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- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (63)
- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (53)
- Fakultät Wirtschaft (W) (49)
- IMLA - Institute for Machine Learning and Analytics (25)
- INES - Institut für nachhaltige Energiesysteme (24)
- IBMS - Institute for Advanced Biomechanics and Motion Studies (ab 16.11.2022) (18)
- ivESK - Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (17)
- POIM - Peter Osypka Institute of Medical Engineering (9)
- IfTI - Institute for Trade and Innovation (8)
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Maximieren der von einer analogen Entropiequelle abgeleiteten Entropie, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:- Bereitstellen von Eingabedaten für die analoge Entropiequelle (2);- Erzeugen von Rückgabewerten durch die analoge Entropiequelle basierend auf den Eingabedaten (3); und- Gruppieren der Rückgabewerte, wobei das Gruppieren der Rückgabewerte ein Anwenden von Versätzen auf Rückgabewerte aufweist (4).
With recent developments in the Ukrainian-Russian conflict, many are discussing about Germany’s dependency on fossil fuel imports in its energy system, and how can the country proceed with reducing that dependency. With its wide-ranging consumption sectors, the electricity sector comes as the perfect choice to start with. Recent reports showed that the German federal government is already intending to have a fully renewable electricity by 2035 while exploiting all possible clean power options. This was published in the federal government’s climate emergency program (Easter Package) in early 2022. The aim of this package is to initiate a rapid transition and decarbonization of the electricity sector. The Easter Package expects an enormous growth of renewable energies to a completely new level, with already at least 80% renewable gross energy consumption, with extensive and broad deployment of different generation technologies on various scales. This paper will discuss this ambitious plan and outline some insights into this huge and rapidly increasing step, and show how much will Germany need in order to achieve this huge milestone towards a fully green supply of the electricity sector. Different scenarios and shares of renewables will be investigated in order to elaborate on preponed climate-neutral goal of the electricity sector by 2035. The results pointed out some promising aspects in achieving a 100% renewable power, with massive investments in both generation and storage technologies.
Following their success in visual recognition tasks, Vision Transformers(ViTs) are being increasingly employed for image restoration. As a few recent works claim that ViTs for image classification also have better robustness properties, we investigate whether the improved adversarial robustness of ViTs extends to image restoration. We consider the recently proposed Restormer model, as well as NAFNet and the "Baseline network" which are both simplified versions of a Restormer. We use Projected Gradient Descent (PGD) and CosPGD for our robustness evaluation. Our experiments are performed on real-world images from the GoPro dataset for image deblurring. Our analysis indicates that contrary to as advocated by ViTs in image classification works, these models are highly susceptible to adversarial attacks. We attempt to find an easy fix and improve their robustness through adversarial training. While this yields a significant increase in robustness for Restormer, results on other networks are less promising. Interestingly, we find that the design choices in NAFNet and Baselines, which were based on iid performance, and not on robust generalization, seem to be at odds with the model robustness.
State-of-the-art models for pixel-wise prediction tasks such as image restoration, image segmentation, or disparity estimation, involve several stages of data resampling, in which the resolution of feature maps is first reduced to aggregate information and then sequentially increased to generate a high-resolution output. Several previous works have investigated the effect of artifacts that are invoked during downsampling and diverse cures have been proposed that facilitate to improve prediction stability and even robustness for image classification. However, equally relevant, artifacts that arise during upsampling have been less discussed. This is significantly relevant as upsampling and downsampling approaches face fundamentally different challenges. While during downsampling, aliases and artifacts can be reduced by blurring feature maps, the emergence of fine details is crucial during upsampling. Blurring is therefore not an option and dedicated operations need to be considered. In this work, we are the first to explore the relevance of context during upsampling by employing convolutional upsampling operations with increasing kernel size while keeping the encoder unchanged. We find that increased kernel sizes can in general improve the prediction stability in tasks such as image restoration or image segmentation, while a block that allows for a combination of small-size kernels for fine details and large-size kernels for artifact removal and increased context yields the best results.
Soiling is an important issue in the renewable energy sector since it can result in significant yield losses, especially in regions with higher pollution or dust levels. To mitigate the impact of soiling on photovoltaic (PV) plants, it is essential to regularly monitor and clean the panels, as well as develop accurate soiling predictions that can affect cleaning strategies and enhance the overall performance of PV power plants. This research focuses on the problem of soiling loss in photovoltaic power plants and the potential to improve the accuracy of soiling predictions. The study examines how soiling can affect the efficiency and productivity of the modules and how to measure and predict soiling using machine learning (ML) algorithms. The research includes analyzing real data from large-scale ground-mounted PV sites and comparing different soiling measurement methods. It was observed that there were some deviations in the real soiling loss values compared to the expected values for some projects in southern Spain, thus, the main goal of this work is to develop machine learning models that could predict the soiling more accurately. The developed models have a low mean square error (MSE), indicating the accuracy and suitability of the models to predict the soiling rates. The study also investigates the impact of different cleaning strategies on the performance of PV power plants and provides a powerful application to predict both the soiling and the number of cleaning cycles.
Femtosecond (fs) time-resolved magneto-optics is applied to investigate laser-excited ultrafast dynamics of one-dimensional nickel gratings on fused silica and silicon substrates for a wide range of periodicities Λ = 400–1500 nm. Multiple surface acoustic modes with frequencies up to a few tens of GHz are generated. Nanoscale acoustic wavelengths Λ/n have been identified as nth-spatial harmonics of Rayleigh surface acoustic wave (SAW) and surface skimming longitudinal wave (SSLW), with acoustic frequencies and lifetimes being in agreement with theoretical calculations. Resonant magnetoelastic excitation of the ferromagnetic resonance (FMR) by SAW’s third spatial harmonic, and, most interestingly fingerprints of the parametric resonance at 1/2 SAW frequency have been observed. Numerical solutions of Landau–Lifshitz–Gilbert (LLG) equation magnetoelastically driven by complex polychromatic acoustic fields quantitatively reproduce all resonances at once. Thus, our results provide a solid experimental and theoretical base for a quantitative understanding of ultrafast fs-laser-driven magnetoacoustics and tailoring the magnetic-grating-based metasurfaces at the nanoscale.
Purpose
Although start-ups have gained increasing scholarly attention, we lack sufficient understanding of their entrepreneurial strategic posture (ESP) in emerging economies. The purpose of this study is to examine the processes of ESP of new technology venture start-ups (NTVs) in an emerging market context.
Design/methodology/approach
In line with grounded theory guidelines and the inductive research traditions, the authors adopted a qualitative approach involving 42 in-depth semi-structured interviews with Ghanaian NTV entrepreneurs to gain a comprehensive analysis at the micro-level on the entrepreneurs' strategic posturing. A systematic procedure for data analysis was adopted.
Findings
From the authors' analysis of Ghanaian NTVs, the authors derived a three-stage model to elucidate the nature and process of ESP Phase 1 spotting and exploiting market opportunities, Phase II identifying initial advantages and Phase III ascertaining and responding to change.
Originality/value
The study contributes to advancing research on ESP by explicating the process through which informal ties and networks are utilised by NTVs and NTVs' founders to overcome extreme resource constraints and information vacuums in contexts of institutional voids. The authors depart from past studies in demonstrating how such ties can be harnessed in spotting and exploiting market opportunities by NTVs. On this basis, the paper makes original contributions to ESP theory and practice.
Social-Media-Content - Auswirkungen auf Fear of Missing Out und den Selbstwert junger Nutzer*innen
(2023)
Social-Media-Marketing ist ein wichtiger Baustein einer erfolgreichen Content-Strategie. Insbesondere jüngere Zielgruppen sind auf Social Media anzutreffen – und das oftmals über viele Stunden täglich. Neben den Vorteilen, die Social Media den Nutzer*innen bietet, gibt es aber auch Schattenseiten. Zwei negative Aspekte, die sogenannte Fear of Missing Out und ein verminderter Selbstwert, wurden im Frühjahr 2022 in einer empirischen Befragung von 1338 Personen zwischen 14 und 30 Jahren untersucht. Daneben wurden auch Daten zum grundsätzlichen Social-Media-Nutzungsverhalten erhoben. Die zentralen Erkenntnisse, die sich aus der Studie ableiten, werden in diesem Kapitel vorgestellt und mit Bezug auf ihre Relevanz für das Content-Marketing hin eingeordnet.
Investigation on Bowtie Antennas Operating at Very Low Frequencies for Ground Penetrating Radar
(2023)
The efficiency of Ground Penetrating Radar (GPR) systems significantly depends on the antenna performance as the signal has to propagate through lossy and inhomogeneous media. GPR antennas should have a low operating frequency for greater penetration depth, high gain and efficiency to increase the receiving power and should be compact and lightweight for ease of GPR surveying. In this paper, two different designs of Bowtie antennas operating at very low frequencies are proposed and analyzed.
This paper presents a system that uses a multi-stage AI analysis method for determining the condition and status of bicycle paths using machine learning methods. The approach for analyzing bicycle paths includes three stages of analysis: detection of the road surface, investigation of the condition of the bicycle paths, and identification of substrate characteristics. In this study, we focus on the first stage of the analysis. This approach employs a low-threshold data collection method using smartphone-generated video data for image recognition, in order to automatically capture and classify surface condition and status.
For the analysis convolutional neural networks (CNN) are employed. CNNs have proven to be effective in image recognition tasks and are particularly well-suited for analyzing the surface condition of bicycle paths, as they can identify patterns and features in images. By training the CNN on a large dataset of images with known surface conditions, the network can learn to identify common features and patterns and reliably classify them.
The results of the analysis are then displayed on digital maps and can be utilized in areas such as bicycle logistics, route planning, and maintenance. This can improve safety and comfort for cyclists while promoting cycling as a mode of transportation. It can also assist authorities in maintaining and optimizing bicycle paths, leading to more sustainable and efficient transportation system.
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.
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.
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.
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.
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.
Landing heel first has been associated with elevated external knee abduction moments (KAM), thereby potentially increasing the risk of sustaining a non-contact ACL injury. Apart from the foot strike angle, knee valgus angle (VAL) and vertical center of mass velocity at initial ground contact (IC) have been associated with increased KAM in females across different sidestep cuts. While real-time biofeedback training has been proven effective for gait retraining [4], the highly dynamic, non-cyclical nature of cutting maneuvers makes real-time feedback unsuitable and alternative approaches necessary. This study aimed at assessing the efficacy of immediate software-aided feedback on cutting technique in reducing KAM during handball-specific cutting maneuvers.
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.
The use of renewable energy sources for heating and cooling in buildings today offers the best opportunities to avoid the use of fossil fuels and the associated climate-damaging emissions. However, unlike fossil fuels, renewable energy sources such as solar radiation are not available at the push of a button, but occur uncontrollably depending on weather conditions, the location of the building and the time of year. Their use is free of charge. However, complex converters and systems usually have to be installed in order to use them. These must be carefully planned and operated in order to avoid unnecessary costs and to generate the maximum possible yield. The regenerative energy systems are usually integrated into existing conventional systems. When designing the control and regulation equipment, it is crucial to design the automation of the systems in such a way that primarily renewable energy sources are used and the share of fossil energy sources is minimized.
Automation devices or automation stations (AS) take on the task of controlling, regulating, monitoring and, if necessary, optimising building systems and their system components (e.g. pumps, compressors, fans) based on recorded process variables. For this purpose, a wide range of control and regulation methods are used, starting with simple on/off controllers, through classic PID controllers, to higher-order controllers such as adaptive, model-predictive, knowledge-based or adaptive controllers.
Starting with a brief introduction to automation technology (Sect. 7.1), the chapter goes into the structure and functionality of the usual compact controllers using the application examples of solar thermal systems and heat pump systems (Sect. 7.2). Finally, the integration of system automation into a higher-level building automation system and into the building management system is described using specific application examples (Sect. 7.3).
This central book chapter now details the implementation of automation of solar domestic hot water systems, solar assisted building heating, rooms, solar cooling systems, heat pump heating systems, geothermal systems and thermally activated building component systems. Hydraulic and automation diagrams are used to explain how the automation of these systems works. A detailed insight into the engineering and technical interrelationships involved in the use of these systems, as well as the use of simulation tools, enables effective control and regulation. System characteristic curves and systematic procedures support the automation engineer in his tasks.
Renewable energy sources such as solar radiation, geothermal heat and ambient heat are available for energy conversion. With the help of special converters, these resources can be put to use. These include solar collectors, geothermal probes and chillers. They collect the energy and convert it to a temperature level high enough to be suitable for heat purposes. In the case of refrigeration machines, a distinction is made between electrically and thermally driven machines.
Der vorliegende Leitfaden entstand im Rahmen der wissenschaftlichen Querspange »LowEx-Bestand Analyse« des thematischen Projektverbunds »LowEx-Konzepte für die Wärmeversorgung von Mehrfamilien-Bestandsgebäuden (LowEx-Bestand)« zusammen. In diesem Verbund arbeiteten die drei Forschungsinstitute Fraunhofer ISE, KIT und Universität Freiburg (INATECH) mit Herstellern von Heizungs- und Lüftungstechnik und mit Unternehmen der Wohnungswirtschaft zusammen. Gemeinsam wurden Lösungen entwickelt, analysiert und demonstriert, die den effizienten Einsatz von Wärmepumpen, Wärmeübergabesystemen und Lüftungssystemen bei der energetischen Modernisierung von Mehrfamiliengebäuden zum Ziel haben.
LowEx-Konzepte für die Wärmeversorgung von Mehrfamilien-Bestandsgebäuden ("LowEx-Bestand Analyse")
(2023)
Der vorliegende Abschlussbericht fasst die Ergebnisse der wissenschaftlichen Querspange »LowEx-Bestand Analyse« des thematischen Projektverbunds »LowEx-Konzepte für die Wärmeversorgung von Mehrfamilien-Bestandsgebäuden (LowEx-Bestand)« zusammen. In diesem Verbund arbeiteten drei Forschungsinstitute mit Herstellern von Heizungs- und Lüftungstechnik und mit Unternehmen der Wohnungswirtschaft zusammen. Gemeinsam wurden Lösungen entwickelt, analysiert und demonstriert, die den effizienten Einsatz von Wärmepumpen, Wärmeübergabesystemen und Lüftungssystemen bei der energetischen Modernisierung von Mehrfamiliengebäuden zum Ziel haben. LowEx-Systeme arbeiten durch geringe Temperaturdifferenzen zwischen Heizmedium und Nutzwärmebesonders effizient. Wärmepumpen haben dabei erhebliches Potenzial zur Absenkung der spezifischen CO2-Emissionen bei der Wärmebereitstellung. Für die energetische Modernisierung von Mehrfamiliengebäuden ist der Einsatz solcher Systeme mit besonderen Herausforderungen und Anforderungen an die Übergabe der Raumwärme, die Warmwasserbereitung und die Nutzung von Umweltwärme verbunden. Diese Herausforderungen werden in LowEx-Bestand adressiert.
Wärmepumpen sind eine Schlüsseltechnologie der Wärmewende. Durch die Nutzbarmachung von Umweltwärme und den Antrieb mit Elektrizität, die zunehmend aus erneuerbaren Energien gewonnen wird, kann die CO2-Intensität der Wärmeversorgung gesenkt werden. Eine Herausforderung besteht in der Anwendung in größeren Mehrfamilienbestandsgebäuden. Lösungsansätze und beispielhafte Umsetzungen werden hierzu vorgestellt.
In this paper we present the concept of the "KI-Labor Südbaden" to support regional companies in the use of AI technologies. The approach is based on the "Periodic Table of AI" and is extended with both new dimensions for sustainability, and the impact of AI on the working environment. It is illustrated on the basis of three real-world use cases: 1. The detection of humans with lowresolution infrared (IR) images for collaborative robotics; 2. The use of machine data from specifically designed vehicles; 3. State-of-the-art Large Language Models (LLMs) applied to internal company documents. We explain the use cases, thereby demonstrating how to apply the Periodic Table of AI to structure AI applications.
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.
Kundendaten im E-Commerce – Optimierungspotenzial im Checkout-Prozess des deutschen Online-Handels
(2023)
Die Gestaltung eines benutzungsfreundlichen Checkout-Prozesses ist für den Erfolg des E-Commerce von großer Bedeutung. Die Abfrage der Kundendaten bildet einen wichtigen Teil der Customer Journey. Auf der einen Seite wollen die Handelsunternehmen so viel wie möglich über ihre Kundschaft erfahren, um möglichst zielgenaue Angebote und Marketingmaßnahmen ausspielen und das perfekte Einkaufserlebnis generieren zu können. Auf der anderen Seite möchten sich die Kundinnen und Kunden beim Online-Shopping auf den Kauf konzentrieren und erwarten einen reibungslosen Ablauf. Der Checkout-Prozess ist in diesem Zusammenhang ein kritischer Punkt. Dies spiegelt sich auch in den hohen Warenkorbabbruchraten wider. Um Online-Shoppende nachhaltig zu begeistern, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit dem Ziel, den Status quo im deutschen Online-Handel besser zu verstehen und Usability und User Experience für eine höhere Konvertierungsrate zu optimieren, untersuchte die hier vorgestellte Forschungsarbeit den Anmelde- und Checkout-Prozess der 100 umsatzstärksten Online-Shops in Deutschland. Es werden die Ergebnisse der Studie präsentiert und aufgezeigt, an welchen Stellen Optimierungspotenzial besteht – bspw. bei zu komplizierten Formularen, unnötigen Datenabfragen oder erzwungenen Registrierungen – sowie Vorschläge für die Praxis des Online-Handels diskutiert.
Die Kundenbindung ist für Publisher aus dem Pressesektor seit Jahrzehnten ein Thema, da nicht nur bei auf Wiederholkäufe angelegten Einzelverkaufstiteln, sondern gerade bei Abonnementprodukten neben der erfolgreichen konzeptionellen Ausrichtung der Produkte an den Kundenbedürfnissen der Kontakt zu den Leser*innen zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Produkte, die im Zeitungsbereich oft mit Tradition und Gewohnheit verbunden waren, stehen im digitalen Wettbewerbsumfeld in einem sehr viel intensiveren direkten Wettbewerb, sodass die traditionellen Marketingmaßnahmen der Kundenbindung und -gewinnung für Subscriber-Pakete, aber auch die Maßnahmen der customer centricity in der digitalen Live-Optimierung der Produkte zur entscheidenden Kompetenz werden, um mit Methoden des Content-Marketings und Engagement-Marketings oder mit gänzlich anderen Ansätzen wie Membership-Modellen die Verluste des auslaufenden klassischen Print-Abonnements zu kompensieren.
Schulen müssen bei ihrer Profilbildung mehr leisten als die reine Marketingpositionierung erfordert. Sie müssen für alle am Schulleben Beteiligten einen Sinn stiften. Es geht letztlich um eine Veränderung der Schulkultur, indem die Grundüberzeugungen und der Sinn und Zweck der Schule klar herausgearbeitet werden. Methoden aus dem Bereich der Entwicklung von Unternehmens- und Organisationskultur können hier wirksam zum Einsatz kommen.
Medienunternehmen befassen sich von ihrer Grunddefinition her mit dem Erzeugen, Bündeln und Distribuieren von Inhalten. Content-Marketing ist daher von je her ein Geschäftsfeld, das in Medienunternehmen in unter¬schiedlichen Konstellationen (vom Corporate Publishing mit klassischen Kundenzeitschriften bis zur Sonderthemenredaktion) seit Jahrzehnten in unterschiedlichen Organisationseinheiten etabliert wurde und im Rahmen der neuen digitalen Kommunikationsformen eine deutliche Aufwertung erfahren hat. Zugleich nutzen Medienunternehmen die Methoden des Con¬tent-Marketing für eigene Zwecke, wenn es aus Vertriebssicht darum geht, die notwendige Aufmerksamkeit auf die eigenen redaktionellen Kompeten¬zen zu lenken, um contentgetriebene Geschäftsmodelle zu realisieren.
Krisenkommunikation bezeichnet ein besonderes Kommunikationsszena¬rio, bei dem im Rahmen des Managements einer aktuellen, existenzbedro¬henden Krise durch den Dialog mit den entscheidenden internen und externen Stakeholdern die Bewältigung der Krise im Sinne des Krisenma¬nagements unterstützt oder überhaupt erst ermöglicht wird. Content-Mar¬keting kann hier einen wertvollen Beitrag leisten, wenn bereits der Bedarf der Zielgruppen an Information aktiviert und damit der Boden für einen Wertbeitrag des Contents geschaffen ist. Damit ist auch klar, dass Content-Marketing nur ein Instrument im Rahmen der Krisenkommunikation sein kann, das neben anderen Kommunikationsformaten der Werbung und Öf¬fentlichkeitsarbeit zum Einsatz kommt.
Die Bildungswelt ist im Wandel. Soziale Umbrüche, Digitalisierung, nicht zuletzt die Folgen von Corona-Pandemie und globalen Krisen zwingen Bildungseinrichtungen in Veränderungsprozesse, die neue Anforderungen an Planung, Organisation und Durchführung des Lehrbetriebs stellen. Schulleitungen stehen vor der Herausforderung, die Gegenwart und Zukunft mit allen Unsicherheiten und Einschränkungen neu zu gestalten. Das Buch erläutert die Rahmenbedingungen für eine bewusste Führungskultur, die den Rahmen für eine zukunftsorientierte Organisations- und Lernkultur bildet. Es richtet sich sowohl an Mitglieder von Schulleitungsteams als auch an alle Mitwirkenden im pädagogischen Bereich von Bildungseinrichtungen sowie an Studierende, Referendarinnen und Referendare.
Veränderte Umweltbedingungen für Organisationen haben die Notwendigkeit für Anpassungen und Weiterentwicklungen zur Folge. Das ist bei Unternehmen bereits ein etablierter Prozess und wird auf Ebene der Schulen im Rahmen der Schulentwicklung thematisiert. Die lang- und kurzfristigen Veränderungen, ob Migrationsentwicklungen oder Pandemie, sorgen für die Notwendigkeit, auch die Führungskultur als das Selbstverständnis einer professionellen Führung und Zusammenarbeit im Kollegialsystem Schule entsprechend weiterzuentwickeln. Hier können Leitbilder zu Führung und Zusammenarbeit und gezielte umsetzungsorientierte Entwicklungsprozesse dem Transformationsprozess an Schulen dauerhaft Schub verleihen.
There is an ongoing debate about the use and scope of Clayton M. Christensen´s idea of disruptive innovation, including the question of whether it is a management buzz phrase or a valuable theory. This discussion considers the general question of how innovation in the field of management theories and concepts finds its way to the different target groups. This conceptual paper combines the different concepts of the creation and dissemination of management trends in a basic framework based on a short review of models for the dissemination of management ideas. This framework allows an analysis of the character of new management ideas like disruptive innovation. By measuring the impact of the theory on the academic sphere using a bibliometric statistic of the number of academic publications on Google scholar and Scopus and a meta-analysis of research papers, we show the significant influence of disruptive innovation beyond pure management fads.
Due to its performance, the field of deep learning has gained a lot of attention, with neural networks succeeding in areas like Computer Vision (CV), Neural Language Processing (NLP), and Reinforcement Learning (RL). However, high accuracy comes at a computational cost as larger networks require longer training time and no longer fit onto a single GPU. To reduce training costs, researchers are looking into the dynamics of different optimizers, in order to find ways to make training more efficient. Resource requirements can be limited by reducing model size during training or designing more efficient models that improve accuracy without increasing network size.
This thesis combines eigenvalue computation and high-dimensional loss surface visualization to study different optimizers and deep neural network models. Eigenvectors of different eigenvalues are computed, and the loss landscape and optimizer trajectory are projected onto the plane spanned by those eigenvectors. A new parallelization method for the stochastic Lanczos method is introduced, resulting in faster computation and thus enabling high-resolution videos of the trajectory and secondorder information during neural network training. Additionally, the thesis presents the loss landscape between two minima along with the eigenvalue density spectrum at intermediate points for the first time.
Secondly, this thesis presents a regularization method for Generative Adversarial Networks (GANs) that uses second-order information. The gradient during training is modified by subtracting the eigenvector direction of the biggest eigenvalue, preventing the network from falling into the steepest minima and avoiding mode collapse. The thesis also shows the full eigenvalue density spectra of GANs during training.
Thirdly, this thesis introduces ProxSGD, a proximal algorithm for neural network training that guarantees convergence to a stationary point and unifies multiple popular optimizers. Proximal gradients are used to find a closed-form solution to the problem of training neural networks with smooth and non-smooth regularizations, resulting in better sparsity and more efficient optimization. Experiments show that ProxSGD can find sparser networks while reaching the same accuracy as popular optimizers.
Lastly, this thesis unifies sparsity and neural architecture search (NAS) through the framework of group sparsity. Group sparsity is achieved through ℓ2,1-regularization during training, allowing for filter and operation pruning to reduce model size with minimal sacrifice in accuracy. By grouping multiple operations together, group sparsity can be used for NAS as well. This approach is shown to be more robust while still achieving competitive accuracies compared to state-of-the-art methods
The use of artificial intelligence continues to impact a broad variety of domains, application areas, and people. However, interpretability, understandability, responsibility, accountability, and fairness of the algorithms' results - all crucial for increasing humans' trust into the systems - are still largely missing. The purpose of this seminar is to understand how these components factor into the holistic view of trust. Further, this seminar seeks to identify design guidelines and best practices for how to build interactive visualization systems to calibrate trust.
The paper will focus on the activities of the International Year of Light and Optical Technologies 2015 (IYL) with their impact in life, science, art, culture, education and outreach as well as the importance in promoting the objectives for sustainable development. It describes our activities carried out in the run-up to or during the IYL, as well as reports on the generic projects that led to the success of the IYL. The success of the IYL is illustrated by examples and statistics. Relating to the potential and success of the IYL, the impact and the genesis of the International Day of Light (IDL) is presented. Impressions from the opening ceremony of the IYL in Paris at UNESCO headquarters and the Inaugural Ceremony of the IDL will then be covered. A second focus is placed on the interdisciplinary media projects realized by the students of our university dedicated to these events. Finally, an analysis of the impact and legacy of IYL and IDL will be presented.
In this paper we report on further success of our work to develop a multi-method energy optimization which works with a digital twin concept. The twin concept serves to replicate production processes of different kinds of production companies, including complex energy systems and test market interactions to then use them for model predictive optimizing. The presented work finally reports about the performed flexibility assessment leading to a flexibility audit with a list of measures and the impact of energy optimizations made related to interactions with the local power grid i.e., the exchange node of the low voltage distribution grid. The analysis and continuous exploration of flexibilities as well as the exchange with energy markets require a “guide” leading to continuous optimization with a further tool like the Flexibility Survey and Control Panel helping decision-making processes on the day-ahead horizon for real production plants or the investment planning to improve machinery, staff schedules and production
infrastructure.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines batterieelektrischen Fahrzeugs mit einer elektrischen Maschine zum Antrieb des Fahrzeugs und einem Inverter (1) zum Ansteuern der elektrischen Maschine, wobei der Inverter (1) eine dreiphasige Brückenschaltung mit einer Anzahl von als Halbleiter ausgebildeten Schaltern (3) umfasst, wobei im Inverter (1) entstehende Verluste zum Heizen eines Innenraums des Fahrzeugs und/oder zum Temperieren einer Batterie und/oder zum Temperieren von Getriebeöl verwendet werden, wobei der Inverter (1) mittels Raumzeigermodulation gesteuert wird, wobei ein nicht-optimales Schaltverhalten des Inverters (1) herbeigeführt wird, indem nicht optimale Spannungs-Raumzeiger (e, eu, ev, ew, e1, e2, -e1, -e2) eingestellt werden, wobei eine Skalierung der Spannungs-Raumzeiger (e, e1, e2) über die Schaltung von Nullspannungsvektoren, die je nach zeitlichem Anteil die Spannung reduzieren, oder durch Zuhilfenahme eines jeweils gegenüberliegenden Spannungs-Raumzeigers (-e1, - e2) erfolgt, so dass eine Schaltfolge mit einer maximalen Anzahl von Schaltzyklen realisiert wird, wobei in der Mitte einer Schaltperiode (Tp) keine Symmetrie erzeugt wird.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines batterieelektrischen Fahrzeugs mit einer elektrischen Maschine zum Antrieb des Fahrzeugs und einem Inverter (1) zum Ansteuern eine Stators (2) der elektrischen Maschine, wobei der Inverter (1) eine dreiphasige Brückenschaltung mit einer Anzahl von als Halbleiter ausgebildeten Schaltern (3) umfasst, wobei im Inverter (1) und/oder in der elektrischen Maschine entstehende Verluste zum Heizen eines Innenraums des Fahrzeugs und/oder zum Temperieren einer Batterie und/oder zum Temperieren von Getriebeöl verwendet werden, wobei während des Stillstands des Fahrzeugs ein von einem Permanentmagneten der elektrischen Maschine verursachter Permanentmagnetfluss durch Einstellen einer nichtdrehmomentbildenden Statorstromkomponente (Id) in Höhe des negativen Quotienten aus einem Statorfluss (&psgr;PM) und einer d-Komponente einer Statorinduktivität (Ld) so stark geschwächt wird, dass der magnetische Fluss kompensiert wird, wobei ein sehr hochfrequenter Wechselstrom als drehmomentbildende Statorstromkomponente (Iq) eingestellt wird.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines batterieelektrischen Fahrzeugs mit einer elektrischen Maschine zum Antrieb des Fahrzeugs und einem Inverter (1) zum Ansteuern eines Stators (2) der elektrischen Maschine, wobei der Inverter (1) eine dreiphasige Brückenschaltung mit einer Anzahl von als Halbleiter ausgebildeten Schaltern (3) umfasst, wobei im Inverter (1) und/oder in der elektrischen Maschine entstehende Verluste zum Heizen eines Innenraums des Fahrzeugs und/oder zum Temperieren einer Batterie und/oder zum Temperieren von Getriebeöl verwendet werden, wobei eine als Wechselstrom ausgebildete nichtdrehmomentbildende Statorstromkomponente (Id) in die elektrische Maschine eingeprägt wird, wobei im Stillstand eine drehmomentbildende Statorstromkomponente (Iq) zu Null geregelt wird, wobei im Fahrbetrieb ein Kompensationsstrom als drehmomentbildende Statorstromkomponente (Iq) eingeprägt wird, der ein durch die Variation der nichtdrehmomentbildenden Statorstromkomponente (Id) entstehendes Drehmoment kompensiert.
The present work describes an extension of current slope estimation for parameter estimation of permanent magnet synchronous machines operated at inverters. The area of operation for current slope estimation in the individual switching states of the inverter is limited due to measurement noise, bandwidth limitation of the current sensors and the commutation processes of the inverter's switching operations. Therefore, a minimum duration of each switching state is necessary, limiting the final area of operation of a robust current slope estimation. This paper presents an extension of existing current slope estimation algorithms resulting in a greater area of operation and a more robust estimation result.
Voice User Experience
(2023)
Sprachassistenten wie Alexa, Google Assistant, Siri, Cortana, Magenta und Bixby erfreuen sich dank ihrer intuitiven, schnellen und bequemen Interaktionsmöglichkeiten zunehmender Beliebtheit und bieten deshalb spannende Möglichkeiten für die Weiterentwicklung des digitalen Kundendialogs. Doch ob die Technologie wirklich breite Akzeptanz finden wird, hängt nicht nur mit ihrer technischen Qualität oder Usability zusammen. Auch die User Experience, die neben den Reaktionen der Nutzer*innen während der Anwendung auch ihre Erwartungen und Wahrnehmungen vor und nach der Anwendung umfasst, spielt eine zentrale Rolle. Die Messung der Qualität der Voice User Experience (Voice UX) ist daher von großem Interesse für die Bewertung und Optimierung von Sprachapplikationen. Die Frage, wie die Voice UX von sprachgesteuerten Systemen gemessen werden kann, ist jedoch noch offen. Aktuelle Methoden stützen sich häufig auf UX-Forschung zu grafischen Benutzeroberflächen, obwohl die sprachbasierten Interaktionsformen in der Regel weder visuell noch haptisch greifbar sind. In unserem Beitrag möchten wir den aktuellen Status quo der deutschen Voice User Experience untersuchen. Folgende Fragen stehen dabei im Mittelpunkt: Wie können Sprachanwendungen zu einem erfolgreichen Kundendialog beitragen? Welche Nutzerirritationen treten aktuell bei der Anwendung von Sprachassistenten auf? Mit welchen Methoden lässt sich die Voice User Experience messen?
In order to attract new students, German universities must provide quick and easy access to relevant information. A chatbot can help increase the efficiency in academic advising for prospective students. In this study we evaluate the acceptance and effects of chatbots in German student-university communication. We conducted a qualitative UX-Study with the chatbot prototype of Offenburg University of Applied Sciences (HSO), in order to determine which features are particularly relevant and which requirements are made by the users. The results show that acceptance increases if the chatbot offers quick and adequate assistance, furthermore, our participants preferred an informal communication style and valued friendly and helpful personality traits for chatbots.