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Allgemeine Geschäftsbedingungen als Instrument der Vereinfachung betrieblicher Vertragsgestaltung
(2018)
Im Wirtschaftsleben spielen heute AGB eine bedeutende Rolle. Diese sind nach § 305 Abs. 1 BGB alle, für eine Vielzahl von Verträgen vorformulierten Vertragsbedingungen, die eine Vertragspartei (Verwender) der anderen Vertragspartei bei Abschluss eines Vertrags stellt. Vertragsbedingungen sind dabei die Regelungen, die Bestandteil des Vertrages werden sollen.1 Gleichgültig ist, ob die Bestimmungen einen äußerlich gesonderten Bestandteil des Vertrags bilden oder in die Vertragsurkunde selbst aufgenommen werden, welchen Umfang sie aufweisen, in welcher Schriftart sie verfasst sind und welche Form der Vertrag hat (vgl. § 305 Abs. 1 S. 2 BGB). Durch AGB wird grundsätzlich ein Rationalisierungseffekt erreicht. Bei Abschluss von Massenverträgen stellen diese eine Vereinfachung der Vertragsabwicklung dar. Stetig gleichbleibende Vertragsregelungen können einmalig formuliert und ständig wiederverwendet werden. Des Weiteren verfolgen AGB den Zweck, das Risiko ihres Verwenders zu begrenzen. AGB stellen ebenso Regelungen des Rechtsverhältnisses zwischen den Vertragsparteien dar. Neben den Vorteilen, können sich aber auch nachteilige Aspekte für den Verwender ergeben. Durch die Vorformulierung von AGB kann die Gefahr bestehen, dass der AGB-Verwender die Regelungen ausschließlich zu seinen Gunsten und damit zum Nachteil der anderen Vertragspartei gestaltet. In einer Drucksituation kann die Gegenseite des Vertrages so gezwungen sein, sich mit den AGB als einverstanden zu erklären. Als Beispiel kann der AGB-Verwender eine Monopolstellung innehaben oder die andere Vertragspartei benötigt die Vertragsleistung dringend.
Die touristische Entwicklung in den deutschen Urlaubsorten gestaltet sich derzeit in der Regel sehr positiv. Dies ist einerseits sehr erfreulich und sollte Anlass für das Marketing geben, diese Situation zu verfestigen und zu verstärken; andererseits zeigt eine nähere Betrachtung, dass sich die Besucherströme in erster Linie auf die Hauptsaisonzeiten der jeweiligen Urlaubsgebiete konzentrieren. Für viele Bäderorte, vor allem etwa auch die der Ost- und Nordseeküste, sind dies die Ferienzeiten im Sommer. So verzeichnen viele Hotels und Restaurants bis zu 70 % ihrer Jahreseinnahmen in dieser nur dreimonatigen Periode. Das Problem besteht nun in den übrigen Jahreszeiten vor allem darin, dass bei geringem Umsatz trotzdem Personal und Einrichtungen vorgehalten werden müssen. Auch die vorhandenen gemeindlichen und privaten Infrastrukturen werden in den Nebensaisonzeiten nicht genügend ausgelastet. Läden und Geschäfte leiden zum Teil unter der geringen Gästezahl. Manche Urlaubsorte wirken, so vor allem im Winter, oft in diesen Zeiten wie ausgestorben. Entwicklungsbedarf entsteht nun darin, auch Angebote zu schaffen, die einen Ferienaufenthalt im Herbst, Winter und Frühjahr attraktiver machen. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel der folgenden Ausführungen, entsprechende innovative Lösungsansätze aufzuzeigen.
Bei der Produktion von Solarzellen aus multikristallinem Silizium haben Defekte aus der Kristallisationsphase starken Einfluss auf die Materialqualität der Wafer und damit auf den Wirkungsgrad der späteren Solarzelle. Ein Verständnis des Kornwachstums in multikristallinem Silizium während des Kristallisationsprozesses kann zur Optimierung desselben beitragen. In dieser Arbeit werden Methoden untersucht, optische Flüsse zwischen Korngrenzenbildern multikristalliner Si-Wafer mittels neuronaler Netze zu berechnen. Hierfür wird die Architektur eines ausgereiften faltungsbasierten neuronalen Netzes zur optischen Fluss-Berechnung genutzt und durch angepasstes Training auf Waferstrukturen zugeschnitten. Dies umfasst die Synthese eigener, auf Waferbilder basierender Trainingsdaten und das Training mit einer angepassten Fehlerfunktion zur Bewertung der Zuordnungsgenauigkeit von Körnern zwischen Wafern durch den optischen Fluss. Beide Maßnahmen zusammen führen zu einer Reduktion des Zuordnungsfehlers von Körnern zwischen Waferbildern um 45 % gegenüber einem hochoptimierten, auf allgemeine optische Flüsse trainierten Modell basierend auf demselben Netzwerk. Die geschätzte Zuordnungsgenauigkeit des besten Modells beträgt 92,4 % der Pixel der Korngrenzenbilder eines Wafers. Weiteres Verbesserungspotenzial ist vorhanden.