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Initially developed as a student project, a mobile ‘farm shop’ retail and freight service using a converted tram-train is being proposed for use on the regional rail network around Karlsruhe. This in turn could offer a more viable business model for other cargo tram initiatives.
Convolutional neural networks (CNN) define the state-of-the-art solution on many perceptual tasks. However, current CNN approaches largely remain vulnerable against adversarial perturbations of the input that have been crafted specifically to fool the system while being quasi-imperceptible to the human eye. In recent years, various approaches have been proposed to defend CNNs against such attacks, for example by model hardening or by adding explicit defence mechanisms. Thereby, a small “detector” is included in the network and trained on the binary classification task of distinguishing genuine data from data containing adversarial perturbations. In this work, we propose a simple and light-weight detector, which leverages recent findings on the relation between networks’ local intrinsic dimensionality (LID) and adversarial attacks. Based on a re-interpretation of the LID measure and several simple adaptations, we surpass the state-of-the-art on adversarial detection by a significant margin and reach almost perfect results in terms of F1-score for several networks and datasets. Sources available at: https://github.com/adverML/multiLID
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 has shown, how such detection can be achieved by deep learning methods. However, that particular approach is limited to the identification of only 4 types of vulnerabilities. Subsequently, we analyze 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 standardized LLVM Intermediate Representation. The 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, the methodology presented allows an accurate detection of 23 (compared to 4) vulnerabilities.
Featherweight Generic Go (FGG) is a minimal core calculus modeling the essential features of the programming language Go. It includes support for overloaded methods, interface types, structural subtyping and generics. The most straightforward semantic description of the dynamic behavior of FGG programs is to resolve method calls based on runtime type information of the receiver.
This article shows a different approach by defining a type-directed translation from FGG to an untyped lambda-calculus. The translation of an FGG program provides evidence for the availability of methods as additional dictionary parameters, similar to the dictionary-passing approach known from Haskell type classes. Then, method calls can be resolved by a simple lookup of the method definition in the dictionary.
Every program in the image of the translation has the same dynamic semantics as its source FGG program. The proof of this result is based on a syntactic, step-indexed logical relation. The step-index ensures a well-founded definition of the relation in the presence of recursive interface types and recursive methods.
Running shoes were categorized either as motion control, cushioned, or minimal footwear in the past. Today, these categories blur and are not as clearly defined. Moreover, with the advances in manufacturing processes, it is possible to create individualized running shoes that incorporate features that meet individual biomechanical and experiential needs. However, specific ways to individualize footwear to reduce individual injury risk are poorly understood. Therefore, the purpose of this scoping review was to provide an overview of (1) footwear design features that have the potential for individualization; (2) human biomechanical variability as a theoretical foundation for individualization; (3) the literature on the differential responses to footwear design features between selected groups of individuals. These purposes focus exclusively on reducing running-related risk factors for overuse injuries. We included studies in the English language on adults that analyzed: (1) potential interaction effects between footwear design features and subgroups of runners or covariates (e.g., age, gender) for running-related biomechanical risk factors or injury incidences; (2) footwear perception for a systematically modified footwear design feature. Most of the included articles (n = 107) analyzed male runners. Several footwear design features (e.g., midsole characteristics, upper, outsole profile) show potential for individualization. However, the overall body of literature addressing individualized 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 individualization.
Additive manufacturing (AM) and in particular the application of 3D multi material printing offers completely new production technologies thanks to the degree of freedom in design and the simultaneous processing of several materials in one component. Today's CAD systems for product development are volume-based and therefore cannot adequately implement the multi-material approach. Voxel-based CAD systems offer the advantage that a component can be divided into many voxels and different materials and functions can be assigned to these voxels. In this contribution two voxel-based CAD systems will be analyzed in order to simplify the AM on voxel level with different materials. Thus, a number of suitable criteria for evaluating voxel-based CAD systems are being developed and applied. The results of a technical-economic comparison show the differences between the voxel-based systems and disclose their disadvantages compared to conventional CAD systems. In order to overcome these disadvantages, a new method is therefore presented as an approach that enables the voxelization of a component in a simple way based on a conventional CAD model. The process chain of this new method is demonstrated using a typical component from product design. The results of this implementation of the new method are illustrated and analyzed.
SchulverwaltungSpezial
(2021)
Die Corona-Krise ist eine Herausforderung, bei der Schulleitungen nicht nur im Rahmen des Krisenmanagements und insbesondere der Krisenkommunikation gefordert sind, sondern darüber hinaus, ausgehend von der akuten Krisenbewältigung, auch ein proaktives Risikomanagement vornehmen müssen. Die Prinzipien Klarheit, Transparenz und Partizipation sowie die günstige Kombination von Zentralität und Dezentralität im Rahmen des Krisenmanagements sind die Voraussetzung für den Übergang in ein strategisch orientiertes proaktives Transformationsmanagement.
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.
Im Jahr 2020 sollten für den Zeitungssektor im Rahmen der coronabedingten Neuordnung der Bundesförderungen40 Mio. Euro für die Zustellförderung bereitgestellt werden. Im Rahmen der kontroversen Diskussion um diese direkte staatliche Förderung der Zeitungsbranche wandelte sich die geplante Förderung in ein 220 Mio. Euro-Pogramm zur Unterstützung der digitalen Transformation von Presseverlagen (Deutscher Bundestag 2020c). Im April 2021 erklärte das Bundeswirtschaftsministerium die geplante 220-Millionen-Presseförderung für gescheitert – es wolle das Hilfspaket „nach intensiver Prüfung“ nicht weiterverfolgen. Der vorliegende Beitrag gibt Einblick in die kontroverse Diskussion um die Frage einer direkten staatlichen Pressförderung und stellt sie in den Kontext der wirtschaftlichen und medienpolitischen Kernfrage, „wie sich publizisitsche Inhalte in Zeiten der Disruption etablierter Geschäftsmodelle noch finanzieren lassen“ (Jarren, Künzler & Puppis 2019: 421).
Die Entwicklung der Cyber-Bedrohungslandschaft zwingt Unternehmen zur Auseinandersetzung mit neuen funktionalen Herausforderungen. Da sich die Angriffsoberflächen genauso dynamisch verändern wie die Taktiken und Techniken, sollte die Corporate Governance für ein integratives Cyber-Risikomanagement sorgen, um das Cybersicherheitsmanagement differenziert einzubetten. Dadurch leistet die Corporate Governance einen Beitrag zur Steigerung der Cyber-Resilienz.
Das vermutlich wichtigste Tatbestandsmerkmal der Business Judgment Rule ist das Vorliegen einer angemessenen Informationsgrundlage. Sie gilt dann als erreicht, wenn ein Geschäftsleiter vernünftigerweise annehmen darf, dass die Verbesserung einer gegebenen Informationsqualität den dafür erforderlichen Aufwand an Zeit bzw. Geld nicht rechtfertigt. Implizit wird hierbei vorausgesetzt, dass man verschiedene Ausmaße an Zeit, Geld und Informationsqualität unterscheiden kann. Für den Zeit- und Geldaufwand stimmt das auch, aber wie stuft man die Informationsqualität ab? Im Beitrag wird für prognosebezogene Informationen ein entsprechender Vorschlag gemacht.
Zum Kern der Aufsichtsratstätigkeit gehört die Begutachtung der Qualität wichtiger Vorstandsentscheidungen. Hierbei ist nicht nur zu prüfen, ob es klar formulierte Entscheidungsziele gibt und alternative Handlungsmöglichkeiten in Betracht gezogen wurden. Zu beurteilen ist insbesondere auch die Qualität der Prognosen, auf denen die behaupteten Zielbeeinflussungen basieren. Woran erkennen Aufsichtsräte kritische Prognosen?
JARDIN GLOCAL
(2021)
Das künstlerische Forschungsprojekt DE/GLOBALIZE ist eine medienökologische Suchbewegung nach dem Terrestrischen. Im abschließenden Kapitel JARDIN GLOCAL schwenkt der Fokus von den Matters of Fact in Indien, über Matters of Concern in Ägypten hin zu Matter of Care am Oberrhein. Von Matter, Materie, über Mater, die Mutter-Erde, hin zum Garten – als eine Welt innerhalb von Welten, die einem zu Füßen liegt. Wir verstehen JARDIN GLOCAL als ein Labor, in dem der Mensch mit sich in Beziehung tritt. Ein Ort, der sich zwischen Hu- manisierung und Ausbeutung bewegt; der oft überraschende Gewächse, Eingriffe und Prozesse hervorbringt. Vor allem aber als einen Topos, der besondere Beobachtungen in Gang setzt.
In order to make material design processes more efficient in the future, the underlying multidimensional process parameter spaces must be systematically explored using digitalisation techniques such as machine learning (ML) and digital simulation. In this paper we shortly review essential concepts for the digitalisation of electrodeposition processes with a special focus on chromium plating from trivalent electrolytes.
Smarte Technologien ermöglichen eine engmaschige Kontrolle und Steuerung der Schülerinnen und Schüler. Die entscheidende Frage zu IT in Schulen ist daher: Folgen wir der Logik der technischen Systeme oder besinnen wir uns auf den pädagogischen Auftrag der Erziehung zu Mündigkeit und Selbstverantwortung?
Objective: To identify and evaluate the evidence of the most relevant running-related risk factors (RRRFs) for running-related overuse injuries (ROIs) and to suggest future research directions.
Design: Systematic review considering prospective and retrospective studies. (PROSPERO_ID: 236832)
Data sources: Pubmed. Connected Papers. The search was performed in February 2021.
Eligibility criteria: English language. Studies on participants whose primary sport is running addressing the risk for the seven most common ROIs and at least one kinematic, kinetic (including pressure measurements), or electromyographic RRRF. An RRRF needed to be identified in at least one prospective or two retrospective studies.
Results: Sixty-two articles fulfilled our eligibility criteria. Levels of evidence for specific ROIs ranged from conflicting to moderate evidence. Running populations and methods applied varied considerably between studies. While some RRRFs appeared for several ROIs, most RRRFs were specific for a particular ROI. The biomechanical measurements performed in many studies would have allowed for consideration of many more RRRFs than have been reported, highlighting a potential for more effective data usage in the future.
Conclusion: This study offers a comprehensive overview of RRRFs for the most common ROIs, which might serve as a starting point to develop ROI-specific risk profiles of individual runners. Future work should use macroscopic (big data) approaches involving long-term data collections in the real world and microscopic approaches involving precise stress calculations using recent developments in biomechanical modelling. However, consensus on data collection standards (including the quantification of workload and stress tolerance variables and the reporting of injuries) is warranted.
Über zwei Jahrzehnte hat sich an der Hochschule Offenburg im Umfeld von Professor Elmar Bollin eine Forschungsgruppe etabliert, die die Bereiche Gebäudeautomation und nachhaltige Energietechnik zusammenführten. Anfänglich ging es darum die Potenziale der internetbasierten Wetterprognostik und modell-basierten Anlagensteuerung für die Verbesserung des Komforts und der Energieeffizienz im Gebäude zu nutzen. Im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Einsatz von dynamischen Gebäudesimulationen konnte schließlich ein Algorithmus gefunden werden, der es ermöglichte auf Basis von prognostizierter Außentemperatur und Sonneneinstrahlung den Energiebedarf eines Bürogebäudes für den Folgetag vorherzusagen. In Verbindung mit der Gebäudeautomation entstand so die adaptive und prädiktive TABS-Steuerung AMLR.
Über zwei Jahrzehnte hat sich an der Hochschule Offenburg eine Forschungsgruppe etabliert, die die beiden Bereiche Gebäudeautomation und nachhaltige Energietechnik zusammenführte. Anfangs ging es darum, Potentiale der internetbasierten Wetterprognostik und modell-basierten Anlagensteuerung für die Verbesserung des Komforts und der Energieeffizienz im Gebäude zu nutzen. Im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Einsatz von dynamischen Gebäudesimulationen konnte ein Algorithmus gefunden werden, der es ermöglichte auf Basis von prognostizierter Außentemperatur und Sonneneinstrahlung den Energiebedarf eines Bürogebäudes für den Folgetag vorherzusagen. In Verbindung mit der Gebäudeautomation entstand so die adaptive und prädiktive TABS-Steuerung AMLR.
In the modern knowledge-based and digital economy, the value of knowledge is growing relative to other assets and new intellectual property is being created at an ever-increasing rate. Therefore, the ability to find non-trivial solutions, systematically generate new concepts, and create intellectual property rapidly become crucial to achieving competitive advantage and leveraging the intellectual potential of organizations.
Im Archiv für Kriminologie wurden bislang drei Arbeiten zur 3-D-CAD-Rekonstruktion der ersten "Eisernen Hand" des berühmten Reichsritters Gottfried ("Götz") von Berlichingen (1480-1562) vorgestellt. Mittlerweile sind einige neue Gesichtspunkte herausgearbeitet worden, die hier kurz als Ergänzung mitgeteilt werden sollen.
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
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.
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.
Multiple Object Tracking (MOT) is a long-standing task in computer vision. Current approaches based on the tracking by detection paradigm either require some sort of domain knowledge or supervision to associate data correctly into tracks. In this work, we present an unsupervised multiple object tracking approach based on visual features and minimum cost lifted multicuts. Our method is based on straight-forward spatio-temporal cues that can be extracted from neighboring frames in an image sequences without superivison. Clustering based on these cues enables us to learn the required appearance invariances for the tracking task at hand and train an autoencoder to generate suitable latent representation. Thus, the resulting latent representations can serve as robust appearance cues for tracking even over large temporal distances where no reliable spatio-temporal features could be extracted. We show that, despite being trained without using the provided annotations, our model provides competitive results on the challenging MOT Benchmark for pedestrian tracking.
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.
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.
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.
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.
… nicht nur in der Energiewirtschaft, sondern auch im positiven und wahrsten Sinne des Wortes in der Fachgruppe PM Windenergie. In über 40 Jahren GPM wurde immer wieder deutlich, dass Projekte und Programme in Wirtschaft und Gesellschaft nicht nur begleitet, sondern auch aus der GPM heraus mitgestaltet werden. Die Entwicklung und die Ergebnisse der Fachgruppe Windenergie machen dies besonders deutlich.
Die wichtigste Erfahrung beim Zeichnen ist der Prozess, mit einem Stift Spuren und Zeichen zu setzen, die direkt beim Zeichnen entstehen. Ob mit Stift auf Papier, mit dem Finger oder einem Stock im Sand: Man lässt sich auf diesen Prozess des Entstehens ein. Es ist ein Wechselspiel von Auge und Hand, mal gewollt und kontrolliert, ein anderes Mal als Spiel aus Neugier, Intuition und Zufall. Wenn es gelingt, den Alltag auszuschließen, ist Zeichnen wie Musizieren oder Tanzen, ein Akt der Poiesis, das Hervorbringen von Werken im autotelischen Zustand. Handeln und Sein ist als Qualität und Erkenntnisform eins oder neudeutsch: Ich bin im Flow.
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.
VR als Chance für Museen
(2020)