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Die Coronakrise hat weltweit das Wirtschafts- und Gesellschaftsleben in bisher ungekannter Weise verändert. Die ohnehin bereits komplexen Herausforderungen in Zeiten des Klimawandels sind damit noch gestiegen. Genossenschaftliche Innovationsökosysteme können Lösungsansätze für die gravierenden Veränderungen im unternehmerischen, kommunalen und gesellschaftlichen Umfeld schaffen.
With economic weight shifting toward net zero, now is the time for ECAs, Exim-Banks, and PRIs to lead. Despite previous success, aligning global economic governance to climate goals requires additional activities across export finance and investment insurance institutions. The new research project initiated by Oxford University, ClimateWorks Foundation, and Mission 2020 including other practitioners and academics from institutions such as Atradius DSB, Columbia University, EDC, FMO and Offenburg University focuses on reshaping future trade and investment governance in light of climate action. The idea of a ‘Berne Union Net Zero Club’ is an important item in a potential package of reforms. This can include realigning mandates and corporate strategies, principles of intervention, as well as ECA, Exim-Bank and PRI operating models in order to accelerate net zero transformation. Full transparency regarding Berne Union members’ activities would be an excellent starting point. We invite all interested parties in the sector to come together to chart our own path to net zero
Generative adversarial networks (GANs) provide state-of-the-art results in image generation. However, despite being so powerful, they still remain very challenging to train. This is in particular caused by their highly non-convex optimization space leading to a number of instabilities. Among them, mode collapse stands out as one of the most daunting ones. This undesirable event occurs when the model can only fit a few modes of the data distribution, while ignoring the majority of them. In this work, we combat mode collapse using second-order gradient information. To do so, we analyse the loss surface through its Hessian eigenvalues, and show that mode collapse is related to the convergence towards sharp minima. In particular, we observe how the eigenvalues of the G are directly correlated with the occurrence of mode collapse. Finally, motivated by these findings, we design a new optimization algorithm called nudged-Adam (NuGAN) that uses spectral information to overcome mode collapse, leading to empirically more stable convergence properties.
Generative adversarial networks are the state of the art approach towards learned synthetic image generation. Although early successes were mostly unsupervised, bit by bit, this trend has been superseded by approaches based on labelled data. These supervised methods allow a much finer-grained control of the output image, offering more flexibility and stability. Nevertheless, the main drawback of such models is the necessity of annotated data. In this work, we introduce an novel framework that benefits from two popular learning techniques, adversarial training and representation learning, and takes a step towards unsupervised conditional GANs. In particular, our approach exploits the structure of a latent space (learned by the representation learning) and employs it to condition the generative model. In this way, we break the traditional dependency between condition and label, substituting the latter by unsupervised features coming from the latent space. Finally, we show that this new technique is able to produce samples on demand keeping the quality of its supervised counterpart.
The term attribute transfer refers to the tasks of altering images in such a way, that the semantic interpretation of a given input image is shifted towards an intended direction, which is quantified by semantic attributes. Prominent example applications are photo realistic changes of facial features and expressions, like changing the hair color, adding a smile, enlarging the nose or altering the entire context of a scene, like transforming a summer landscape into a winter panorama. Recent advances in attribute transfer are mostly based on generative deep neural networks, using various techniques to manipulate images in the latent space of the generator.
In this paper, we present a novel method for the common sub-task of local attribute transfers, where only parts of a face have to be altered in order to achieve semantic changes (e.g. removing a mustache). In contrast to previous methods, where such local changes have been implemented by generating new (global) images, we propose to formulate local attribute transfers as an inpainting problem. Removing and regenerating only parts of images, our Attribute Transfer Inpainting Generative Adversarial Network (ATI-GAN) is able to utilize local context information to focus on the attributes while keeping the background unmodified resulting in visually sound results.
Anmerkung zu ArbG Düsseldorf v. 5.3.2020 – 9 Ca 6557/18 – nicht rechtskräftig
Das ArbG Düsseldorf hat einem ehemaligen Arbeitnehmer einen immateriellen Schadensersatz von 5 000 Euro wegen einer verspäteten und teilweise unrichtigen datenschutzrechtlichen Auskunft seitens seines vormaligen Arbeitgebers zugesprochen. Der Beitrag setzt sich mit dieser Entscheidung grundsätzlich auseinander.
Beinahe jeder Online-Anbieter wünscht sich ausgiebiges Feedback, also möglichst viele Produktbewertungen, Likes u.Ä. Denn Feedback erzeugt Popularität und diese wiederum bringt neue Kunden. Die lauterkeitsrechtlichen Probleme von Incentives zur Steigerung der Feedback-Rate sind Thema dieses Beitrags.
Am 01.10.2019 beschäftigte sich der EuGH mit der Frage, wann und inwieweit das Setzen von Cookies ohne vorherige Einwilligung des Internet-Nutzers zulässig sein könnte. Das Ergebnis ist für die Werbeindustrie zwar eigentlich nicht überraschend, aber dennoch für diese höchst ärgerlich. Die praktischen Folgen hingegen sind bislang etwas irritierend, hat sich doch die Zahl von Pop-Up-Fenstern immens vervielfacht, was jedoch, wie hier gezeigt wird, zumeist entweder überflüssig oder aber nicht hinreichend ist.
Das TMKB-Modell beschreibt einen Weg, den persönlichen und unternehmerischen Erfolg im beruflichen Alltag effizient und nachhaltig zu erreichen. Hierbei steht TMKB für den Transfer von Methoden und Kompetenzen in den Beruf. Dieses Modell beachtet die Theorien der Kompetenzentwicklung im Kontext realer Problemstellungen in Unternehmen. Beispielhaft wird das TMKB-Modell in der ersten Stufe mit dem Schwerpunkt Lean- und Projektmanagement erläutert. Die Zielgruppe dieses Ansatzes lässt sich über die der Auszubildenden bis hin zu Studierenden und Berufserfahrenen erweitern.
Der Komplexitätsbeitrag als Kriterium für Entscheidungen zur Bereinigung technischer Produkte
(2020)
Die Bereinigung der Produktpalette wird meistens anhand des Umsatzanteils und des Deckungsbeitrags im Zuge der Einführung von Nachfolgeprodukten entschieden. Im vorliegenden Beitrag wird ein Kriterium eingeführt und hergeleitet, das den Beitrag eines Produkts zur Komplexität auf Basis logistikrelevanter Produkteigenschaften quantifiziert. Die Anwendung des Kriteriums wird anhand der Ergebnisse aus einem Praxisbeispiel aufgezeigt.
Unternehmerische Entscheidungen sind im Regelfall riskant. Um das Ausmaß des Risikos deutlich zu machen, hat sich in der Praxis die Anfertigung von Szenarioanalysen durchgesetzt. Damit jedoch werden vorliegende Risiken systematisch unterschätzt. Bei wichtigen Entscheidungen sollte besser eine Sensitivitätsanalyse oder eine Simulation durchgeführt werden.
We introduce an open source python framework named PHS-Parallel Hyperparameter Search to enable hyperparameter optimization on numerous compute instances of any arbitrary python function. This is achieved with minimal modifications inside the target function. Possible applications appear in expensive to evaluate numerical computations which strongly depend on hyperparameters such as machine learning. Bayesian optimization is chosen as a sample efficient method to propose the next query set of parameters.