reinforcement Learning (DDRL). Three Reward functions, Friendly, Adversarial, and Dynamic based on the learner’s reward are compared. The domain for evaluation is kicking with variable distance, direction and relative ball position in the SimSpark simulated soccer environment.As a result, Statistic Curriculum Learning (SCL) performs better than a random curriculum with respect to training time and result quality. DDRL reaches a comparable quality as the baseline and outperforms it significantly in shorter trainings in the distance-direction subdomain reducing the number of required training cycles by almost 50%.
Die Arbeit beinhaltet die Konzeption und den Aufbau eines Prüfstandes für den Elektromotor sowie den Antriebsstrang des Hocheffizienzfahrzeugs "Schluckspecht S6" der Hochschule Offenburg. Neben Beschreiben des Vorgehens bei dem Entwerfen von benötigten CAD-Modellen wird auch auf die Auswahl und Implementierung elektronischer Komponenten sowie die Programmierung des verwendeten Mikrocontrollers eingegangen. Die Ergebnisse eines ersten Tests des Prüfstandes werden außerdem aufgezeigt und diskutiert.
Truth is the first causality of war”, is a very often used statement. What rather intrigues the mind is what causes the causality of truth. If one dives deeper, one may also wonder why is this so-called truth the first target in a war. Who all see the truth before it dies. These questions rarely get answered as the media and general public tends to focus more on the human and economic losses in a war or war like situation. What many fail to realize is that these truthful pieces of information are critical to how a situation further develops. One correct information may change the course of the whole war saving millions and one mis-information may do the opposite.
Since its inception, some studies have been conducted to propose and develop new applications for OSINT in various fields. In addition to OSINT, Artificial Intelligence is a worldwide trend that is being used in conjunction witThe question here is, what is this information. Who transmits this and how? What is the source. Although, there has been an extensive use of the information provided by the secret services of any nation, which have come handy to many, another kind of information system is using the one that is publicly available, but in different pieces. This kind of information may come from people posting on social media, some publicly available records and much more. The key part in this publicly available information is that these are just pieces of information available across the globe from various different sources. This could be seen as small pieces of a puzzle that need to be put together to see the bigger picture. This is where OSINT comes in place.
h other areas (AI). AI is the branch of computer science that is in charge of developing intelligent systems. In terms of contribution, this work presents a 9-step systematic literature review as well as consolidated data to support future OSINT studies. It was possible to understand where the greatest concentration of publications was, which countries and continents developed the most research, and the characteristics of these publications using this information. What are the trends for the next OSINT with AI studies? What AI subfields are used with OSINT? What are the most popular keywords, and how do they relate to others over time?A timeline describing the application of OSINT is also provided. It was also clear how OSINT was used in conjunction with AI to solve problems in various areas with varying objectives. Private investigators and journalists are no longer the primary users of open-source intelligence gathering and analysis (OSINT) techniques. Approximately 80-90 percent of data analysed by intelligence agencies is now derived from publicly available sources. Furthermore, the massive expansion of the internet, particularly social media platforms, has made OSINT more accessible to civilians who simply want to trawl the Web for information on a specific individual, organisation, or product. The General Data Protection Regulation (GDPR) of the European Union was implemented in the United Kingdom in May 2018 through the new Data Protection Act, with the goal of protecting personal data from unauthorised collection, storage, and exploitation. This document presents a preliminary review of the literature on GDPR-related work.
The reviewed literature is divided into six sections: ’What is OSINT?’, ’What are the risks?’ and benefits of OSINT?’, ’What is the rationale for data protection legislation?’, ’What are the current legislative frameworks in the UK and Europe?’, ’What is the potential impact of the GDPR on OSINT?’, and ’Have the views of civilian and commercial stakeholders been sought and why is this important?’. Because OSINT tools and techniques are available to anyone, they have the unique ability to be used to hold power accountable. As a result, it is critical that new data protection legislation does not impede civilian OSINT capabilities.
In this paper we see how OSINT has played an important role in the wars across the globe in the past. We also see how OSINT is used in our everyday life. We also gain insights on how OSINT is playing a role in the current war going on between Russia and Ukraine. Furthermore, we look into some of these OSINT tools and how they work. We also consider a use case where OSINT is used as an anti terrorism tool. At the end, we also see how OSINT has evolved over the years, and what we can expect in the future as to what OSINT may look like.
Printed circuit boards (PCB) are a foundation of electronical devices in modern society. The fabrication of these boards requires various processes and machines. The utilisation of a robot with multiple tools can shorten the process chain compared to screen printing. In this paper a system is presented, which utilises an industrial six axis robot to manufacture
PCBs. The process flow and conversion process of the Gerber format into robot specific commands is presented. The advantages and challenges applying a robot to print circuits are discussed.
This research presents a comprehensive exploration of hydroponic systems and their practical applications, with a focus on innovative solutions for managing environmental and analytical sensors in hydroponic setups. Hydroponic systems, which enable soilless cultivation, have gained increasing importance in modern agriculture due to their resource-efficient and high-yield nature.
The study delves into the development and deployment of the SensVert system, an adaptable solution tailored for hydroponic environments. SensVert offers adaptability and accessibility to farmers across various agricultural domains, addressing contemporary challenges in supervising and managing environmental and analytical sensors within hydroponic setups. Leveraging LoRa technology for seamless wireless data transmission, SensVert empowers users with a feature-rich dashboard for real-time monitoring and control. The study showcases the practical implementation of SensVert through a single sensor node, seamlessly integrating temperature, humidity, pressure, light, and pH sensors. The system automates pH regulation, employing the Henderson-Hasselbalch equation, and precisely controls liquid dosing using a PID controller. At the core of SensVert lies an architecture comprising The Things Stack as the network server, Node-Red as the application server, and Grafana as the user interface. These components synergize within a local network hosted on a Raspberry Pi; effectively mitigating challenges associated with data packet transmission in areas with limited internet connectivity.
As part of ongoing research, this work also paves the way for future advancements. These include the establishment of a wireless sensor network (WSN) utilizing LoRa technology, enabling seamless over-the-air sensor node updates for maintenance or replacement scenarios. These enhancements promise to further elevate the system's reliability and functionality within hydroponic cultivation, fostering sustainable agricultural practices.
Der True-Crime-Podcast erfreut sich in Deutschland einer großen Hörerschaft, die ganz unterschiedliche Nutzungsmotivationen mitbringt. Die Faszination für wahre Kriminalfälle kommt nicht von ungefähr – das Phänomen, welches dieser zugrunde liegt, ist die Morbid Curiosity. Da bislang noch nicht allzu viel Forschung in diesem Gebiet betrieben wurde, gibt diese Arbeit durch einen Vergleich verschiedener Untersuchungen Aufschluss darüber, wo diese Neugier für morbide Ereignisse herkommt. Gleichzeitig soll ein Überblick über das Genre True Crime und das Medium Podcast gegeben werden. Das Ziel ist es, eine Verbindung zwischen dem Phänomen Morbid Curiosity und dem Format True-Crime-Podcast herzustellen. Die Forschungsfrage lautet: Welche Rolle spielt Morbid Curiosity bei der Nutzungsmotivation der Konsumenten von True-Crime-Podcasts? Die Ergebnisse zeigen, dass Frauen andere Nutzungsmotivationen mitbringen als Männer und gleichzeitig die primären Konsumentinnen sind. Die Neugier für morbide Ereignisse spielt dabei durchaus eine Rolle, wenn auch scheinbar eine untergeordnete. Es werden Ansätze für weitere Forschung gegeben.
As the population grows, so does the amount of biowaste. As demand for energy grows, biogas is a promising solution to the problem. Lignocellulosic materials are challenged of slow degradability due to the presence of polymers such as cellulose, lignin and hemicellulose. There are several pretreatment methods available to enhance the degradability of such materials, including enzymatic pretreatment. In this pretreatment, there are few parameters that can influence the results, the most important being the enzyme to solid ratio and the solid to liquid ratio. During this project, experiments were conducted to determine the optimal conditions for those two factors. It was discovered that a solid to liquid ratio of 31 g of buffer per 1 gram of organic dry matter produced the highest reducing sugar release in flasks when combined with 34 mg of protein per 1 gram of organic dry mass. Additionally, another experiment was carried out to investigate the impact of enzymatic pretreatment on biogas production using artificial biowaste as a substrate. Artificial biowaste produced 577,9 NL/kg oDM, while enzymatically pretreated biowaste produced 639,3 NL/kg oDM. This resulted in a 10,6% rise in cumulative biogas production compared to its use without enzymatic pretreatment. By the conclusion of the investigation, specific cumulative dry methane yields of 364,7 NL/kg oDM and 426,3 NL/kg oDM were obtained from artificial biowaste without and with enzymatic pretreatment, respectively. This resulted in a methane production boost of 16,9%. Additionally in case of the reactors with enzymatically pretreated substrate kinetic constant was lower more than double, where maximum volume of biogas increased, comparing to the reactors without enzymatic pretreatment.
Study of impact of change in market economics of Biosimilars due to SPC waiver on EU 469/2009
(2023)
This research was conducted to understand and investigate the impact of SPC waiver EU 933/2019 made as an amendment to EU 469/2019. The research was conducted for analysis and extraction of the data to compile the exact number of biological products impacted with the SPC waiver. The highest sale top-5 products were identified according to the expert’s opinion. The sales revenue opportunity valuable to the top-5 products in the top-5 non-EU markets for early exports is investigated. Additionally, a survey was conducted to assess the readiness of the industry for these changes. The information from this study will be very useful to students of the biopharmaceutical market research and to the stakeholders from the biopharmaceutical industry.
Ziel dieser Studie war es, Zusammenhänge zwischen Kinematik und Kraftanforderungen an den Ringen im Gerätturnen zu ermitteln. Zu diesem Zweck wurde das Schwung- und Krafthalteelement Stemme rückwärts zum Kreuzhang gewählt und analysiert.
Die Datenerhebung erfolgte im Rahmen der Europameisterschaften 2022 in München. Für die Analyse der Kraftanforderungen wurde die vertikale Kraft in den Aufhängungen der Ringe mit eindimensionalen Kraftsensoren gemessen und für die Analyse der Kinematik ein markerloses Bewegungserfassungssystem eingesetzt.
Insgesamt wurden die Ausführungen von 17 professionellen Turnern untersucht. Für die Analyse der Kinematik wurden vier Ausführungsparameter bestimmt und deren Einfluss auf den Kraftbedarf statistisch analysiert, wobei die Kraftdaten auf das jeweilige Körpergewicht normiert wurden und das relative Kraftmaximum als Bezugspunkt für den Kraftbedarf gewählt wurde. Bei den vier Ausführungsparametern handelte es sich um die maximale Körpervorneigung während des Rückschwungs vor der Stemmbewegung des Elementes, den minimalen Arm-Rumpf-Winkel (ARW) während des Elementverlaufs, die höchste Position des Körperschwerpunktes (KSP) während des Elementverlaufs und die Distanz, um die der KSP von der höchsten Position in den Kreuzhang absinkt.
Es zeigte sich eine signifikante Korrelation zwischen der höchsten KSP-Position und dem Kraftmaximum. Für die anderen Ausführungsparameter konnten Tendenzen ermittelt werden. Darüber hinaus konnten die Korrelationen der Parameter untereinander zu zwei Ausführungsvarianten zusammengefasst werden. Dabei führt eine Ausführungsvariante zu einem größeren relativen Kraftmaximum und zu größeren Abzügen als die anderen. Die biomechanische Betrachtung dieser Ausführungsvarianten ergab jedoch, dass die Ausführungsvariante mit dem größeren mittleren Kraftmaximum dennoch leichter auszuführen ist, während die andere Ausführungsvariante in der Durchführung anspruchsvoller ist und besser bewertet wird.
Injury prevention is essential in running due to the risk of overuse injury development. Tailoring running shoes to individual needs may be a promising strategy to reduce this risk. Novel manufacturing processes allow the production of individualised running shoes that incorporate features that meet individual biomechanical and experiential needs. However, specific ways to individualise footwear to reduce injury risk are poorly understood. Therefore, this scoping review provides an overview of (1) footwear design features that have the potential for individualisation; and (2) the literature on the differential responses to footwear design features between selected groups of individuals. These purposes focus exclusively on reducing the risk of overuse injuries. We included studies in the English language on adults that analysed: (1) potential interaction effects between footwear design features and subgroups of runners or covariates (e.g., age, sex) for running-related biomechanical risk factors or injury incidences; (2) footwear comfort perception for a systematically modified footwear design feature. Most of the included articles (n = 107) analysed male runners. Female runners may be more susceptible to footwear-induced changes and overuse injury development; future research should target more heterogonous sampling. Several footwear design features (e.g., midsole characteristics, upper, outsole profile) show potential for individualisation. However, the literature addressing individualised footwear solutions and the potential to reduce biomechanical risk factors is limited. Future studies should leverage more extensive data collections considering relevant covariates and subgroups while systematically modifying isolated footwear design features to inform footwear individualisation.
Plastics are used today in many areas of the automotive, aerospace and mechanical engineering industries due to their lightweight potential and ease of processing. Additive manufacturing is applied more and more frequently, as it offers a high degree of design freedom and eliminates the need for complex tools. However, the application of additively manufactured components made of plastics have so far been limited due to their comparatively low strength. For this reason, processes that offer additional reinforcement of the plastic matrix using fibers made of high-strength materials have been developed. However, these components represent a composite of different materials produced on the basis of fossil raw materials, which are difficult to recycle and generally not biodegradable.
Therefore, this paper will explore the potential for new composite materials whose matrix consists of a bio-based plastic. In this investigation, it is assumed that the matrix is reinforced with a fibrous material made of natural fiber to significantly increase the strength. This potential material should offer a lightweight yet strong structure and be biodegradable after use under controlled conditions. Therefore, the state of the art in the use of bio-based materials in 3D printing is first presented. In order to determine the economic boundary conditions, the growth potentials for bio-based materials are analyzed. Also, the recycling prospects for bio-based plastics will also be highlighted. The greenhouse gas emissions and land use to be expected when using bio-based materials are also estimated. Finally, the degradability of the composites is discussed.
In the past ten years, applications of artificial neural networks have changed dramatically. outperforming earlier predictions in domains like robotics, computer vision, natural language processing, healthcare, and finance. Future research and advancements in CNN architectures, Algorithms and applications are expected to revolutionize various industries and daily life further. Our task is to find current products that resemble the given product image and description. Deep learning-based automatic product identification is a multi-step process that starts with data collection and continues with model training, deployment, and continuous improvement. The caliber and variety of the dataset, the design selected, and ongoing testing and improvement all affect the model's effectiveness. We achieved 81.47% training accuracy and 72.43% validation accuracy for our combined text and image classification model. Additionally, we have discussed the outcomes from the other dataset and numerous methods for creating an appropriate model.
For the treatment of bone defects, biodegradable, compressive biomaterials are needed as replacements that degrade as the bone regenerates. The problem with existing materials has either been their insufficient mechanical strength or the excessive differences in their elastic modulus, leading to stress shielding and eventual failure. In this study, the compressive strength of CPC ceramics (with a layer thickness of more than 12 layers) was compared with sintered β-TCP ceramics. It was assumed that as the number of layers increased, the mechanical strength of 3D-printed scaffolds would increase toward the value of sintered ceramics. In addition, the influence of the needle inner diameter on the mechanical strength was investigated. Circular scaffolds with 20, 25, 30, and 45 layers were 3D printed using a 3D bioplotter, solidified in a water-saturated atmosphere for 3 days, and then tested for compressive strength together with a β-TCP sintered ceramic using a Zwick universal testing machine. The 3D-printed scaffolds had a compressive strength of 41.56 ± 7.12 MPa, which was significantly higher than that of the sintered ceramic (24.16 ± 4.44 MPa). The 3D-printed scaffolds with round geometry reached or exceeded the upper limit of the compressive strength of cancellous bone toward substantia compacta. In addition, CPC scaffolds exhibited more bone-like compressibility than the comparable β-TCP sintered ceramic, demonstrating that the mechanical properties of CPC scaffolds are more similar to bone than sintered β-TCP ceramics.
Recently, photovoltaic (PV) with energy storage systems (ESS) have been widely adopted in buildings to overcome growing power demands and earn financial benefits. The overall energy cost can be optimized by combining a well-sized hybrid PV/ESS system with an efficient energy management system (EMS). Generally, EMS is implemented within the overall functions of the Building Automation System (BAS). However, due to its limited computing resources, BAS cannot handle complex algorithms that aim to optimize energy use in real-time under different operating conditions. Furthermore, islanding the building's local network to maximize the PV energy share represents a challenging task due to the potential technical risks. In this context, this article addresses an improved approach based on upgrading the BAS data analytics capability by means of an edge computing technology. The edge communicates with the BAS low-level controller using a serial communication protocol. Taking advantage of the high computing ability of the edge device, an optimization-based EMS of the PV/ESS hybrid system is implemented. Different testing scenarios have been carried out on a real prototype with different weather conditions, and the results show the implementation feasibility and technical performance of such advanced EMS for the management of building energy resources. It has also been proven to be feasible and advantageous to operate the local energy network in island mode while ensuring system safety. Additionally, an estimated energy saving improvement of 6.23 % has been achieved using optimization-based EMS compared to the classical rule-based EMS, with better ESS constraints fulfillment.
The mathematical representations of data in the Spherical Harmonic (SH) domain has recently regained increasing interest in the machine learning community. This technical report gives an in-depth introduction to the theoretical foundation and practical implementation of SH representations, summarizing works on rotation invariant and equivariant features, as well as convolutions and exact correlations of signals on spheres. In extension, these methods are then generalized from scalar SH representations to Vectorial Harmonics (VH), providing the same capabilities for 3d vector fields on spheres.
Künstliche Intelligenzen, Deep Learning und Machine-Learning-Algorithmen sind im digitalen Zeitalter zu einem Punkt gekommen, in dem es schwer ist zu unterscheiden, welche Informationen und Quellen echt sind und welche nicht. Der Begriff „Deepfakes“ wurde erstmals 2017 genutzt und hat bereits 2018 mit einer App bewiesen, wie einfach es ist, diese Technologie zu verwenden um mit Videos, Bildern oder Ton Desinformationen zu verbreiten, politische Staatsoberhäupter nachzuahmen oder unschuldige Personen zu deformieren. In der Zwischenzeit haben sich Deepfakes bedeutend weiterentwickelt und stellen somit eine große Gefahr dar.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet Deepfakes. Zudem behandelt sie die Erstellung, Verwendung und Erkennung von Deepfakes, sowie mögliche Abwehrmaßnahmen und Auswirkungen, welche Deepfakes mit sich bringen.
In this paper, the J-integral is derived for temperature-dependent elastic–plastic materials described by incremental plasticity. It is implemented using the equivalent domain integral method for assessment of three-dimensional cracks based on results of finite-element calculations. The J-integral considers contributions from inhomogeneous temperature fields and temperature-dependent elastic and plastic material properties as well as from gradients in the plastic strains and the hardening variables. Different energy densities are considered, the Helmholtz free energy and the stress-working density, providing a physical meaning of the J-integral as a fracture criteria for crack growth. Results obtained for a plate with two different crack configurations each loaded by a cool-down thermal shock show domain-independence of the incremental J-integral for different energy densities even for high temperature gradients and significant temperature-dependence of the yield stress and the hardening exponent in the presence of large scale yielding. Hence, the derived J-integral is an appropriate parameter for the assessment of cracks in thermomechanically loaded components.
Ziel dieser Studie ist es, den Markt von FinTech Unternehmen in Deutschland unter Berücksichtigung der beteiligten Marktkräfte darzustellen. Hierfür sollen die theoretischen Grundlagen einer Marktanalyse dargelegt und darauf aufbauend eine Marktanalyse durchgeführt werden. Betrachtet werden sollen in diesem Zusammenhang auch die rechtlichen Rahmenbedingungen, die für FinTech Unternehmen in Deutschland einschlägig sind, da auch diese Einfluss auf das Marktgeschehen haben. Ziel ist es, bestehende Rechtsgrundlagen sowie Entwürfe von künftigen Rechtsvorschriften mittels Recherche zu identifizieren und zu analysieren. Betrachtet werden sollen dabei das deutsche Recht sowie das für Deutschland als Mitgliedstaat der EU geltende EU-Recht.
Im Rahmen dieser Studie sollen Struktur und der Ablauf internationaler Carve-Out-Transaktionen dargestellt werden. Der Fokus liegt hierbei auf den rechtlichen Aspekten solcher Transaktionen. Nichtsdestotrotz, da internationale Carve-Out-Transaktionen gerade eine sehr enge und komplexe Verflechtung rechtlicher, organisatorischer und strategischer Aspekte ausmacht, soll die internationale Carve-Out-Transaktion als Ganzes beleuchtet werden.
Team description papers of magmaOffenburg are incremental in the sense that each year we address a different topic of our team and the tools around our team. In this year’s team description paper we focus on the architecture of the software. It is a main factor for being able to keep the code maintainable even after 15 years of development. We also describe how we make sure that the code follows this architecture.
Projektmanagement und mit ihm die PM-Prozesse, Methoden und Werkzeuge entwickeln sich stetig weiter, in kleinen, kaum spürbaren Schritten oder in großen unübersehbaren Veränderungen. In den letzten Jahren war der Diskurs über das Pro & Contra agiler Vorgehensweisen so allgegenwärtig, dass andere Aspekte nicht immer die notwendige Aufmerksamkeit bekamen. Erkannte Notwendigkeiten der PM-Entwicklung konnten noch nicht in spürbare Fortschritte umgewandelt werden. Einflüsse der Globalisierung und der IT, aber auch die aus der zunehmenden Forderung nach Nachhaltigkeit resultierenden Veränderungen in der Projektarbeit sollen daher genauer betrachtet werden. Ist erst einmal die Sensibilität für relevante Trends beim Projektpersonal geschaffen, rücken ein aktualisiertes Kompetenzprofil und ein erweiterter Methodenkanon in greifbare Nähe.
Der Onlinehandel ist ein kontinuierlich wachsender Markt, der sich stetig im Wandel befindet. Um als Unternehmen mit der großen Konkurrenz mithalten zu können und den immer wieder neu aufkommenden Trends gerecht zu werden, ist eine beständige Analyse und Adaption dieser nötig.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Konzeption und die gestalterische Umsetzung einer B2C-E-Commerce Plattform auf Basis einer Konkurrenzanalyse. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Wie können UX-Design-Prinzipien und die Ergebnisse der Konkurrenzanalyse genutzt werden, um spezifische Design-Entscheidungen in Bezug auf Layout, Navigation, Inhaltsstruktur und visuelle Gestaltung zu treffen ?
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde über die Untersuchung aktueller E-Commerce-Trends und UX-Design-Prinzipien hinaus eine Konkurrenzanalyse durchgeführt, die sich an relevanten Wettbewerbern im Branchenbereich orientiert. Mittels einer detaillierten Konkurrenzanalyse wurden verschiedene Aspekte wie Website-Funktionalität, Benutzerführung und visuelle Ästhetik bewertet, um mögliche Erfolgsfaktoren zu identifizieren. Die Konzeption erfolgte auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse. Dabei werden Informationsstrukturen und Design-Elemente gezielt gestaltet, um den gegebenen Anforderungen gerecht zu werden.
Diese Bachelorarbeit bietet somit einen ganzheitlichen Ansatz, der die Zusammenwirkung zwischen Konkurrenzanalyse und UX-Design aufzeigt und wie diese Erkenntnisse gemeinsam in der Umsetzung einer B2C-E-Commerce Website genutzt werden können.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.
Die fortschreitende Digitalisierung der Schulen macht es möglich, die Lerndaten der Schülerinnen und Schüler in einer zentralen Cloud zu speichern. Die Befürworter versprechen sich davon eine bessere individuelle Förderung und fordern eine bundesweite Lösung, um möglichst viele Daten auswerten zu können. Die Gegner befürchten eine automatisierte Steuerung des Lernens.
Authentic corporate social responsibility: antecedents and effects on consumer purchase intention
(2023)
Purpose
The aim of the research is to identify the factors that create an authentic company's corporate social responsibility (CSR) engagement and to investigate whether an authentic CSR engagement influences the purchase intention. In addition, the study attempts to provide insights into the mediation role of attitude toward the company and frequency of purchase on purchase intention.
Design/methodology/approach
In this study, a theoretical framework is developed in which major antecedents of authentic CSR are identified. A specific example of a brand and its corporate social responsibility activities was used for the study. An online questionnaire was used to collect the data. To verify the hypothesis, structural equation modeling with the partial least squares method was used. A total of 240 people participated in the study.
Findings
The results of the study confirmed that CSR authenticity positively influences consumer purchase intention. Furthermore, the hypothesized impact of CSR authenticity on attitudes toward the company and frequency of purchase could be verified.
Originality/value
Although there is research on the antecedents influencing the consumer's perceived authenticity of CSR, it has not addressed differences in impact and has not presented a full picture of influencing antecedents. In addition, CSR proof as a new antecedent is investigated in the study. Moreover, research on outcomes of perceived CSR authenticity still lacks depth. The study therefore addresses this research gap by providing an extensive research framework including antecedents influencing CSR authenticity and outcomes of CSR authenticity.
Ensuring that software applications present their users the most recent version of data is not trivial. Self-adjusting computations are a technique for automatically and efficiently recomputing output data whenever some input changes.
This article describes the software architecture of a large, commercial software system built around a framework for coarse-grained self-adjusting computations in Haskell. It discusses advantages and disadvantages based on longtime experience. The article also presents a demo of the system and explains the API of the framework.
In den letzten Jahren ist die Relevanz des Wassersparens und der nachhaltigen Nutzung dieses lebenswichtigen Elements angesichts des Klimawandels und abnehmender Wasserressourcen erheblich gestiegen. In diesem Kontext legt die vorliegende Bachelorarbeit, die in Zusammenarbeit mit der Firma Hansgrohe erstellt wurde, den Fokus auf die Schaffung eines Konzeptes sowie der prototypischen Realisierung eines Serious Games. Das Ziel des Spiels ist es, bei Kindern ein Bewusstsein und Verständnis für die nachhaltige Wassernutzung zu fördern. Im Zuge des Projekts wurde ein iterativer Spiel-Design-Prozess verfolgt, um ein pädagogisch wertvolles und ansprechendes Spielkonzept zu entwickeln. Der nutzerzentrierte Ansatz war maßgeblich, um ein tiefgehendes Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben der jungen Zielgruppe zu erlangen und somit ein optimal auf die Lernerfahrung abgestimmtes Produkt zu entwerfen. Das Spiel kombiniert Elemente der Exploration, Simulation und des Casual Gamings, um das Verständnis für die nachhaltige Wassernutzung auf spielerische und interaktive Weise zu vermitteln. Die Resultate der prototypischen Umsetzung wurden mittels Nutzertests überprüft, um die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit zu sichern. Diese Arbeit unterstreicht nicht nur die Wichtigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs von Wasser, sondern illustriert zudem, wie durch innovatives Spiel-Design die Bildung und Sensibilisierung von Kindern in Bezug auf zentrale ökologische Themen erreicht werden können.
Eco-innovations in chemical processes should be designed to use raw materials, energy and water as efficiently and economically as possible to avoid the generation of hazardous waste and to conserve raw material reserves. Applying inventive principles identified in natural systems to chemical process design can help avoid secondary problems. However, the selection of nature-inspired principles to improve technological or environmental problems is very time-consuming. In addition, it is necessary to match the strongest principles with the problems to be solved. Therefore, the research paper proposes a classification and assignment of nature-inspired inventive principles to eco-parameters, eco-engineering contradictions and eco-innovation domains, taking into account environmental, technological and economic requirements. This classification will help to identify suitable principles quickly and also to realize rapid innovation. In addition, to validate the proposed classification approach, the study is illustrated with the application of nature-inspired invention principles for the development of a sustainable process design for the extraction of high-purity silicon dioxide from pyrophyllite ores. Finally, the paper defines a future research agenda in the field of nature-inspired eco-engineering in the context of AI-assisted invention and innovation.
Die Visualisierung von Programmabläufen ist ein zentraler Aspekt für Programmieranfänger, um das Verständnis von Codeabläufen zu erleichtern und den Einstieg in der Softwareentwicklung zu unterstützen. In dieser Masterthesis wird ein speziell auf die Bedürfnisse von Einsteigern zugeschnittenes generisches Framework vorgestellt, wobei der Fokus auf einer einfachen, verständlichen aber auch korrekten Darstellung der Programmausführung liegt. Das Framework integriert das Debugger Adapter Protocol, um den Debugger unterschiedlicher Sprachen ansprechen und verwenden zu können.
In dieser Arbeit werden zunächst die Anforderungen für das generische Framework diskutiert. Anschließend werden bestehende Ansätze zur Visualisierung von Programmabläufen ausführlich untersucht und analysiert. Die Implementierung des Frameworks wird daraufhin detailliert beschrieben, wobei besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit unterschiedlicher Sprachen gelegt wird.
Um die Eignung des Frameworks zu evaluieren, werden mehrere Aufgaben aus dem ersten Modul mit der jeweiligen Programmiersprache des Studiengangs Angewandte Informatik der Hochschule Offenburg betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework mit den Aufgaben umgehen und diese korrekt und verständlich darstellen kann.
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur biologischen Methanisierung von CO und/oder CO2 mittels methanogener Mikroorganismen durch Umsetzung von H2 und CO und/oder CO2, die eine Begasungskolonne und eine Entgasungskolonne, jeweils mit einer Bodenseite und einer der Bodenseite gegenüberliegenden oberen Seite, ein in der Begasungskolonne und der Entgasungskolonne bereitgestelltes Medium mit methanogenen Mikroorganismen, eine Zuführeinrichtung zum Zuführen eines H2 enthaltenden Gases in das Medium der Begasungskolonne, eine Abführeinrichtung zum Abführen eines CH4 enthaltenden Gases aus der Entgasungskolonne, eine Verbindungsleitung zwischen Begasungskolonne und Entgasungskolonne im Bereich der Bodenseiten, eine Pumpe zum Überführen von Medium über die Verbindungsleitung von der Begasungskolonne in die Entgasungskolonne, und eine Rückführleitung zwischen der Begasungskolonne und der Entgasungskolonne im Bereich der oberen Seiten zum Rückführen von Medium aus der Entgasungskolonne in die Begasungskolonne aufweist. Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zur biologischen Methanisierung von CO und/oder CO2 in einer Vorrichtung mittels methanogener Mikroorganismen als Teil eines in der Vorrichtung bereitgestellten Mediums, wobei das Medium in einem Kreislauf über eine Begasungskolonne und eine Entgasungskolonne geführt wird, wobei die Kolonnen jeweils über eine Verbindungsleitung im Bereich ihrer Bodenseiten und über eine Rückführleitung im Bereich der den Bodenseiten gegenüberliegenden oberen Seiten miteinander verbunden sind, worin das Medium sich in der Begasungskolonne absteigend und in der Entgasungskolonne aufsteigend bewegt, worin dem Medium in der Begasungskolonne ein H2 enthaltendes Gas zugeführt wird.
Assessing the robustness of deep neural networks against out-of-distribution inputs is crucial, especially in safety-critical domains like autonomous driving, but also in safety systems where malicious actors can digitally alter inputs to circumvent safety guards. However, designing effective out-of-distribution tests that encompass all possible scenarios while preserving accurate label information is a challenging task. Existing methodologies often entail a compromise between variety and constraint levels for attacks and sometimes even both. In a first step towards a more holistic robustness evaluation of image classification models, we introduce an attack method based on image solarization that is conceptually straightforward yet avoids jeopardizing the global structure of natural images independent of the intensity. Through comprehensive evaluations of multiple ImageNet models, we demonstrate the attack's capacity to degrade accuracy significantly, provided it is not integrated into the training augmentations. Interestingly, even then, no full immunity to accuracy deterioration is achieved. In other settings, the attack can often be simplified into a black-box attack with model-independent parameters. Defenses against other corruptions do not consistently extend to be effective against our specific attack.
Project website: https://github.com/paulgavrikov/adversarial_solarization
Fix your downsampling ASAP! Be natively more robust via Aliasing and Spectral Artifact free Pooling
(2023)
Convolutional neural networks encode images through a sequence of convolutions, normalizations and non-linearities as well as downsampling operations into potentially strong semantic embeddings. Yet, previous work showed that even slight mistakes during sampling, leading to aliasing, can be directly attributed to the networks' lack in robustness. To address such issues and facilitate simpler and faster adversarial training, [12] recently proposed FLC pooling, a method for provably alias-free downsampling - in theory. In this work, we conduct a further analysis through the lens of signal processing and find that such current pooling methods, which address aliasing in the frequency domain, are still prone to spectral leakage artifacts. Hence, we propose aliasing and spectral artifact-free pooling, short ASAP. While only introducing a few modifications to FLC pooling, networks using ASAP as downsampling method exhibit higher native robustness against common corruptions, a property that FLC pooling was missing. ASAP also increases native robustness against adversarial attacks on high and low resolution data while maintaining similar clean accuracy or even outperforming the baseline.
Decentralized applications (dApp) have proliferated in recent years, but their long-term viability is a topic of debate. However, for dApps to be sustainable, and suitable for integration into a larger service networks, they need to attract users and promise reliable availability. Therefore, assessing their longevity is crucial. Analyzing the utilization trajectory of a service is, however, challenging due to several factors, such as demand spikes, noise, autocorrelation, and non-stationarity. In this study, we employ robust statistical techniques to identify trends in currently popular dApps. Our findings demonstrate that a significant proportion of dApps, across a range of categories, exhibit statistically significant positive overall trends, indicating that success in decentralized computing can be sustainable and transcends specific fields. However, there is also a substantial number of dApps showing negative trends, with a disproportionately high number from the decentralized finance (DeFi) category. Furthermore, a more detailed inspection of time series segments shows a clearly diminishing proportion of positive trends from mid-2021 to the present. In summary, we conclude that the dApp economy might have lost some momentum, and that there is a strong element of uncertainty regarding its future significance.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, zwei unterschiedliche Bewegungserfassungssysteme zu vergleichen. Dabei wird die neue Technologie der markerlosen Bewegungserfassung mit der gängigen markerbasierten Methode verglichen. Es sollen Aspekte wie Aufbau, Vorbereitung, Durchführung, Nachbearbeitung und Messergebnisse analysiert und gegenübergestellt werden.
Im Rahmen einer Querschnittsstudie wurden insgesamt 27 Probanden bei Richtungswechsel mit unterschiedlichen Winkeln in drei verschiedenen Geschwindigkeiten gemessen. Dabei nahmen beide Systeme gleichzeitig in Verbindung mit zwei Kraftmessplatten die Bewegung auf. Von jeder Geschwindigkeit wurden drei gültige Durchläufe aufgezeichnet und anschließend das Knieabduktionsmoment betrachtet. Über das maximale und minimale Knieabduktionsmoment hat für jeden Winkel und Geschwindigkeit ein Vergleich der beiden Systeme stattgefunden.
Aufbau, Vorbereitung und Durchführung des markerlosen Systems erwiesen sich als deutlich einfacher und reibungsloser. Bei dem markerbasierten System ging viel Zeit für die Systemkalibrierung, das Aufkleben von Markern oder das Wiederholen der Messung durch abfallende Marker verloren. Auch die Datennachbearbeitung ist bei dem markerbasierten System deutlich zeitaufwendiger. Die markerlosen Daten werden allerdings fix ausgegeben und können bei auftretenden Fehlern nicht bearbeitet werden.
Die beiden Systeme wurden zum Schluss anhand des gemessenen Maximums und Minimums des Knieabduktionsmoments verglichen. Insgesamt messen die beiden Systeme durchschnittlich ein unterschiedliches Maximum von 0,2 +- 0,33, bei dem Minimum lag die gesamte durchschnittliche Differenz der beiden Systeme bei -0,34 +- 0,65. Das markerlose System zeigte durchschnittlich höhere Maxima und niedrigere Minima als das markerbasierte System auf. Durch die teilweise starken Messunterschiede und auftretenden Messfehler des markerlosen Systems, sollten die Messergebnisse des Knieabduktionsmoments zur Beurteilung von Rupturen des vorderen Kreuzbandes kritisch hinterfragt werden.
The identification of vulnerabilities is an important element in the software development life cycle to ensure the security of software. While vulnerability identification based on the source code is a well studied field, the identification of vulnerabilities on basis of a binary executable without the corresponding source code is more challenging. Recent research [1] has shown how such detection can generally be enabled by deep learning methods, but appears to be very limited regarding the overall amount of detected vulnerabilities. We analyse to what extent we could cover the identification of a larger variety of vulnerabilities. Therefore, a supervised deep learning approach using recurrent neural networks for the application of vulnerability detection based on binary executables is used. The underlying basis is a dataset with 50,651 samples of vulnerable code in the form of a standardised LLVM Intermediate Representation. Te vectorised features of a Word2Vec model are used to train different variations of three basic architectures of recurrent neural networks (GRU, LSTM, SRNN). A binary classification was established for detecting the presence of an arbitrary vulnerability, and a multi-class model was trained for the identification of the exact vulnerability, which achieved an out-of-sample accuracy of 88% and 77%, respectively. Differences in the detection of different vulnerabilities were also observed, with non-vulnerable samples being detected with a particularly high precision of over 98%. Thus, our proposed technical approach and methodology enables an accurate detection of 23 (compared to 4 [1]) vulnerabilities.
Detecting Images Generated by Deep Diffusion Models using their Local Intrinsic Dimensionality
(2023)
Diffusion models recently have been successfully applied for the visual synthesis of strikingly realistic appearing images. This raises strong concerns about their potential for malicious purposes. In this paper, we propose using the lightweight multi Local Intrinsic Dimensionality (multiLID), which has been originally developed in context of the detection of adversarial examples, for the automatic detection of synthetic images and the identification of the according generator networks. In contrast to many existing detection approaches, which often only work for GAN-generated images, the proposed method provides close to perfect detection results in many realistic use cases. Extensive experiments on known and newly created datasets demonstrate that the proposed multiLID approach exhibits superiority in diffusion detection and model identification.Since the empirical evaluations of recent publications on the detection of generated images are often mainly focused on the "LSUN-Bedroom" dataset, we further establish a comprehensive benchmark for the detection of diffusion-generated images, including samples from several diffusion models with different image sizes.The code for our experiments is provided at https://github.com/deepfake-study/deepfake-multiLID.
Erlang is a functional programming language with dynamic typing. The language offers great flexibility for destructing values through pattern matching and dynamic type tests. Erlang also comes with a type language supporting parametric polymorphism, equi-recursive types, as well as union and a limited form of intersection types. However, type signatures only serve as documentation; there is no check that a function body conforms to its signature.
Set-theoretic types and semantic subtyping fit Erlang’s feature set very well. They allow expressing nearly all constructs of its type language and provide means for statically checking type signatures. This article brings set-theoretic types to Erlang and demonstrates how existing Erlang code can be statically type checked without or with only minor modifications to the code. Further, the article formalizes the main ingredients of the type system in a small core calculus, reports on an implementation of the system, and compares it with other static type checkers for Erlang.
In recent years, predictive maintenance tasks, especially for bearings, have become increasingly important. Solutions for these use cases concentrate on the classification of faults and the estimation of the Remaining Useful Life (RUL). As of today, these solutions suffer from a lack of training samples. In addition, these solutions often require high-frequency accelerometers, incurring significant costs. To overcome these challenges, this research proposes a combined classification and RUL estimation solution based on a Convolutional Neural Network (CNN) and a Long Short-Term Memory (LSTM) network. This solution relies on a hybrid feature extraction approach, making it especially appropriate for low-cost accelerometers with low sampling frequencies. In addition, it uses transfer learning to be suitable for applications with only a few training samples.
With the rising necessity of explainable artificial intelligence (XAI), we see an increase in task-dependent XAI methods on varying abstraction levels. XAI techniques on a global level explain model behavior and on a local level explain sample predictions. We propose a visual analytics workflow to support seamless transitions between global and local explanations, focusing on attributions and counterfactuals on time series classification. In particular, we adapt local XAI techniques (attributions) that are developed for traditional datasets (images, text) to analyze time series classification, a data type that is typically less intelligible to humans. To generate a global overview, we apply local attribution methods to the data, creating explanations for the whole dataset. These explanations are projected onto two dimensions, depicting model behavior trends, strategies, and decision boundaries. To further inspect the model decision-making as well as potential data errors, a what-if analysis facilitates hypothesis generation and verification on both the global and local levels. We constantly collected and incorporated expert user feedback, as well as insights based on their domain knowledge, resulting in a tailored analysis workflow and system that tightly integrates time series transformations into explanations. Lastly, we present three use cases, verifying that our technique enables users to (1)~explore data transformations and feature relevance, (2)~identify model behavior and decision boundaries, as well as, (3)~the reason for misclassifications.
Entity Matching (EM) defines the task of learning to group objects by transferring semantic concepts from example groups (=entities) to unseen data. Despite the general availability of image data in the context of many EM-problems, most currently available EM-algorithms solely rely on (textual) meta data. In this paper, we introduce the first publicly available large-scale dataset for "visual entity matching", based on a production level use case in the retail domain. Using scanned advertisement leaflets, collected over several years from different European retailers, we provide a total of ~786k manually annotated, high resolution product images containing ~18k different individual retail products which are grouped into ~3k entities. The annotation of these product entities is based on a price comparison task, where each entity forms an equivalence class of comparable products. Following on a first baseline evaluation, we show that the proposed "visual entity matching" constitutes a novel learning problem which can not sufficiently be solved using standard image based classification and retrieval algorithms. Instead, novel approaches which allow to transfer example based visual equivalent classes to new data are needed to address the proposed problem. The aim of this paper is to provide a benchmark for such algorithms.
Information about the dataset, evaluation code and download instructions are provided under https://www.retail-786k.org/.
Following the traditional paradigm of convolutional neural networks (CNNs), modern CNNs manage to keep pace with more recent, for example transformer-based, models by not only increasing model depth and width but also the kernel size. This results in large amounts of learnable model parameters that need to be handled during training. While following the convolutional paradigm with the according spatial inductive bias, we question the significance of \emph{learned} convolution filters. In fact, our findings demonstrate that many contemporary CNN architectures can achieve high test accuracies without ever updating randomly initialized (spatial) convolution filters. Instead, simple linear combinations (implemented through efficient 1×1 convolutions) suffice to effectively recombine even random filters into expressive network operators. Furthermore, these combinations of random filters can implicitly regularize the resulting operations, mitigating overfitting and enhancing overall performance and robustness. Conversely, retaining the ability to learn filter updates can impair network performance. Lastly, although we only observe relatively small gains from learning 3×3 convolutions, the learning gains increase proportionally with kernel size, owing to the non-idealities of the independent and identically distributed (\textit{i.i.d.}) nature of default initialization techniques.
Modern CNNs are learning the weights of vast numbers of convolutional operators. In this paper, we raise the fundamental question if this is actually necessary. We show that even in the extreme case of only randomly initializing and never updating spatial filters, certain CNN architectures can be trained to surpass the accuracy of standard training. By reinterpreting the notion of pointwise ($1\times 1$) convolutions as an operator to learn linear combinations (LC) of frozen (random) spatial filters, we are able to analyze these effects and propose a generic LC convolution block that allows tuning of the linear combination rate. Empirically, we show that this approach not only allows us to reach high test accuracies on CIFAR and ImageNet but also has favorable properties regarding model robustness, generalization, sparsity, and the total number of necessary weights. Additionally, we propose a novel weight sharing mechanism, which allows sharing of a single weight tensor between all spatial convolution layers to massively reduce the number of weights.
This paper presents the new Deep Reinforcement Learning (DRL) library RL-X and its application to the RoboCup Soccer Simulation 3D League and classic DRL benchmarks. RL-X provides a flexible and easy-to-extend codebase with self-contained single directory algorithms. Through the fast JAX-based implementations, RL-X can reach up to 4.5x speedups compared to well-known frameworks like Stable-Baselines3.
In the framework of electro-elasticity theory and the finite element method (FEM), a model is set up for the computation of quantities in surface acoustic wave (SAW) devices accounting for nonlinear effects. These include second-order and third-order intermodulations, second and third harmonic generation and the influence of electro-acoustic nonlinearity on the frequency characteristics of SAW resonators. The model is based on perturbation theory, and requires input material constants, e.g., the elastic moduli up to fourth order for all materials involved. The model is two-dimensional, corresponding to an infinite aperture, but all three Cartesian components of the displacement and electrical fields are accounted for. The first version of the model pertains to an infinite periodic arrangement of electrodes. It is subsequently generalized to systems with a finite number of electrodes. For the latter version, a recursive algorithm is presented which is related to the cascading scheme of Plessky and Koskela and strongly reduces computation time and memory requirements. The model is applied to TC-SAW systems with copper electrodes buried in an oxide film on a LiNbO3 substrate. Results of computations are presented for the electrical current due to third-order intermodulations and the displacement field associated with the second harmonic and second-order intermodulations, generated by monochromatic input tones. The scope of this review is limited to methodological aspects with the goal to enable calculations of nonlinear quantities in SAW devices on inexpensive and easily accessible computing platforms.
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur biologischen Methanisierung von CO und/oder CO2 mittels methanogener Mikroorganismen durch Umsetzung von H2 und CO und/oder CO2, die eine Begasungskolonne und eine Entgasungskolonne, jeweils mit
einer Bodenseite und einer der Bodenseite gegenüberliegenden oberen Seite, ein in der Begasungskolonne und der Entgasungskolonne bereitgestelltes Medium mit methanogenen Mikroorganismen, eine Zuführeinrichtung zum Zuführen eines H2 enthaltenden Gases in das Medium der Begasungskolonne, wobei die Zuführeinrichtung im Bereich der Bodenseite der Begasungskolonne angeordnet ist, eine Abführeinrichtung zum Abführen eines CH4 enthaltenden Gases aus der Entgasungskolonne, eine Verbindungsleitung zwischen Begasungskolonne und Entgasungskolonne im Bereich der Bodenseiten, eine Pumpe zum Überführen von Medium über die Verbindungsleitung von der Begasungskolonne in die Entgasungskolonne, und eine Rückführleitung zwischen der Begasungskolonne und der Entgasungskolonne im Bereich der oberen Seiten zum Rückführen von Medium
aus der Entgasungskolonne in die Begasungskolonne aufweist. Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zur biologischen Methanisierung von CO und/oder CO2 in einer Vorrichtung mittels methanogener Mikroorganismen als Teil eines in der Vorrichtung bereitgestellten Mediums, wobei das Medium in einem Kreislauf über eine Begasungskolonne und eine Entgasungskolonne geführt wird, wobei die Kolonnen jeweils über eine Verbindungsleitung im Bereich ihrer Bodenseiten und über eine Rückführleitung im Bereich der den Bodenseiten gegenüberliegenden oberen Seiten miteinander verbunden sind, worin das Medium sich in der Begasungskolonne absteigend und in der Entgasungskolonne aufsteigend bewegt, worin dem Medium im Bereich der Bodenseite der Begasungskolonne ein H2 enthaltendes Gas zugeführt wird.
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur biologischen Methanisierung von CO und/oder CO2mittels methanogener Mikroorganismen durch Umsetzung von H2und CO und/oder CO2, die eine Begasungskolonne und eine Entgasungskolonne, jeweils mit einer Bodenseite und einer der Bodenseite gegenüberliegenden oberen Seite, ein in der Begasungskolonne und der Entgasungskolonne bereitgestelltes Medium mit methanogenen Mikroorganismen, eine Zuführeinrichtung zum Zuführen eines H2enthaltenden Gases in das Medium der Begasungskolonne, eine Abführeinrichtung zum Abführen eines CH4enthaltenden Gases aus der Entgasungskolonne, eine Verbindungsleitung zwischen Begasungskolonne und Entgasungskolonne im Bereich der Bodenseiten, eine Pumpe zum Überführen von Medium über die Verbindungsleitung von der Begasungskolonne in die Entgasungskolonne, und eine Rückführleitung zwischen der Begasungskolonne und der Entgasungskolonne im Bereich der oberen Seiten zum Rückführen von Medium aus der Entgasungskolonne in die Begasungskolonne aufweist. Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zur biologischen Methanisierung von CO und/oder CO2in einer Vorrichtung mittels methanogener Mikroorganismen als Teil eines in der Vorrichtung bereitgestellten Mediums, wobei das Medium in einem Kreislauf über eine Begasungskolonne und eine Entgasungskolonne geführt wird, wobei die Kolonnen jeweils über eine Verbindungsleitung im Bereich ihrer Bodenseiten und über eine Rückführleitung im Bereich der den Bodenseiten gegenüberliegenden oberen Seiten miteinander verbunden sind, worin das Medium sich in der Begasungskolonne absteigend und in der Entgasungskolonne aufsteigend bewegt, worin dem Medium in der Begasungskolonne ein H2enthaltendes Gas zugeführt wird.
Selbsttests in Lernmanagementsystemen (LMS) ermöglichen es Studierenden, den eigenen Lernfortschritt einzuschätzen. Im Gegensatz zur Einreichung und Korrektur vollständig ausformulierter Aufgabenlösungen nutzen LMS überwiegend die Eingabe der Lösung im Antwort-Auswahl-Verfahren (Single-Choice). Nach didaktischen Ansatz „Physik durch Informatik“ geben die Lernenden stattdessen ihre Aufgabenlösungen in einer Programmiersprache ins LMS ein, was eine automatisierte Rückmeldung erleichtert und das Erreichen einer höheren Kompetenzstufe fördert. Es wurden zehn LMS-Selbsttests erstellt, bei denen die Lösungen zu einer Lehrbuch-Aufgabenstellung jeweils durch Eingabe in einer Programmiersprache und von einer Kontrollgruppe im Antwort-Auswahl-Verfahren abgefragt wurden. Ergebnisse aus dem ersten Einsatz dieser Selbsttests für die Lehrveranstaltung Physik im Studiengang Biotechnologie werden vorgestellt.
Scheinselbständigkeit
(2023)
Im Rahmen dieser Untersuchung sollen Maßnahmen zur Reduzierung des Risikos von Scheinselbständigkeit für Unternehmen identifiziert und analysiert werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung einer zweiteiligen Checkliste für Unternehmen, die als Hilfsmittel bei der Beauftragung externer Drittdienstleister herangezogen werden kann.
Rückenschmerzen sind ein weit verbreitetes Problem in der deutschen Gesellschaft. In der Mehrzahl der Fälle von Schmerzen im unteren Rücken ist es schwierig, eine spezifische nozizeptive Ursache zu finden. Aus vorherigen Studien ist bekannt, dass manuelles Heben eine Belastung für die Wirbelsäule darstellen kann. Die Geschwindigkeit der Hebebewegung spielt eine Rolle, ebenso wie Gewicht und Stabilität der Gelenke und Gliedmaßen.
Ziel dieser Arbeit ist die Analyse der Veränderungen in der Kinematik der Lendenwirbelsäule, der Hüfte und des Knies beim Heben von Lasten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Gewichten. Für diese Arbeit wurden die kinematischen Daten von insgesamt 79 Personen ausgewertet. Die Stichprobe bestand aus 20 asymptomatischen Frauen, 22 asymptomatischen Männern, 19 Frauen mit chronischen Rückenschmerzen und 18 Männern mit chronischen Rückenschmerzen. Die Daten wurden mit einem 3D-Bewegungsanalysesystem in Verbindung mit einem Set passiver Marker aufgenommen.
Es wurde kein signifikanter Effekt auf die mittleren maximalen Gelenkwinkel durch den Vergleich der geschlechtlich gemischten Gruppe mit Rückenschmerzen mit asymptomatischen Personen festgestellt, im Vergleich des Verhältnisses zwischen lumbaler Bewegung zu Beckenbewegungen (L/P-ratio) konnten signifikante Unterschiede ermittelt werden. Der Vergleich der Geschlechter zeigte signifikante Unterschiede für den lumbopelvinen Rhythmus. Für die Parameter Gewicht und Geschwindigkeit wurde kein signifikanter Effekt erfasst.
Um den Prozess der Direktreduktion von Eisenerz computergestützt zu simulieren, werden mathematische Modelle, zur Beschreibung von Gas-Feststoff-Reaktionen, in Python implementiert. In der vorliegenden Arbeit wird ein einzelnes Pellet aus Eisenerz, welches sich in einem Gasstrom aus reinem Wasserstoff befindet, betrachtet. Es werden mehrere Modellansätze aus der Literatur miteinander verglichen und davon geeignete zur recheneffizienten Implementierung ausgewählt. Die entwickelte Simulationssoftware besitzt eine grafische Oberfläche und bietet die Auswahl aus drei Modellen mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad. Diese sind vollständig parametriert und die meisten Parameter werden temperaturabhängig bestimmt oder sind frei wählbar. Die Durchführung von Parameterstudien ist über die lineare Variierung eines beliebigen Parameters möglich. Die Ergebnisse der Simulation können dann in Abhängigkeit der Zeit dargestellt oder im CSV-Format exportiert werden. Die Rechenmodelle sind in einem separaten Python-Modul zusammengefasst und können einfach in eine übergeordnete Modellierung eingebaut werden. Zur Validierung erfolgt ein Abgleich mit experimentellen Literaturdaten. Abschließend werden die Stärken und Schwächen der implementierten Modelle gegenübergestellt und bewertet.
Ziel dieser Arbeit war die Konzeption und Gestaltung einer Unboxing Experience für ein E-Commerce Startup im Bereich der gehobenen Convenience Food Branche unter Berücksichtigung der zu erreichenden Unternehmensziele und der fokussierten Zielgruppe des Unternehmens. Hierfür wurde zunächst der Begriff Unboxing im Kontext von Marketing und Onlinehandel sowie die Bedeutung verwandter Trends wie des Unboxing-Videos erörtert. Anschließend wurden das Unternehmen und die relevante Zielgruppe in Form von Personas vorgestellt. Durch die konkrete Definition der vorgegebenen Unternehmensziele konnte auch die spätere Gestaltung hierauf aufbauen. Schließlich wurden bereits vorhandene Best Practices recherchiert und analysiert, um Ideen und Anhaltspunkte zu schaffen. Die Konzeption ist in die einzelnen Gestaltungsgegenstände und deren schrittweise Ausarbeitung unterteilt. Das Ergebnis soll eine ästhetisch ansprechende und das Unternehmen widerspiegelnde Unboxing Experience sein, bestehend aus einem bedruckten Versandkarton, einer Produktbroschüre und einer Dankes- bzw. Grußkarte in zwei verschiedenen Ausführungen. Jede Komponente erfüllt hierbei einen Zweck im Unternehmenskontext. Insgesamt konnte aus den drei Einzelkomponenten eine in der Gesamtkomposition ansprechende Unboxing Experience geschaffen werden, die die Hochwertigkeit der Produkte unterstreicht und das Auspacken zu einem Erlebnis macht.
Die Verwendung von markenbezogenen nutzer-generierten Inhalten auf den unternehmenseigenen Social-Media-Kanälen ist ein äußerst vielversprechender Ansatz im Content-Marketing. Dabei können durch die authentischen, vom Nutzer bereitgestellten Inhalte zahlreiche Kommunikationsziele erreicht werden. Hierzu gehören etwa die Verstärkung des Nutzerengagements oder aber auch die Förderung von Verkäufen. Daneben müssen allerdings auch Risiken, wie etwa rechtliche Aspekte, beachtet werden. Damit Unternehmen die Potentiale von markenbezogenen nutzer-generierten Inhalten für sich nutzen können, wird im nachstehenden Beitrag ein Strukturierungsrahmen vorgestellt. Dieser fasst die wesentlichen Aspekte dieser durchaus komplexen Thematik strukturiert zusammen. Der hier entwickelte Strukturierungsrahmen wurde durch Experteninterviews überprüft.
We have developed a methodology for the systematic generation of a large image dataset of macerated wood references, which we used to generate image data for nine hardwood genera. This is the basis for a substantial approach to automate, for the first time, the identification of hardwood species in microscopic images of fibrous materials by deep learning. Our methodology includes a flexible pipeline for easy annotation of vessel elements. We compare the performance of different neural network architectures and hyperparameters. Our proposed method performs similarly well to human experts. In the future, this will improve controls on global wood fiber product flows to protect forests.
Diese Bachelorthesis behandelt die Entwicklung eines Prototyps zur Identifizierung und Verhinderung von Angriffen mithilfe von KI- und ML-Modellen. Untersucht werden die Leistungsfähigkeit verschiedener theoretischer Modelle im Kontext der Intrusion Detection, wobei Machine-Learning-Modelle wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Naive Bayes analysiert werden. Die Arbeit betont die Relevanz der Datensatzauswahl, die Vorbereitung der Daten und bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Angriffserkennung.
This thesis deals with the FEV centrifugal compressor teststand at Offenburg University of Applied Sciences. The teststand has two electrically operated compressorunits from the Rotrex company, on which students can gain practical experience. The range of application of the teststand is to be extended, so that different impeller geometries can be tested with otherwise unchanged construction. To realise this, knowledge about the operating behaviour of the volute and possible design solutions for the interface between the impeller and the gearbox are required. Using numerical methods for flow analysis, the operating range of the volute was determined by narrowing down the inlet conditions. Furthermore, research was carried out on common couplings, three different coupling concepts were worked out and compared with each other. This work does the preliminary work and thus lays the foundation for the implementation of the upcoming series of tests on the operating behaviour of different impeller geometries.
TSN, or Time Sensitive Networking, is becoming an essential technology for integrated networks, enabling deterministic and best effort traffic to coexist on the same infrastructure. In order to properly configure, run and secure such TSN, monitoring functionality is a must. The TSN standard already has some preparations to provide such functionality and there are different methods to choose from. We implemented different methods to measure the time synchronisation accuracy between devices as a C library and compared the measurement results. Furthermore, the library has been integrated into the ControlTSN engineering framework.
Das Ziel dieser Arbeit war es zu prüfen, ob bei der Verwendung von Perturbationen in einem Laufschuhvergleich eine Adaptations-Phase im Voraus durchgeführt werden sollte, um den Einfluss potenzieller Adaptationseffekte zu reduzieren. Dafür absolvierten die acht Probanden insgesamt 15 Perturbationen auf einem Laufband, welche sich durch die kurzzeitige Beschleunigung des Laufbands von 2,5 𝑚/𝑠 auf 3,5 𝑚/𝑠 kennzeichneten. Anschließend wurden aus den normalisierten Daten die initialen Gelenkswinkel bei Bodenkontakt im Knie und Sprunggelenk, die minimale bzw. maximale Bodenreaktionskraft in x- bzw. z-Richtung und die Bodenkontaktzeit bestimmt. Um sowohl potenzielle Vorwärtssteuerungen als auch Feedbackbezogene lokomotorische Anpassung zu berücksichtigen, wurden die zwei Schritte vor der Perturbation, der perturbierte Schritt und die drei Schritte nach der Perturbation analysiert. Neben deskriptiver Statistik wurden die einzelnen Schritte mittels Varianzanalyse und paarweisen t-Tests aufeinanderfolgender Trials untersucht. Der initiale Sprunggelenkswinkel zeigt zwar einen Einfluss der Perturbationen im zweiten und dritten Schritt nach der Perturbation, aber es lässt sich keine Anpassung im Verlauf der Messung feststellen. Auch bei der Bodenkontaktzeit lassen sich Unterschiede in den Messwerten und zwischen den Schritten finden, diese können allerdings ebenfalls nicht der Adaptation zugeordnet werden. Die Entwicklung der Mittelwerte und signifikante Ergebnisse in ANOVA und t-Tests deuten beim initialen Kniewinkel für den zweiten und dritten Schritt nach der Perturbation auf eine sukzessive Anpassung des Parameters an den Einfluss der Störung hin, welche nach acht Perturbationen abgeschlossen ist. Für die minimale Bodenreaktionskraft in x-Richtung (Bremskraft) befinden sich die Daten dagegen bereits nach einem Trial auf einem stabilen Niveau, wobei die Abweichungen hier ebenfalls im zweiten Schritt nach der Beschleunigung des Laufbands auftreten. Die maximale vertikale Bodenreaktionskraft (z-Richtung) zeigt Tendenzen zu einer fortschreitenden Anpassung im ersten und zweiten Schritt nach der Perturbation. Hier lassen sich aufgrund des Verlaufs der Mittelwerte und signifikanter Unterschiede beim ersten Schritt sechs Trials als Mindestanzahl für eine Adaptations-Phase ausmachen. Somit konnten in drei von fünf analysierten Parameter Merkmale von Adaptationseffekten gefunden werden, die sich alle in den Schritten nach der Perturbation zeigten und somit Feedbackbezogener Anpassung zuzuordnen sind. Sofern alle Parameter in der anschließenden Messung verwendet werden, sollten in der Adaptations-Phase mindestens acht Perturbationen durchgeführt werden, damit der Einfluss von Anpassungseffekten im Vergleich vernachlässigbar ist.
Marketing and sales have high expectations of new methods such as Big Data, artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics. But following the “garbage in—garbage out” principle, the results leave much to be desired. The reason is often insufficient quality in the underlying customer data. This article sheds light on this problem using the data quality and value pyramid as an example. The higher up the value-added pyramid the data is located, the higher its quality and the more value it generates for a company. In addition, we show how the use of monitoring systems, such as a data quality scorecard, makes data quality visible and improvements measurable. In this way, the actual value of data for companies becomes obvious and manageable.
Um erfolgreich mit einer Marketing- oder Werbemaßnahme zu sein, ist es entscheidend, die Bedürfnisse und Wünsche der Zielgruppe zu verstehen. In der heutigen digitalen Welt hat sich die Generation Z, auch bekannt als ‚Digital Natives‘, zu einer der einflussreichsten Zielgruppen entwickelt. Geboren zwischen den späten 1990er Jahren und den frühen 2010er Jahren, sind sie mit der rasanten Entwicklung von Technologie und dem Aufstieg sozialer Medien aufgewachsen und haben diese fest in ihren Alltag integriert. Gegenwärtig umfasst die Generation Z mehr als elf Prozent der deutschen Bevölkerung und wird weltweit in den nächsten zehn Jahren voraussichtlich über ein Drittel aller Konsumenten ausmachen. Diese Altersgruppe ist eine wichtige Zielgruppe, deren Wertvorstellungen und Verhaltensmuster sich von denen früherer Generationen unterscheiden, und die es zu verstehen gilt, um das Potential voll auszuschöpfen. Das bedeutet, dass Unternehmen innovative digitale Marketingstrategien entwickeln und die Kanäle nutzen müssen, die für die Gen Z relevant sind. In den letzten Jahren hat eine Plattform besonders die Aufmerksamkeit der Generation Z auf sich gezogen - TikTok. Die Social-Media-Plattform hat sich innerhalb kurzer Zeit zu einer globalen Sensation und einem bedeutenden sozialen Netzwerk mit über einer Milliarde aktiven Nutzern weltweit entwickelt. Diese Bachelorarbeit widmet sich daher den Fragen, inwiefern Unternehmen mithilfe von TikTok als Marketingplattform die Generation Z erreichen und ansprechen können sowie der Rolle, die die spezifischen Merkmale und Charakteristika dieser Generation dabei spielen. Um fundierte Schlussfolgerungen ziehen zu können, wurde sowohl nationale als auch internationale Fachliteratur sowie Studien herangezogen. Durch die Berücksichtigung einer breiten Palette von Quellen wurde ein umfassendes Bild der Generation Z als Zielgruppe für die Marketingkommunikation erstellt. Für die Untersuchung von TikTok als Marketingkanal wurden verschiedene Quellen verwendet, darunter offizielle Quellen wie die TikTok-Website und das TikTok Business-Portal. Es wurden auch branchenspezifische Publikationen, Blogs, Studien und Analysen zu TikTok und seiner Bedeutung im Marketing herangezogen. Marktforschungsberichte wurden genutzt, um Informationen über die Nutzungsgewohnheiten und Präferenzen der Zielgruppe auf TikTok zu erhalten. Durch die sorgfältige Untersuchung dieser vielfältigen Quellen konnte ein umfassendes Verständnis von TikTok als Marketingkanal für die Erreichung der Generation Z entwickelt werden. Im Rahmen dieser Arbeit konnte festgestellt werden, dass die Generation Z die Zielgruppe der Zukunft darstellt. Um die Mitglieder der Generation Z als Zielgruppe anzusprechen, ist eine Marketingkommunikation erforderlich, die hauptsächlich online und idealerweise über Social-Media-Plattformen stattfindet. Insbesondere TikTok hat sich als vielversprechende Marketingplattform erwiesen, um die Generation Z zu erreichen und mit individuellen und relevanten Inhalten anzusprechen.
Rupturen des vorderen Kreuzbandes werden meist mit einer Kreuzbandplastik-Operation wiederhergestellt. Bei einer gängigen OP-Methode wird hierbei Sehnenmaterial am Semitendinosus-Muskel entnommen, und mit diesem gewonnenen Sehnenmaterial das Kreuzband rekonstruiert. Dies hat zur Folge, dass es zu neuromuskulären Defiziten und dem Verhalten der Co-Kontraktion von Quadrizeps und Hamstrings kommen kann. Weitere Folgen sind Muskelschwäche und ein weniger flektiertes Verhalten in der Stützphase beim Gehen am operierten Bein. Das Auftreten von Co-Kontraktion beim Laufen ist im Zusammenhang mit einer expliziten Co-Kontraktionsberechnung noch nicht ausreichend untersucht worden. Auch ist unklar, welchen Einfluss die Kraftfähigkeiten auf Co-Kontraktion und Gelenkwinkel haben. In dieser Studie soll untersucht werden, inwieweit diese Effekte auch bei der Bewegung des Laufens auftreten. Mögliche Zusammenhänge zwischen Kraft/Co-Kontraktion und Kraft/Kniegelenkswinkel werden ebenfalls untersucht. Die Ergebnisse sollen einen Beitrag zum Verständnis der Mechanismen und damit auch zur Verbesserung der Rehabilitationsprozesse leisten. Im Rahmen von „Return to Sport“ Messungen wurden im IFD Colgone über einen Zeitraum von zwei Jahren „Return to Sport“ Messungen durchgeführt und relevante biomechanische Parameter erfasst. Die Untersuchungen fanden im Durchschnitt sieben Monate nach der Kreuzbandoperation statt. Innerhalb der Studie wurden 26 Patientendaten ausgewertet. Die Co-Kontraktion wurde durch Auswertung der EMG-Daten mit Hilfe einer Formel bestimmt. Die Patienten zeigten unabhängig vom Geschlecht signifikant erhöhte Co-Kontraktionswerte, reduzierte Kniegelenkswinkel und reduzierte Kraftfähigkeiten am operierten Bein. Dabei konnten die erhöhten Co- Kontraktionswerte als auch weniger flektierte Kniewinkel nicht bei allen Patienten der Stichprobe auf deren schlechte Kraftfähigkeit zurückgeführt werden. Hier gab es leichte Zusammenhänge aber keine signifikanten Ergebnisse. Da Co-Kontraktion als auch reduzierte Kniegelenkswinkel mit unterschiedlichsten Problemen in Verbindung gebracht werden können, sollte daran mit Hilfe von angepassten Reha- Maßnahmen gearbeitet werden. Rehabilitationsprozesse sollten verschiedene Kraft- und Koordinationsfähigkeiten fördern, mit dem Ziel, das neuromuskuläre Zusammenspiel zu verbessern.
Als Bachelorarbeit wurde ein Drehbuch ausgearbeitet. Hierbei handelt es sich um die Pilotfolge einer selbst konzipierten Serie.
Kurzzusammenfassung:
Anna, Tess, Felix und Vincent sind in ihren Zwanzigern und treten alle zur gleichen Zeit in einem Unternehmen ihre erste Stelle an. Neben den Unsicherheiten und Problemen, die mit einer neuen Stelle auftreten, müssen sich die vier auch mit ihren privaten Konflikten auseinandersetzen.
In der vorliegenden Arbeit wird die Auswirkung der biomechanischen Stimulation (BMS) der Beinmuskulatur auf die Herzfrequenzvariabilität (HRV) untersucht. Die HRV charakterisiert die Variabilität der Intervalle aufeinanderfolgender Herzaktionen (beeinflusst durch das vegetative Nervensystem) und liefert Aussagen über die Qualität der Herz-Kreislaufregulation. Eine erhöhte körperliche Aktivität führt zu einer höheren HRV und einem besseren Gesundheitszustand. Die BMS ermöglicht das Hervorrufen einer natürlichen Muskelarbeit, die viel effektiver als ein konventionelles Training ist. Bei 8 Probanden im Alter zwischen 21 und 32 Jahren und mit Sinusrhythmus wurde der Einfluss der BMS (durchgeführt mit 12 Hz oder 16 Hz) auf die HRV analysiert. In der Arbeit werden 16 verschiedene HRV-Parameter (zeitbezogen, frequenzbezogen und nicht linear) auf Veränderungen hin untersucht.
Bei der Auswertung ergab sich eine signifikante Reduktion der mittleren Herzfrequenz nach der Stimulation bei 7 von 8 Testpersonen (p: 0,00687 < 0,5) und zeigte somit eine positive hämodynamische Wirksamkeit der BMS. Die LF-Power (Spektralleistung im niederfrequenten Bereich) mittels FFT reduzierte sich bei 7 von 8 Probanden (p: 0,3181 < 0,5), mittels AR sogar bei 8 von 8 Testpersonen (p: 0,03082 < 0,5). Anhand beider Parameter konnte somit eine Reduktion der sympathischen und parasympathischen Aktivität beobachtet werden. Eine Erhöhung der Tätigkeit des Parasympathikus konnte bei dem VLF% (prozentualer Anteil des sehr niederfrequenten Bereichs bezogen auf das Gesamtspektrum) beider Berechnungsmethoden nachgewiesen werden. Dort hat sich der Wert in beiden Fällen bei 7 von 8 Personen vergrößert. Der SD1-Wert (Standardabweichung der Punktabstände im Poincaré Plot - Querdurchmesser) hat sich bei 2 von 8 Testpersonen erhöht und dementsprechend auch die parasympathische Aktivität (p: 0,1292 < 0,5).
Eine schlechte Erreichbarkeit junger Zielgruppen und hohe Preise, sind Gründe für die schwindende Beliebtheit des Werbeformats TV-Werbung. Unternehmen greifen zunehmend auf Online-Werbung zurück, um ihre Produkte kostengünstig und gezielt zu vermarkten. Eine neue, digitale Form der TV-Werbung, Addressable TV, verspricht nun neue Chancen für eine Rückkehr der Werbung über den "Big Screen".
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es Handlungsempfehlungen für Werbetreibende in Bezug auf Addressable TV abzuleiten. Es soll geklärt werden unter welchen Umständen und für welche Art von Unternehmen eine Nutzung erfolgversprechend sein kann.
Wirtschaftliche Krisenzeiten implizieren häufig Liquiditätsengpässe und bei kompletter Zahlungsunfähigkeit auch Insolvenzen. Das Instrument des Working Capital Management hilft bei der schnelleren Freisetzung von gebundenem Kapital. Sofern ein datengetriebenes Management unter Einsatz von Business-Analytics-Techniken und mit der dafür notwendigen technisch-organisatorischen Infrastruktur eingesetzt wird, entstehen neue Möglichkeiten von Einsichten in die Prozesslandschaft und die Optimierung von Durchlaufzeiten. Das Ziel ist der Aufbau eines Working-Capital- Analytics-Ansatzes.
Mathematik lässt sich in vielen Objekten finden. Sei es die lineare Steigung eines Handlaufs zum Schulgebäude oder die nahezu zylindrische Form einer Litfaßsäule in der Innenstadt. Das Bestreben, Schüler*innen diese Zusammenhänge entdecken zu lassen, steht im Zentrum des MathCityMap Projekts (Ludwig et al., 2013). Auf sogenannten mathematischen Wanderpfaden (bzw. Mathtrails) werden Schüler*innen durch eine App zu Mathematikaufgaben an realen Objekten bzw. in realen Situationen ihrer Umwelt geleitet. Um die Aufgaben zu lösen, werden Daten erhoben, z. B. durch Messungen oder Zählen. Entscheidend ist, dass die Aufgaben so gestellt sind, dass der Schritt der Datenbeschaffung nur vor Ort stattfinden kann und somit direkt mit dem Objekt bzw. der Situation verknüpft wird.
Go ist eine 2009 veröffentlichte Programmiersprache mit einem statischen Typsystem. Seit Version 1.18 sind auch Generics ein Teil der Sprache. Deren Übersetzung wurde im de facto Standard-Compiler mittels Monomorphisierung umgesetzt. Diese bringt neben einigen Vorteilen auch Nachteile mit sich. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit mit einer alternativen Übersetzungsstrategie für Generics in Go und implementiert diese in einem neuen Compiler für Featherweight Generic Go, einem Subset von Go. Zum Schluss steht damit ein nahezu funktionierender Compiler, welcher schließlich Racket-Code ausgibt. Eine Evaluierung der Performanz der Übersetzungsstrategie ist allerdings noch ausstehend.
A report from the World Economic Forum (2019) stated loneliness as the third societal stressor in the world, mainly in western countries. Moreover, research shows that loneliness tends to be experienced more severely by young adults than other age groups (Rokach, 2000), which is the case of university students who face profound periods of loneliness when attending university in a new place (Diehl et al., 2018). Digital technology, especially mental health apps (MHapps), have been viewed as promising solutions to address this distress in universities, however, little evidence on this topic reveals uncertainty around how these resources impact individual well-being. Therefore, this research proposed to investigate how the gamified social mobile app Noneliness reduced loneliness rates and other associated mental health issues of students from a German university. As little work has focused on digital apps targeting loneliness, this project also proposed to describe and discuss the app’s design and development processes. A multimethod approach was adopted: literature review on high-efficacy MHapps design, gamification for mental health and loneliness interventions; User Experience Design and Human-centered Computing. Evaluations occurred according to the app’s development iterations, which assessed four versions (from prototype to Beta) through quantitative and qualitative studies with university students. The main results obtained regarding the design aspects were: users' preference for minimalistic interfaces; importance in maintaining privacy and establishing trust among users; students' willingness to use an online support space for emotional and educational support. Most used features were those related to group discussions, private chats and university social events. Preferred gamification elements were those that provided positive reinforcement to motivate social interactions (e.g. Points, Levels and Achievements). Results of a pilot randomized controlled trial with university students (N = 12), showed no statistically significant interactions in reducing loneliness among experimental group members (n = 7, x² = 3.500, p-value = 0.477, Cramer’s V = 0.27) who made continued use of the app for six weeks. On the other hand, the app showed effects of moderate magnitude on loneliness reduction in this group. The app also demonstrated relatively strong magnitude effects on other associated variables, such as depression and stress in the experimental group. In addition to motivating the conduct of further studies with larger samples, the findings point to a potential app effectiveness not only to reduce loneliness, but also other variables that may be associated with the distress.
Der Bedarf an fortschrittlichen Bildungstechnologien wächst: Learning Experience Plattformen (LXP) erlangen angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen und der daraus resultierenden Veränderungen des Lernverhaltens immer größere Relevanz. Diese Masterarbeit befasst sich mit der Konzeption und Konfiguration eines User-Interfaces für eine Learning Experience Plattform, speziell für die Moodle-Plattform der Hochschule Offenburg. Rahmengebend ist das KompiLe-Projekt, das durch das Bund-Länder- Programm Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung gefördert wird.
Als zentrales Ergebnis wurde ein spezifisches User-Interface für eine Learning Experience Plattform entworfen. Hierbei lag der Fokus insbesondere auf den Bereichen Dashboard, Meine Kurse und einen exemplarischen Kurs, die die wesentlichen Eigenschaften einer LXP repräsentieren sollten.
In einer Umfrage äußerten 55 Studierende und Lehrende ihre Vorstellungen und Präferenzen hinsichtlich der Elemente für das User-Interface. Unter Berücksichtigung dieser Erkenntnisse, kombiniert mit vorherigen Recherchen und einem Prototyp, wurde die finale Konfiguration entwickelt.
Im Vergleich zum vorherigen Design, das lediglich eine Zeitleiste zeigte, bietet das aktualisierte Dashboard erweiterte Möglichkeiten: Eine integrierte Kursübersicht ermöglicht es den Lernenden, direkt vom Dashboard aus auf Kurse zuzugreifen. Nutzer*innen haben die Möglichkeit, in der Kursübersicht zu filtern und durch die Auswahl von Favoriten ihre bevorzugten Kurse zu markieren. In einer Umfrage befürworteten fast 90% diese Funktion. Es wurde ein Interessen-Tag auf dem Dashboard hinzugefügt, der später zu dem Profil verlinken soll. Das Dashboard und die Kursseite wurden durch die Einführung einer linken Spalte aufgewertet, was zu einer erhöhten Symmetrie führte. Zudem wurden auf der Kursseite die ersten personalisierten Elemente wie Top bewertete Aktivitäten und Am häufigsten abgeschlossene Objekte hinzugefügt. Gamification- Elemente erfreuten sich großer Beliebtheit mit einer Zustimmung von 80%. Das Einbinden eines neuen modernen Gamification-Elements in Moodle erschien im Vergleich zu bereits verwendeten Elementen recht aufwändig und deshalb wurde sich zunächst dagegen entschieden. Im Kontext des sozialen Austauschs und der Interaktion war es auffällig, dass die Mehrheit der Studierenden es vorzog, ihre Online-Präsenz zu verbergen und das Moodle-Forum gegenüber anderen Interaktionsmöglichkeiten bevorzugte. Weniger signifikante Veränderungen fanden im Bereich Meine Kurse statt.
Turbocharger housings in internal combustion engines are subjected to severe mechanical and thermal cyclic loads throughout their life-time or during engine testing. The combination of thermal transients and mechanical load cycling results in a complex evolution of damage, leading to thermo-mechanical fatigue (TMF) of the material. For the computational TMF life assessment of high temperature components, the DTMF model can provide reliable TMF life predictions. The model is based on a short fatigue crack growth law and uses local finite-element (FE) results to predict the number of cycles to failure for a technical crack. In engine applications, it is nowadays often acceptable to have short cracks as long as they do not propagate and cause loss of function of the component. Thus, it is necessary to predict not only potential crack locations and the corresponding number of cycles for a technical crack, but also to determine subsequent crack growth or even a possible crack arrest. In this work, a method is proposed that allows the simulation of TMF crack growth in high temperature components using FE simulations and non-linear fracture mechanics (NLFM).
A NLFM based crack growth simulation method is described. This method starts with the FE analysis of a component. In this paper, the method is demonstrated for an automotive turbocharger housing subjected to TMF loading. A transient elastic-viscoplastic FE analysis is used to simulate four heating and cooling cycles of an engine test. The stresses, inelastic strains, and temperature histories from the FEA are then used to perform TMF life predictions using the standard DTMF model. The crack position and the crack plane of critical hotspots are then identified. Simulated cracks are inserted at the hotspots. For the model demonstrated, cracks were inserted at two hotspot locations. The ΔJ integral is computed as a fracture mechanics parameter at each point along the crack-front, and the crack extension of each point is then evaluated, allowing the crack to grow iteratively. The paper concludes with a comparison of the crack growth curves for both hotspots with experimental results.
Enhancing engineering creativity with automated formulation of elementary solution principles
(2023)
The paper describes a method for the automated formulation of elementary creative stimuli for product or process design at different levels of abstraction and in different engineering domains. The experimental study evaluates the impact of structured automated idea generation on inventive thinking in engineering design and compares it with previous experimental studies in educational and industrial settings. The outlook highlights the benefits of using automated ideation in the context of AI-assisted invention and innovation.
Learning programming fundamentals is considered as one of the most challenging and complex learning activities. Some authors have proposed visual programming language (VPL) approaches to address part of the inherent complexity [1]. A visual programming language lets users develop programs by combining program elements, like loops graphically rather than by specifying them textually. Visual expressions, spatial arrangements of text and graphic symbols are used either as syntax elements or secondary notation. VPLs are normally used for educational multimedia, video games, system development, and data warehousing/business analytics purposes. For example, Scratch, a platform of Massachusetts Institute of Technology, is designed for kids and after school programs.
Design of mobile software applications is considered as one of the most challenging application domains due to the build in sensors as part of a mobile device, like GPS, camera or Near Field Communication (NFC). Sensors enable creation of context-aware mobile applications in which applications can discover and take advantage of contextual information, such as user location, nearby people and objects, and the current user activity. As a consequence, context-aware mobile applications can sense clues about the situational environment making mobile devices more intelligent, adaptive, and personalized. Such context aware mobile applications seem to be motivating and attractive case studies, especially for programming beginners (“my own first app”).
In this work, we introduce a use-case centered approach as well as clear separation of user interface design and sensor-based program development. We provide an in-depth discussion of a new VPL based teaching method, a step by step development process to enable programming beginners the creation of context aware mobile applications. Finally, we argue that addressing challenges for programming beginners by our teaching approach could make programming teaching more motivating, with an additional impact on the final software quality and scalability.
The key contributions of our study are the following:
- An overview of existing attempts to use VPL approaches for mobile applications
- A use case centered teaching approach based on a clear separation of user interface design and sensor-based program development
- A teaching case study enabling beginners a step by step creation of context-aware mobile applications based on the MIT App Inventor (a platform of Massachusetts Institute of Technology)
- Open research challenges and perspectives for further development of our teaching approach
References:
[1] Idrees, M., Aslam, F. (2022). A Comprehensive Survey and Analysis of Diverse Visual Programming Languages, VFAST Transactions on Software Engineering, 2022, Volume 10, Number 2, pp 47-60.
Das Ziel der Arbeit ist zu erforschen, ob die Erstellung eines Digital Twin des Hamburger Hafens durch Open Source Lösungen realisierbar ist. Die Grundlagen führen in die Themen Digital Twin und Smart City ein. Es wird darauf eingegangen, welche Vorteile durch die Verwendung eines Digital Twins gewonnen werden können und wie sich die verschiedenen Digital Twin-Typen unterscheiden. Es werden verschiedene Architekturen anhand eines Smart City Index weltweit evaluiert, um ein geeignetes Digital Twin-Framework zu finden. FIWARE hat sich als geeignetes Frame- work erwiesen und wird im Anschluss analysiert. Anhand der Evaluierung wird ebenfalls das 3D-Visualisierungs Framework CesiumJS als Open Source Lösung ermit- telt. Das Unternehmen Hamburg Port Authority wird vorgestellt und die interne IT- Infrastruktur betrachtet. Anhand der Architekturdokumentation arc42 werden die Anforderungen und die erforderliche Architektur in Zusammenarbeit mit der Hamburg Port Authority ermittelt. Im Anschluss wird der Architekturentwurf anhand eines Prototyps implementiert. Probleme oder Anforderungen, die nicht erfüllt werden können, werden beschrieben. Abschließend werden die Ergebnisse und das Fazit der Hamburg Port Authority zusammengefasst.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde das elektrisch / elektronische System des Hocheffizienzfahrzeugs „Schluckspecht 6“ hinsichtlich seiner Übersichtlichkeit und Modularität optimiert. Essenziell war die Vernetzung der durch verschiedene Projektgruppen erstellten Teilsysteme mittels des neu integrierten CAN-Bus. Im Zuge der Überarbeitung des E/E-Systems wurde auch ein neuer Gesamtfahrzeugschaltplan angefertigt.
Im Rahmen der Optimierung des E-Antriebsstrangs wurde eine neue Motorsteuerung entwickelt, die aufgrund des verbauten Vierquadrantenstellers neben einem zuverlässigen Antrieb des Schluckspecht 6 zukünftig auch die Steuerung und Regelung von Lastmaschinen in – für den Schluckspecht 6 neu entwickelten – Testständen erlaubt. Für die Messdatenerfassung, während Test- und Rennläufen sowie in den Testständen, wurden diverse Messsysteme realisiert. Dazu gehören die Messung des Motorstroms, der Zwischenkreisspannung und der Motordrehzahl. Basierend auf der Motorstrommessung und Zwischenkreisspannungsmessung wurde eine Stromregelung implementiert, um die Bedienfreundlichkeit und Effizienz des S6 im Rennbetrieb zu erhöhen.
In dieser Arbeit werden Untersuchungen an einem neuartigen Sensorkonzept zur Erfassung von Winkelbeschleunigungen durchgeführt. Ziel dieser Arbeit war es, die Möglichkeit, eine Miniaturisierung des Prototyps zu untersuchen. Hierfür wurde eine analytische und experimentelle Untersuchung durchgeführt. Für die analytische Betrachtung erfolgte eine Fehlerfortpflanzung nach Gauß, welche die Fertigungstoleranzen, Dimensionsfehler des Accelerometers, Rauschen und Messabweichungen von Accelerometer und Gyroskop berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Verwendung der hochwertigen Inertial Measurment Units (IMUs) eine theoretische Verkleinerung bis auf 21mm eine höhere Genauigkeit bietet als die numerischen Differentiationen der Winkelgeschwindigkeit.
Für die Verifizierung unter realen Bedingungen wurden verschiedene Prüfkonzepte verglichen.
Dabei erwies sich ein Pendelprüfstand als vielversprechender Ansatz. Durch die Verwendung von Kugellagern kann ein breites Spektrum an Winkelbeschleunigungen abgebildet werden. Die kontinuierliche Erfassung reflektierender Marker auf der Pendelstange ermöglicht die Ermittlung der Winkel, die als Grundlage für ein Modell dienen, wodurch sich reale Winkelbeschleunigungen mit den Messdaten des Sensors vergleichen lassen. Dabei stellt die Modellierung der Verlustterme eine zukünftige Herausforderung dar.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine Miniaturisierung des Sensorprototyps möglich ist und das der Pendelprüfstand eine Methode zur Verifizierung darstellt. Dies trägt dazu bei, die Anwendungsmöglichkeiten des Sensorkonzepts in der Praxis zu erweitern.
The aim of this bachelor thesis is to introduce a product data management (PDM) system to reduce the current difficulties in the project team workflow. The main objective is to reduce or prevent problems in the project team's collaboration processes by establishing a centralized, structured data repository.
The process to achieve this goal was to first talk to the project team and monitor professors to find the most effective strategies. Early research on PDM/PLM (Product Lifecycle Management) was conducted through literature reviews, online searches, thesis reviews, and video resources.
In order to gain a comprehensive understanding of PDM systems, the thesis used a combination of group discussions and literature reviews. The emphasis was on the practical application, which included the customization of configurations.
Neural networks have a number of shortcomings. Amongst the severest ones is the sensitivity to distribution shifts which allows models to be easily fooled into wrong predictions by small perturbations to inputs that are often imperceivable to humans and do not have to carry semantic meaning. Adversarial training poses a partial solution to address this issue by training models on worst-case perturbations. Yet, recent work has also pointed out that the reasoning in neural networks is different from humans. Humans identify objects by shape, while neural nets mainly employ texture cues. Exemplarily, a model trained on photographs will likely fail to generalize to datasets containing sketches. Interestingly, it was also shown that adversarial training seems to favorably increase the shift toward shape bias. In this work, we revisit this observation and provide an extensive analysis of this effect on various architectures, the common L_2-and L_-training, and Transformer-based models. Further, we provide a possible explanation for this phenomenon from a frequency perspective.
Seismic data processing relies on multiples attenuation to improve inversion and interpretation. Radon-based algorithms are often used for multiples and primaries discrimination. Deep learning, based on convolutional neural networks (CNNs), has shown encouraging applications for demultiple that could mitigate Radon-based challenges. In this work, we investigate new strategies to train a CNN for multiples removal based on different loss functions. We propose combined primaries and multiples labels in the loss for training a CNN to predict primaries, multiples, or both simultaneously. Moreover, we investigate two distinctive training methods for all the strategies: UNet based on minimum absolute error (L1) training, and adversarial training (GAN-UNet). We test the trained models with the different strategies and methods on 400 synthetic data. We found that training to predict multiples, including the primaries …
Einfluss der Zehenfreiheit auf die dynamische Stabilität bei medio-lateralen Laufbandperturbationen
(2023)
Das Tragen von Barfußschuhen, so die These, führt zu einem natürlichen und damit gesunden Gangbild. Ein Merkmal des Barfußschuhs ist die breite Zehenbox, die eine maximale Zehenfreiheit gewährleistet. In dieser Studie wurde der Faktor Schuhweite hinsichtlich seines Einflusses auf die Gangstabilität untersucht. Mit dem GRAIL-System wurden 28 Probanden in jeweils vier Schuhkonditionen (Wash out = eigene Schuhe, schmal, breit, Tape) und 3 Trials (Baseline, Perturbations, Simulated Inebriation) mittels Motion Tracking erfasst. Die Gangstabilität wurde anhand von 𝑀𝑜𝑆 (𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 𝑜𝑓 𝑆𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦), 𝑃𝑜𝐼 (𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑜𝑓 𝐼𝑛𝑠𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦), Schrittbreite und Schrittdauer beurteilt.
Es konnte kein signifikanter Einfluss der Schuhweite auf die Gangstabilität festgestellt werden. Dagegen ist das Alter ein signifikanter Einflussfaktor (ältere Probanden gehen weniger sicher) sowie die Art des Trials (simulated Inebriation ist am unsichersten). Zusätzlich wurden die Probanden in eine BX (Barefoot Experienced) und eine BUX (Barefoot Unexperienced) Gruppe eingeteilt, um zu untersuchen, ob es einen Unterschied macht, ob ein Proband in der Vergangenheit bereits Barfußschuhe getragen hat. Im Vergleich zur BUX-Gruppe war das Gangbild der BX-Gruppe durch folgende Merkmale gekennzeichnet: kürzere Schrittdauer, breitere Schritte und niedrigere 𝑃𝑜𝐼-Werte (in den Barfußschuhen).
Es kann vermutet werden, dass Personen mit Barfußschuherfahrung in einer neuen Schuhkondition sicherer gehen, weil sie unabhängiger vom Schuh sind. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass die BX-Personen durch das Barfußlaufen stärkere Fußstrukturen entwickelt haben, die sich unabhängig vom Schuh positiv auf das Gangbild auswirken. Somit wirken sich Barfußschuhe erst langfristig positiv auf den Gang aus.
Zur ergonomischen Unterstützung von Industriearbeitern werden zunehmend Exoskelette eingesetzt. Studien über die Wirkung und den Einfluss von Exoskeletten auf den Körper sind jedoch rar. Diese Arbeit beschäftigt sich daher mit der Wirkung des Rückenexoskeletts BionicBack des deutschen Exoskelett Herstellers hTRIUS auf die Wirbelsäulenkrümmung bei industriellen Hebearbeiten. Im Speziellen wird die Wirbelsäulenkrümmung beim Umpalettieren aus drei verschiedenen Hebehöhen (91 cm, 59 cm, 15 cm) mit Hilfe eines markerbasierten 3D Motion Capture Systems untersucht. Um den Versuchsaufbau alltagsnah und realistisch zu gestalten, wurde diese Pilotstudie in Kooperation mit der Firma Zehnder am Standort Lahr durchgeführt, die sowohl die Probanden als auch den Versuchsaufbau zur Verfügung stellte. Vier gesunde männliche Probanden mit einem durchschnittlichen Alter von 39,5 Jahren (SD = 6,5), einem durchschnittlichen Körpergewicht von 72,75 kg (SD = 7,1) und einer durchschnittlichen Körpergröße von 175 cm (SD = 2,6) wurden in zwei Schichten eingeteilt. Mit den Probanden wurden vor und nach der Schicht sowie an zwei aufeinander folgenden Tagen Messungen durchgeführt, wobei an einem Tag das BionicBack während der Arbeit und der Messung getragen wurde und am an-deren Tag nicht. Während einer Messung nahmen die Testpersonen ein Paket mit einem Gewicht von 21,1 kg dreimal von jeder Hebehöhe von einer Palette auf und legten es auf einer anderen ab. Anschließend wurde die Krümmung der Wirbelsäule am tiefsten Punkt der Hebebewegung untersucht, wobei die Gesamtkrümmung in dieser Position durch die Addition von drei repräsentativen Segmentwinkeln dargestellt wird. Die Abweichung dieser Gesamtkrümmungen in der tiefsten Beugeposition von der individuellen neutralen Wirbelsäulenstellung der Probanden im Stehen ergeben die Werte, die zwischen den einzelnen Versuchsbedingungen verglichen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass das BionicBack den Abstand zur Neutralstellung bzw. die Gesamtkrümmung des Rückens im Vergleich zu ohne BionicBack bis zu -11,5° (Median: -11,5° (SD = 5,2); Mittelwert: -8,4° (SD = 6,4)) entsprechend -30% vor der Schicht und bis zu -5,6° (Median: -5,6° (SD = 3,5); Mittelwert: -4,1° (SD = 5,4)) ent-sprechend -17% nach der Schicht reduzieren kann. Die Betrachtung der einzelnen Segmentwinkel zeigt, dass die Reduzierung des Abstandes von der Neutralstellung hauptsächlich im Lendenwirbelbereich stattfindet. Der Vergleich der Wirbelsäulen-krümmung vor und nach der Schicht ohne BionicBack zeigt, dass die Wirbelsäulen-krümmung nach der Schicht, mit Ausnahme der tiefsten Hebehöhe, eine größere Abweichung von der Neutralstellung aufweist als vor der Schicht. Der Vergleich mit BionicBack zeigt, dass die Wirbelsäulenkrümmung nach der Schicht mit Ausnahme der niedrigsten Hubhöhe nicht bzw. weniger von der Neutralstellung abweicht als vor der Schicht. Aufgrund der Ergebnisse wird vermutet, dass das BionicBack durch die Unterstützung einer neutraleren Rückenhaltung das Verletzungsrisiko reduzieren kann. Des Weiteren wird vermutet, dass die Muskelermüdung während einer Arbeitsschicht einen Einfluss auf die Wirbelsäulenkrümmung beim Heben hat. Es wird angenommen, dass dieser Einfluss durch das BionicBack reduziert werden kann. Allerdings dürfen die Grenzen dieser Pilotstudie nicht außer Acht gelassen werden. Sei es die Anzahl der Versuchspersonen, die keine Aussage über die Allgemeingültigkeit zu-lässt und keine effektive statistische Analyse erlaubt, oder systematische Fehler, die aufgrund der Modellvereinfachung und der Methodik auftreten können. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um die Ergebnisse zu validieren. Diese Arbeit soll die Grundlage für weitere Studien mit einer weiterentwickelten Methodik und einer größeren Anzahl von Probanden bilden.
In 4D printing an additively manufactured component is given the ability to change its shape or function under the influence of an external stimulus. To achieve this, special smart materials are used that are able to react to external stimuli in a specific way. So far, a number of different stimuli have already been investigated and initial applications have been impressively demonstrated, such as self-folding bodies and simple grippers. However, a methodical specification for the selection of the stimuli and their implementation was not yet in the foreground of the development.
The focus of this work is therefore to develop a methodical approach with which the technology of 4DP can be used in a solution- and application-oriented manner. The developed approach is based on the conventional design methodology for product development to solve given problems in a structured way. This method is extended by specific approaches under consideration of the 4D printing and smart materials.
To illustrate the developed method, it is implemented in practice using a problem definition in the form of an application example. In this example, which represents the recovery of an object from a difficult-to-access environment, the individual functions of positioning, gripping and extraction are implemented using 4D printing. The material extrusion process is used for additive manufacturing of all components of the example. Finally, the functions are successfully tested. The developed approach offers an innovative and methodical approach to systematically solve technical complex problems using 4DP and smart materials.
The goal of this thesis is to thoroughly investigate the concepts of stand-alone and decarbonization of optical fiber networks. Because of their dependability, fast speed, and capacity, optical fiber networks are vital inmodern telecommunications. Their considerable energy consumption and carbon emissions, on the other hand, constitute a danger to global sustainability objectives and must be addressed.
The first section of the thesis presents a summary of the current state of optical fiber networks, their
components, and the energy consumption connected with them. This part also goes over the difficulties of lowering energy usage and carbon emissions while preserving network performance and dependability.
The second section of the thesis focuses on the stand-alone idea, which entails powering the optical fiber network with renewable energy sources and energy-efficient technology. This section investigates and explores the possibilities of renewable energy sources like solar and wind power to power the network. It also investigates energy-efficient technologies like virtualization and cloud computing, as well as their potential to minimize network energy usage.
The third section of the thesis focuses on the notion of decarbonization, which entails lowering carbon emissions linked with the optical fiber network. This section looks at various carbon-reduction measures, such as employing low-carbon energy sources and improving energy efficiency. It also covers the relevance of carbon offsets and the difficulties associated with adopting decarbonization measures in the context of optical fiber networks.
The fourth section of the thesis compares the ideas of stand-alone and decarbonization. It investigates the advantages and disadvantages of each strategy, as well as their potential to minimize energy consumption and carbon emissions in optical fiber networks. It also explores the difficulties in applying these notions as well as potential hurdles to their wider adoption.
Finally, the need of addressing the energy consumption and carbon emissions connected with optical fiber networks is emphasized in this thesis.
It outlines important obstacles and potential impediments to adopting these initiatives and gives insights into potential ways for decreasing them.
It also makes suggestions for further study in this area.
Die vorliegende Pilotstudie untersucht die Anwendbarkeit von Mixed Reality zur Applikation eines externen Fokus während spezifischen Bewegungsaufgaben mit dem Ziel der Verbesserung des Return to Sport Testings. In einem ersten Schritt nahmen daher 9 gesunde FußballerInnen an der Studie teil.
Es wurden Sprünge mittels der speziell entwickelten Mixed Reality Anwendung MotumXR, in drei verschiedenen Bedingungen verglichen. Die erste Bedingung entspricht einem standardisierten vertikalen Sprung ohne spielspezifischen externen Fokus, während die zweite und dritte Bedingung einen Sprung mit spielspezifischem externem Fokus, im Sinne eines simulierten Kopfballs, darstellt. Bedingung zwei und drei unterscheiden sich in der Position der einwerfenden Person, welche den virtuellen Ball leicht versetzt von links oder rechts einwirft. Als Sprungform wurde der Counter Movement Jump gewählt. Es wurden kinetische und kinematische Parameter ermittelt, die es ermöglichen, die Auswirkungen des externen Fokus auf die Sprungbewegung zu erfassen.
Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede zwischen den Bedingungen in folgenden biomechanischen Parametern: Absprungzeit, vertikale maximale Bodenreaktionskraft, maximale Kraftanstiegsrate, maximaler Knieflexionswinkel und maximales Knieflexionsmoment. Die Kopfballsituation mit externem spielspezifischem Fokus weißen höhere maximale vertikale Bodenreaktionskräfte und gesteigerte maximale Knieflexionsmomente auf im Vergleich zu der Bedingung des maximalen Sprungs. Diese Befunde deuten darauf hin, dass die Sprungstrategie entsprechend der Aufgabenstellung angepasst wurde und die Kopfballsituation in der Mixed Reality Umgebung eine realitätsnähere Testung ermöglichen könnte. Die Position des Einwerfers zeigt keinen Einfluss auf die Beinsymmetrie. Das deutet darauf hin, dass die Anwendung MotumXR vielversprechende Möglichkeiten für die Weiterentwicklung von RTS-Testungen bietet. Weiterführende Untersuchung, die Personen mit Kreuzbandverletzungen mit einbeziehen, sind nötig, um die Ergebnisse dieser Pilotstudie kritisch zu überprüfen.
In dieser kleinen schriftlichen Ausarbeitung behandele ich das Thema der Symbiose aus Kunst und Wissenschaft auf meine persönliche Einstellung.
Ich habe einen Dokumentarfilm zu diesem spannenden Thema in dem Rahmen erstellt und habe in diesem schriftlichen Teil erzählt, wie ich zu den einzelnen Themen wie auch zur Symbiose stehe. Dabei gehe ich auf die persönlichen Erkenntnisse ein, welche ich über den Zeitraum des Dokumentarfilms erlangt habe. Ein Teil des Filmes waren zwei Workshops, in denen ich die Parteien Kunst und Wissenschaft mit einem Thema in Verbindung gesetzt habe. Auch diese wird hier erläutert.
Die Thesis beschäftigt sich mit dem Kommunikationsprotokoll Lightweight Machine to Machine, welches für das Internet of Things entwickelt wurde. Es soll untersucht werden, wie das Protokoll funktioniert und wie es eingesetzt werden kann. Ebenfalls soll die Thesis zeigen, wie und ob Lightweight Machine to Machine über Long Term Evolution for Machines für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen geeignet ist. Um diese Fragestellung zu beantworten, wurde das Protokoll auf Grund seiner Spezifikation und seinen Softwareimplementationen untersucht. Daraufhin wurde ein Versuchssystem entworfen und dieses anschließend auf sein Laufzeitverhalten und auf sein Energieverbrauch getestet. Die Evaluation des Protokolls ergab, dass es viele sinnvolle Funktionen zugeschnitten auf Geräte im Internet of Things besitzt und diese Funktionen kompakt und verständlich umsetzt. Da das Protokoll noch relativ jung ist, stellt es an verschiedenen Punkten eine Herausforderung dar. Die Tests des Versuchssystems ergaben, dass Lightweight Machine to Machine sich unter bestimmten Bedingungen für ressourcenbegrenzte Anwendungen eignet.
Diese Thesis beschäftigt sich mit den Techniken von Code Injection und API Hooking, die von Malware verwendet werden, um sich in laufende Prozesse einzuschleusen und deren Verhalten zu manipulieren. Darüber hinaus erklärt sie die Grundlagen der Betriebssystemarchitektur, der DLLs, der Win32 API und der PE-Dateien, die für das Verständnis dieser Techniken notwendig sind. Die Thesis stellt verschiedene Methoden von Code Injection und API Hooking vor, wie z.B. DLL Injection, PE Injection, Process Hollowing, Inline Hooking und IAT Hooking, und zeigt anhand von Codebeispielen, wie sie funktionieren. Des Weiteren wird auch beschrieben, wie man Code Injection und API Hooking mithilfe verschiedene Tools und Techniken wie VADs, Speicherforensik und maschinelles Lernen erkennen und verhindern kann. Die Thesis diskutiert außerdem mögliche Gegenmaßnahmen, die das Betriebssystem oder die Anwendungen anwenden können, um sich vor Code Injection und API Hooking zu schützen, wie z.B. ASLR, DEP, ACG, IAF und andere. Zuletzt wird mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick auf die zukünftigen Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem Bereich abgeschlossen.
Sweaty has already participated several times in RoboCup soccer competitions (Adult Size). Now the work is focused coordinating the play of two robots. Moreover, we are working on stabilizing the gait by adding additional sensor information. An ongoing work is the optimization of the control strategy by balancing between impedance and position control. By minimizing the jerk, gait and overall gameplay should improve significantly.