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In einer Vorlesung nicht abgehängt zu werden und die vielen Ergebnisse strukturiert zu sichern, ist für Studienanfänger eine große Herausforderung. Mitschriebe sind sehr oft unvollständig, unstrukturiert oder „zerfläddert“. Mitschreib-Marathon und Mitdenken schließen sich bei vielen aus. Auch aktivierende Lehrmethoden, Medienwechsel, Lehrvideos führen oft dazu, dass eine strukturierte Sicherung der Inhalte des Lehrgesprächs noch erschwert wird.
Es wird ein Best Practice Beispiel gezeigt, Mathematik-Vorlesungen über ein Tablet-basiertes Mitmach-Skript zu gestalten. Dieses dient als Schrittmacher zwischen Input- und Verarbeitungsphasen und unterstützt die strukturierte Verschriftlichung, indem es Vorteile von Tafel, PPT und klassischem Skript vereint. Traditionelle Methoden werden mit technologischen Möglichkeiten kombiniert, um die angesprochenen Herausforderungen bewusster im Lehrstil zu berücksichtigen. Verbindungen zu Virtual Classroom und Video-gestützter Lehre werden aufgezeigt.
We present the design of a system combining augmented reality (AR) and gamification to support elderly persons’ rehabilitation activities. The system is attached to the waist; it collects detailed movement data and at the same time augments the user’s path by projections. The projected AR-elements can provide location-based information or incite movement games. The collected data can be observed by therapists. Based on this data, the challenge level can be more frequently adapted, keeping up the patient’s motivation. The exercises can involve cognitive elements (for mild cognitive impairments), physiological elements (rehabilitation), or both. The overall vision is an individualized and gamified therapy. Thus, the system also offers application scenarios beyond rehabilitation in sports. In accordance with the methodology of design thinking, we present a first specification and a design vision based on inputs from business experts, gerontologists, physiologists, psychologists, game designers, cognitive scientists and computer scientists.
In this article, we present a taxonomy in Robot-Assisted Training; a growing body of research in Human–Robot Interaction which focuses on how robotic agents and devices can be used to enhance user’s performance during a cognitive or physical training task. Robot-Assisted Training systems have been successfully deployed to enhance the effects of a training session in various contexts, i.e., rehabilitation systems, educational environments, vocational settings, etc. The proposed taxonomy suggests a set of categories and parameters that can be used to characterize such systems, considering the current research trends and needs for the design, development and evaluation of Robot-Assisted Training systems. To this end, we review recent works and applications in Robot-Assisted Training systems, as well as related taxonomies in Human–Robot Interaction. The goal is to identify and discuss open challenges, highlighting the different aspects of a Robot-Assisted Training system, considering both robot perception and behavior control.
Brand identification has the potential of shaping individuals' attitudes, performance and commitment within learning and work contexts. We explore these effects, by incorporating elements of branded identification within gamified environments. We report a study with 44 employees, in which task performance and emotional outcomes are assessed in a real-world assembly scenario - namely, while performing a soldering task. Our results indicate that brand identification has a direct impact on individuals' attitude towards the task at hand: while instigating positive emotions, aversion and reactance also arise.
Dieser Artikel gibt einen Überblick der Möglichkeiten kontextbewusster Systeme und erläutert, wie diese die Autonomie zugleich erweitern und begrenzen können. Anwendungsbeispiele wie autonomes Fahren, Rehabilitation, industrielle Arbeit und Robotik zeigen die technischen Möglichkeiten auf. Neben der Erkennung von räumlichen Details werden auch die Potenziale der Erkennung von Emotionen beschrieben. Dabei wird zugunsten der Allgemeinverständlichkeit auf eine tiefe technische Detaillierung verzichtet, zugleich aber auf die jeweils relevante Forschungsliteratur verweisen.
Social robots are robots interacting with humans not only in collaborative settings, but also in personal settings like domestic services and healthcare. Some social robots simulate feelings (companions) while others just help lifting (assistants). However, they often incite both fascination and fear: what abilities should social robots have and what should remain exclusive to humans? We provide a historical background on the development of robots and related machines (1), discuss examples of social robots (2) and present an expert study on their desired future abilities and applications (3) conducted within the Forum of the European Active and Assisted Living Programme (AAL). The findings indicate that most technologies required for the social robots' emotion sensing are considered ready. For care robots, the experts approve health-related tasks like drawing blood while they prefer humans to do nursing tasks like washing. On a larger societal scale, the acceptance of social robots increases highly significantly with familiarity, making health robots and even military drones more acceptable than sex robots or child companion robots for childless couples. Accordingly, the acceptance of social robots seems to decrease with the level of face-to-face emotions involved.
Deafblindness is a condition that limits communication capabilities primarily to the haptic channel. In the EU-funded project SUITCEYES we design a system which allows haptic and thermal communication via soft interfaces and textiles. Based on user needs and informed by disability studies, we combine elements from smart textiles, sensors, semantic technologies, image processing, face and object recognition, machine learning, affective computing, and gamification. In this work, we present the underlying concepts and the overall design vision of the resulting assistive smart wearable.
Freiwillige Fachtutorien erreichen aus unterschiedlichen Gründen nicht alle Studierenden. Allein der subjektive Eindruck, dass zu wenige Ressourcen seitens der Hochschule (Übungsräume, studentische Tutoren, lückenlose Stundenplanpassung) oder der Studierenden (Zeit, Motivation) zur Verfügung stünden, führt zu Absenzen bei freiwilligen Präsenztutorien. Um die empfundenen und realen Begrenzungen dieser Veranstaltungen zu verringern, wurden für den Studiengang Maschinenbau die Musterlösungen der Übungsaufgaben Physik und Mathematik in Form von Videoclips erstellt und über die Lernplattform Moodle für alle Studierende des Semesters bereitgestellt. Die Clips beziehen sich jeweils auf eine Teilaufgabe und besitzen die Länge eines typischen Youtube-Tutorials. In etwa 5 Minuten bieten sie dem Zuschauer einen Lösungsweg zu den jeweiligen Übungsaufgaben. Die Studierenden können die Clips alternativ oder ergänzend zur Präsenzveranstaltung nutzen. Bei der Erstellung der Clips wurde auf den Einsatz von Spezialeffekten wie Animationen etc. zugunsten einer effizienten Produktion verzichtet, so dass eine einzelne Lehrperson pro Stunde etwa 10 bis 20 Minuten Videoclips aufzeichnen kann. Die Auswertung der Zugriffszahlen auf die Clip-Dateien ermöglicht eine aufgabengenaue Ermittlung der aktiven Nutzer. Im Betrag wird eine vorläufige Auswertung der Teilnehmerzahl und der Korrelation zwischen Klausurergebnis und Nutzungsgrad präsentiert.
Mediaplanung
(2018)
Die traditionellen Geschäftsmodelle der Medienbranche beruhen auf der Werbevermarktung von Spots, Anzeigen und Beilagen und teilweise einem direkten Erlösmodell für journalistische Inhalte durch Subscriber-Modelle/Abonnement bzw. Einzelverkaufserlöse. Diese Geschäftsmodelle verändern sich im Rahmen der digitalen Transformation und der damit verbundenen Medienkonvergenz zugunsten neuer nicht-journalistischer digitaler Geschäftsmodelle. Entscheidend ist eine Analyse der kompletten Geschäftsmodelle vor allem im Hinblick auf die Zielgruppen und den Nutzen der neuen Produkte, bevor der Teilaspekt der unterschiedlichen Erlösmodelle für crossmediale Medien aus der Perspektive der Medienunternehmen geklärt werden kann.
Die digitale Transformation als Vernetzung von Menschen, Organisationen, Maschinen, bis hin zu simplen Gegenständen des täglichen Lebens hat mehr oder weniger starke Auswirkungen auf alle Lebensbereiche. Künstliche Intelligenz und autonome technische Systeme haben direkte Auswirkungen auf die Autonomie des Einzelnen, was neue Fragen für Wissenschaft und Praxis aufwirft. In unterschiedlichen Beiträgen werden Autonomiegewinne und -verluste skizziert, die sich unter anderem im Bereich des Rechts, der Informations- und Kommunikationstechnologien, in Kunst und Gestaltung, bei Kundenbeziehungen, Kryptowährungen, Medieninhalten sowie im digitalen Arbeitsalltag feststellen lassen. Kritische Entwicklungen wie digitale Sorglosigkeit und Tools und Verfahren wie Projektmanagementsoftware oder predictive analytics gilt es dabei zu bewerten. Damit liefert dieser Band einen Überblick zum aktuellen Stand der Diskussion, zeigt Zusammenhänge auf und sensibilisiert für die Gestaltung des digitalen Wandels.
This paper describes the use of the single-linkage hierarchical clustering method in outlier detection for manufactured metal work pieces. The main goal of the study is to group defects that occur 5 mm into a work piece from the edge, i.e., the border of the metal work piece. The goal is to remove defects outside the area of interest as outliers. According to the assumptions made for the performance criteria, the single-linkage method has achieved better results compared to other agglomeration methods.
In public transportation, the motor pool often consists of various different vehicles bought over a duration of many years. Sometimes, they even differ within one batch bought at the same time. This poses a considerable challenge in the storage and allocation of spare parts, especially in the event of damage to a vehicle. Correctly assigning these parts before the vehicle reaches the workshop could significantly reduce both the downtime and, therefore, the actual costs for companies. In order to achieve this, the current software uses a simple probability calculation. To improve the performance, the data of specific companies was analysed, preprocessed and used with several modelling techniques to classify and, therefore, predict the spare parts to be used in the event of a faulty vehicle. We summarize our experience running through the steps of the Cross Industry Standard Process for Data Mining and compare the performance to the previously used probability. Gradient Boosting Trees turned out to be the best modeling technique for this special case.
Data Science gilt als eine der wichtigsten Entwicklungen der letzten
Jahre und viele Unternehmen sehen in Data Science die Möglichkeit,
ihre Daten zusätzlich wertschöpfend zu nutzen. Dabei kann es sich um
die Optimierung von Maintenance-Prozessen handeln, um eine bessere
Steuerung der eigenen Preis- und Lagerhaltungsstrategie oder auch
um völlig neue Services und Produkte, die durch Data Science möglich
werden. Die im Unternehmen vorliegenden Daten, an die so hohe Erwartungen
geknüpft wurden, sollen dazu genutzt werden, um Services
und Prozesse effizienter und passgenauer gestalten zu können. Vielfach
gilt Data Science dabei als Allheilmittel: Daten, die über Jahre hinweg
gesammelt wurden und mit zunehmender Geschwindigkeit und Heterogenität
anfallen, sollen endlich nutzbar gemacht werden. Zwar sind die
eingesetzten Techniken und Algorithmen teilweise schon zehn Jahre und
mehr alt, doch erst jetzt entfalten sie im Zusammenspiel mit Big Data
ihr Potenzial im Unternehmensumfeld. Die Erwartungen sind hoch, doch
der Weg zu den neuen Erkenntnissen ist mit hohem Aufwand verbunden
und wird von einigen Unternehmen noch immer unterschätzt.
Für Unternehmen mit einem traditionellen BI-Ansatz stellt Data Science
ein ergänzendes Set von Methoden und Werkzeugen dar, mit deren Hilfe
die Informationsversorgung der Entscheider auf den verschiedenen
hierarchischen Ebenen noch besser gestaltet werden kann. So zum Beispiel,
wenn man mit Data Science feststellt, dass die Wahrscheinlichkeit
für einen Versicherungsabschluss steigt, wenn bei der Auswahl der
anzusprechenden Kunden zusätzliche Daten herangezogen werden, die
zwar bereits vorliegen, aber noch nicht berücksichtigt worden sind. Im
Extremfall werden auch Entscheidungen vollständig automatisiert, die
bisher von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern getroffen wurden. Ein Algorithmus
legt dann fest, wann Ware nachbestellt oder welcher Preis für
den Endkunden festgesetzt wird.
Im vorliegenden E-Book soll ein Überblick über das Gebiet Data Science
gegeben werden. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf das Zusammenspiel
sowie das Mit- und Nebeneinander von Data Science und vorhandenen
BI-Systemen gelegt.
Hot work tools are subjected to complex thermal and mechanical loads during hot forming processes. Locally, the stresses can exceed the material’s yield strength in highly loaded areas as e.g. in small radii in die cavities. To sustain the high loads, the hot forming tools are typically made of martensitic hot work steels. While temperatures for annealing of the tool steels usually lie in the range between 400 and 600 °C, the steels may experience even higher temperatures during hot forming, resulting in softening of the material due to coarsening of strengthening particles. In this paper, a temperature dependent cyclic plasticity model for the martensitic hot work tool steel 1.2367 (X38CrMoV5-3) is presented that includes softening due to particle coarsening and that can be applied in finite-element calculations to assess the effect of softening on the thermomechanical fatigue life of hot work tools. To this end, a kinetic model for the evolution of the mean size of secondary carbides based on Ostwald ripening is coupled with a cyclic plasticity model with kinematic hardening. Mechanism-based relations are developed to describe the dependency of the mechanical properties on carbide size and temperature. The material properties of the mechanical and kinetic model are determined on the basis of tempering hardness curves as well as monotonic and cyclic tests.
In this paper, the temperature dependent cyclic mechanical properties of the martensitic hot work tool steel 1.2367 after tempering are investigated. To this end, hardness measurements as well as monotonic and cyclic tests at temperatures in the range from room temperature to 650 °C are performed on material tempered for different tempering times and temperatures. To describe the observed time and temperature dependent softening during tempering a kinetic model for the evolution of the mean size of secondary carbides based on Ostwald ripening is developed. Furthermore, mechanism-based as well as phenomenological relations for the cyclic mechanical properties of the Ramberg-Osgood model depending on carbide size and temperature are introduced. A good overall agreement of the measured and the calculated stress-strain hysteresis loops for different temperatures and heat treatments is obtained using the determined material properties of the kinetic and mechanical model.
In this paper the yield surface of a recently presented microstructure-based volume element of the gray cast iron material GJL-250 is assessed after different plastic loading histories. The evolution of the yield surface is investigated for different volumetric, deviatoric and uniaxial loadings. The micromechanical material properties of the metallic matrix and the graphite inclusions are validated by means experimental stress-strain hysteresis loops. The metallic matrix is modeled as elastic-plastic with a non-linear kinematic hardening law. The graphite inclusions are described by means of a volumetric strain state dependent Young’s modulus. The results show that the shape of the yield surface does not change significantly in comparison to the initial yield surface after pure deviatoric loadings. After volumetric loadings, the dependence of the material on the Lode angle is significantly reduced. Uniaxial tensile preloadings result in a deformed yield surface, whereby the magnitude of the deformation depends on the applied load. Uniaxial preloadings to compression do not change the shape of the initial yield surface.
Die Frage nach der Erforderlichkeit der Benennung eines Datenschutzbeauftragten wird derzeit oft gestellt. Der Beitrag gibt anhand einer Checkliste Leitlinien zu ihrer Beantwortung. Diese richtet sich seit dem 25.5.2018 bei nicht-öffentlichen Stellen (namentlich Unternehmen, aber auch Vereinen) nach Art. 37 DSGVO und § 38 BDSG n.F.
Die Frage nach der Erforderlichkeit der Benennung eines Datenschutzbeauftragten wird derzeit oft gestellt. Der Beitrag gibt anhand einer Checkliste Leitlinien zu ihrer Beantwortung. Diese richtet sich seit dem 25.5.2018 bei nicht-öffentlichen Stellen (namentlich Unternehmen, aber auch Vereinen) nach Art. 37 DSGVO und § 38 BDSG n.F.
BGH "Preisportal"
(2018)
LG Frankfurt/M. "Hooligan"
(2018)
LG München I "Lieferfrist"
(2018)
BGH "Mehrere Werbekanäle"
(2018)
Oxide semiconductors are highly promising candidates for the most awaited, next-generation electronics, namely, printed electronics. As a fabrication route for the solution-processed/printed oxide semiconductors, photonic curing is becoming increasingly popular, as compared to the conventional thermal curing method; the former offers numerous advantages over the latter, such as low process temperatures and short exposure time and thereby, high throughput compatibility. Here, using dissimilar photonic curing concepts (UV–visible light and UV-laser), we demonstrate facile fabrication of high performance In2O3 field-effect transistors (FETs). Beside the processing related issues (temperature, time etc.), the other known limitation of oxide electronics is the lack of high performance p-type semiconductors, which can be bypassed using unipolar logics from high mobility n-type semiconductors alone. Interestingly, here we have found that our chosen distinct photonic curing methods can offer a large variation in threshold voltage, when they are fabricated from the same precursor ink. Consequently, both depletion and enhancement-mode devices have been achieved which can be used as the pull-up and pull-down transistors in unipolar inverters. The present device fabrication recipe demonstrates fast processing of low operation voltage, high performance FETs with large threshold voltage tunability.
A printed electronics technology has the advantage of additive and extremely low-cost fabrication compared with the conventional silicon technology. Specifically, printed electrolyte-gated field-effect transistors (EGFETs) are attractive for low-cost applications in the Internet-of-Things domain as they can operate at low supply voltages. In this paper, we propose an empirical dc model for EGFETs, which can describe the behavior of the EGFETs smoothly and accurately over all regimes. The proposed model, built by extending the Enz-Krummenacher-Vittoz model, can also be used to model process variations, which was not possible previously due to fixed parameters for near threshold regime. It offers a single model for all the operating regions of the transistors with only one equation for the drain current. Additionally, it models the transistors with a less number of parameters but higher accuracy compared with existing techniques. Measurement results from several fabricated EGFETs confirm that the proposed model can predict the I-V more accurately compared with the state-of-the-art models in all operating regions. Additionally, the measurements on the frequency of a fabricated ring oscillator are only 4.7% different from the simulation results based on the proposed model using values for the switching capacitances extracted from measurement data, which shows more than 2× improvement compared with the state-of-the-art model.
Printed Electronics (PE) is a promising technology that provides mechanical flexibility and low-cost fabrication. These features make PE the key enabler for emerging applications, such as smart sensors, wearables, and Internet of Things (IoTs). Since these applications need secure communication and/or authentication, it is vital to utilize security primitives for cryptographic key and identification. Physical Unclonable Functions (PUF) have been adopted widely to provide the secure keys. In this work, we present a weak PUF based on Electrolyte-gated FETs using inorganic inkjet printed electronics. A comprehensive analysis framework including Monte Carlo simulations based on real device measurements is developed to evaluate the proposed PE-PUF. Moreover, a multi-bit PE-PUF design is proposed to optimize area usage. The analysis results show that the PE-PUF has ideal uniqueness, good reliability, and can operates at low voltage which is critical for low-power PE applications. In addition, the proposed multi-bit PE-PUF reduces the area usage around 30%.