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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.
Crowdinvesting als alternative Unternehmensfinanzierung - Grundlagen und Marktdaten in Deutschland
(2015)
Interne Revision: Anforderungen an die Wirksamkeit – ein Vergleich von IDW EPS 983 und MaRisk
(2017)
In der genossenschaftlichen FinanzGruppe werden neben Verbundunternehmen wie zum Beispiel der DZ Bank rund 45 bis 50 Genossenschaftsbanken von der künftigen Berichtspflicht nach der sogenannten CSR-Richtlinie betroffen sein. Dieser Artikel gibt Hinweise zu Auswirkungen der neuen Gesetzeslage, aber auch zu Chancen und Potenzialen. Diskutiert wird insbesondere, was das neue Gesetz bzw. der Regierungsentwurf von 2016 besagt, und was die Vorgaben konkret für Genossenschaftsbanken bedeuten. Der Beitrag diskutiert zudem Synergien, Chancen und Potenziale: Das Thema Nachhaltigkeit kann wertvolle Impulse für eine zielgerichtete Weiterentwicklung des eigenen Geschäftsmodells bieten, beispielsweise wie neue Kundengruppen und/oder neue Ertragspotenziale mit Hilfe von neuen Produkten beziehungsweise Geschäftsfeldern erschlossen werden können.
Die Coronakrise hat weltweit das Wirtschafts- und Gesellschaftsleben in bisher ungekannter Weise verändert. Die ohnehin bereits komplexen Herausforderungen in Zeiten des Klimawandels sind damit noch gestiegen. Genossenschaftliche Innovationsökosysteme können Lösungsansätze für die gravierenden Veränderungen im unternehmerischen, kommunalen und gesellschaftlichen Umfeld schaffen.
Eine Mitte November veröffentlichte EU-Richtlinie sieht vor, dass ab 2017 Unternehmen mit durchschnittlich mehr als 500 Mitarbeitern bestimmte Nachhaltigkeitsangaben im Lagebericht veröffentlichen müssen. Auf den ersten Blick scheint hier weiterer administrativer Ballast für die wenigen betroffenen Genossenschaftsbanken zu entstehen. Doch daraus ergeben sich für die Institute auch Chancen. Es lohnt sich zu prüfen, ob ein aktives Nachhaltigkeitsmanagement sinnvoll erscheint.
Nachhaltigkeit in der DNA
(2014)
Der demografische Wandel wird betriebs- und volkswirtschaftlich vielfach mit dem Fachkräftemangel in Zusammenhang gebracht. Diese Sichtweise scheint jedoch verkürzt. Die Alterung der Gesellschaft wird die Geschäftsmodelle von Finanzdienstleistern in den nächsten Jahren auf den Prüfstand stellen. Dies gilt vor allem für regionalverankerte Institute. Ein frühzeitiges Gegensteuern auf den Ebenen Strategie, Kunden- und Mitgliederstruktur, Produktportfolio sowie Marketing und Vertrieb kann jedoch den Markterfolg langfristig sichern.
Sind Mitglieder eine aussterbende Spezies? Der demografische Wandel zeigt dringenden Handlungsbedarf
(2012)
The design of control systems in large-scale CPV power plants will be more challenging in the future. Reasons are the increasing size of power plants, the requirements of grid operators, new functions, and new technological trends in industrial automation or communication technology. Concepts and products from fixed-mounted PV can only partly be adopted since control systems for sun-tracking installations are considerable more complex due to the higher quantity of controllable entities. The objective of this paper is to deliver design considerations for next generation control systems. Therefore, the work identifies new applications of future control systems categorized into operation, monitoring and maintenance domains. The key-requirements of the technical system and the application layer are identified. In the resulting section, new strategies such as a more decentralized architecture are proposed and design criteria are derived. The contribution of this paper should allow manufacturers and research institutes to consider the design criteria in current development and to place further research on new functions and control strategies precisely.
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.
Kühlen mit Wärme
(2009)
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.
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.
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.
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.
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.
Worüber sprechen wir, wenn sich alles ändert? Schul-PR und kommunale, bzw. regionale Bildungsplanung
(2014)
Rezension zu Rolf Ph. Illenberger (2013): Erfolgsfaktoren printmarkenbasierter Online-Angebote
(2013)
Wir brauchen mehr Klarheit
(2015)