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Hintergrund: Richtung und Stärke des elektrischen Feldes (E-Feld) der biventrikulären (BV) Stimulation und elektrische interventrikuläre Desynchronisation sind bei Patienten mit Herzinsuffizienz und verbreitertem QRS Komplex von Bedeutung für den Erfolg der kardialen Resynchronisationstherapie (CRT). Das 3D Herzrhythmusmodell (HRM) ermöglicht die
Simulation von CRT und Hochfrequenz (HF) Ablation. Das Ziel der Studie besteht in der Integration von Schrittmacher- und Ablationselektroden in das HRM zur E-Feld Simulation der BV Stimulation und thermischen Feld (T-Feld) Simulation der HF Ablation von Vorhofflimmern (AF).
Methoden: Es wurden fünf multipolare linksventrikuläre (LV) Elektroden, eine epikardiale LV Elektrode, vier bipolare rechtsatriale (RA) Elektroden, zwei rechtsventrikuläre (RV) Elektroden und ein HF Ablationskatheter mit CST (Computer Simulation Technology, Darmstadt) modelliert und das HRM (Schalk et al: Clin Res Cardiol 106, Suppl 1, April 2017, P1812) um den Koronarvenensinus (CS) erweitert (HRM-CS). E-Feld Simulationen bei vorhofsynchroner BV Stimulation und bei RA Stimulation mit RV und LV Ableitung erfolgten mit den Elektroden Select Secure 3830, Capsure VDD-2 5038 und Attain OTW 4194 im HRM+CS (Fig.). F-Feld Simulationen der HF Ablation von AF bei CRT wurden mit integriertem Ablationskatheter AlCath G FullCircle (Biotronik) simuliert.
Ergebnisse: HRM-CS ermöglichte 3D E-Feld Simulationen bei vorhofsynchroner bipolarer BV Stimulation und bei bipolarer RA Stimulation mit bipolarer RV und LV Ableitung. RV und LV Stimulation erfolgten zeitgleich bei einer Amplitude von 3 V an der LV Elektrode und 1 V an der RV Elektrode mit einer Impulsbreite von jeweils 0,5 ms. Die von der BV Stimulationen erzeugten Fernpotentiale konnten von der RA Elektrode wahrgenommen werden. Das Fernpotential an der RA Elektrodenspitze betrug 32,86 mV und in 1 mm Abstand von der RA Elektrodenspitze ergab sich ein Fernpotential von 185,97 mV. HRM-CS ermöglichte 3D T-Feld Simulationen der HF Ablation von AF bei CRT. Das T-Feld bei HF Ablation des AV-Knotens wurde mit einer anliegenden Leistung von 5 W bei 420 kHz an der distalen 8 mm Ablationselektrode simuliert. Die Temperatur an der Katheterspitze betrug nach 5 s Ablationsdauer 88,66 °C, in 1 mm Abstand von der Katheterspitze im Myokard 42,17 °C und in 2 mm Abstand 37,49 °C.
Schlussfolgerungen: HRM-CS und Elektrodenmodelle ermöglichen die 3D Simulationen von E-Feldern bei vorhofsynchroner BV Stimulation, RA Stimulation mit RV und LV Wahrnehmung und von T-Feldern bei HF Ablation. E-Feld Simulationen von RA, RV und LV Stimulation und Sensing können möglicherweise zur Vorhersage von CRT Respondern genutzt werden.
Die Erstellung und der Einsatz digitaler Medien basieren häufig auf der Annahme eines idealtypischen Lernprozesses, welcher die effektive Erarbeitung von Inhalten unter Berücksichtigung individueller Vorkenntnisse und Lebensumstände ermöglicht. Erfahrungen Lehrender legen jedoch die Vermutung nahe, dass Studierende selten ein idealtypisches Lernverhalten an den Tag legen. Für den Beitrag „Nutzungsmuster bei digitalen Medien“ wurden Forschungsarbeiten zu digitalen instruktionalen Medien gezielt ausgewertet, um die tatsächlichen Verhaltensweisen beim Lernen und die hiermit verbundenen Wirkungen aufzuzeigen. Aufbauend auf den Erkenntnissen soll eine Diskussion um mögliche Folgerungen für die Lehre angeregt werden.
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.
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.
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.
Colored glass products with various printing technologies are becoming more important in industry. The aim is to achieve individual solution in a very short delivery time. Conventional thermal treatment of burning glasses in oven for tempered color printing has predominant issues with high time consumption, energy consumption and manufacturing cost. It requires alternative process development.
This paper proposes laser process to overcome issues in conventional treatment with the latest results of tempering colored glass. Samples have been analyzed with the scanning electron microscope (SEM). Two different laser systems have been applied and the glass has been printed with black paste.
CONTEXT
The paper addresses the needs of medium and small businesses regarding qualification of R&D specialists in the interdisciplinary cross-industry innovation, which promises a considerable reduction of investments and R&D expenditures. The cross-industry innovation is commonly understood as identification of analogies and transfer of technologies, processes, technical solutions, working principles or business models between industrial sectors. However, engineering graduates and specialists frequently lack the advanced skills and knowledge required to run interdisciplinary innovation across the industry boundaries.
PURPOSE
The study compares the efficiency of the cross-industry innovation methods in one semester project-oriented course. It identifies the individual challenges and preferred working techniques of the students with different prior knowledge, sets of experiences, and cultural contexts, which require attention by engineering educators.
APPROACH
Two parallel one-semester courses were offered to the mechanical and process engineering students enrolled in bachelor’s and master’s degree programs at the faculty of mechanical and process engineering. The students from different years of study were working in 12 teams of 3…6 persons each on different innovation projects, spending two hours a week in the classroom and additionally on average two hours weekly on their project research. Students' feedback and self-assessments concerning gained skills, efficiency of learned tools and intermediate findings were documented, analysed, and discussed regularly along the course.
RESULTS
Analysis of numerous student projects allows to compare and to select the tools most appropriate for finding cross-industry solutions, such as thinking in analogies, web monitoring, function-oriented search, databases of technological effects and processes, special creativity techniques and others. The utilization of learned skills in practical innovation work strengthens the motivation of students and enhances their entrepreneurial competences. Suggested learning course and given recommendations help facilitate sustainable education of ambitious specialists.
CONCLUSIONS
The structured cross-industry innovation can be successfully run as a systematic process and learned in one semester course. The choice of the preferred working teqniques made by the students is affected by their prior knowledge in science, practical experience, and cultural contexts. Major outcomes of the students’ innovation projects such as feasibility, novelty and customer value of the concepts are primarily influenced by students’ engineering design skills, prior knowledge of the technologies, and industrial or business experience.
Modelling detailed chemistry in lithium-ion batteries: Insight into performance, ageing and safety
(2018)
The comprehensive assessment method includes 80 innovation performance parameters and 10 key indicators of innovation capability, such as innovation process performance, innovating system performance, market and customer orientation, technology orientation, creativity, leadership, communication and knowledge management, risk and cost management, innovative climate, and innovation competences. The cross-industry study identifies parameters critical for innovation success and reveals different innovation performance patterns in companies.
Accelerated transformation of the society and industry through digi-talization, artificial intelligence and other emerging technologies has intensified the need for university graduates that are capable of rapidly finding breakthrough solutions to complex problems, and can successfully implement innovation con-cepts. However, there are only few universities making significant efforts to com-prehensively incorporate creative and systematic tools of TRIZ (theory of in-ventive problem solving) and KBI (knowledge-based innovation) into their de-gree structure. Engineering curricula offer little room for enhancing creativity and inventiveness by means of discipline‐specific subjects. Moreover, many ed-ucators mistakenly believe that students are either inherently creative, or will in-evitably obtain adequate problem-solving skills as a result of their university study. This paper discusses challenges of intelligent integration of TRIZ and KBI into university curricula. It advocates the need for development of standard guidelines and best-practice recommendations in order to facilitate sustainable education of ambitious, talented, and inventive specialists. Reflections of educa-tors that teach TRIZ and KBI to students from mechanical, electrical, process engineering, and business administration are presented.
Economic growth and ecological problems have pushed industries to switch to eco-friendly technologies. However, environmental impact is still often neglected since production efficiency remains the main concern. Patent analysis in the field of process engineering shows that, on the one hand, some eco-issues appear as secondary problems of the new technologies, and on the other hand, eco-friendly solutions often show lower efficiency or performance capability. The study categorizes typical environmental problems and eco-contradictions in the field of process engineering involving solids handling and identifies underlying inventive principles that have a higher value for environmental innovation. Finally, 42 eco-innovation methods adapting TRIZ are chronologically presented and discussed.