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Machine Learning als Schlüsseltechnologie für Digitalisierung: Wie funktioniert maschinelles Lernen?
(2019)
Apache Hadoop is a well-known open-source framework for storing and processing huge amounts of data. This paper shows the usage of the framework within a project of the university in cooperation with a semiconductor company. The goal of this project was to supplement the existing data landscape by the facilities of storing and analyzing the data on a new Apache Hadoop based platform.
Data Science
(2019)
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken. Neben den Grundlagen werden unter anderem folgende Themen behandelt:
- Data Science und künstliche Intelligenz
- Konzeption und Entwicklung von Data-driven Products
- Deep Learning
- Self-Service im Data-Science-Umfeld
- Data Privacy und Fragen zur digitalen Ethik
- Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O
- Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bei der Auswahl und Entwicklung von Data Science
- Predictive Maintenance
- Scrum in Data-Science-Projekten
Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele geben Einblicke in die aktuellen Erfahrungen bei Data-Science-Projekten und erlauben dem Leser einen direkten Transfer in die tägliche Arbeit.
Einleitung
(2019)
In diesem Beitrag werden grundlegende Aspekte und Methoden der Data Science erläutert. Nach dem Vorgehensmodell CRISP-DM sind in den Phasen Data Unterstanding und Data Preparation vor allem Verfahren der Datenselektion, Datenvorverarbeitung und der explorativen Datenanalyse anzuwenden. Beim Modeling, der Hauptaufgabe der Data Science, kann man überwachte und unüberwachte Methoden sowie Reinforcement Learning unterscheiden. Auf die Evaluation der Güte eines Modells anhand von Qualitätsmaßen wird anschließend eingegangen. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf weitere Themen wie Cognitive Computing.
Am Beispiel der kanadischen Metropole Vancouver zeigt sich, dass auch in Zeiten einer immer komplexer werdenden Welt Wirtschaftswachstum, Nachhaltigkeit und Lebenswert positiv korrelieren können und innerhalb weniger Jahrzehnte regional umsetzbar sind. Die Stadt setzt dabei überwiegend auf zentral gesteuerte Aktivitäten der „Vancouver Economic Comission“, die alle gesellschaftlichen und unternehmerischen Anspruchsgruppen auf der Basis werteorientierten Handelns konsequent das Ziel verfolgen lässt, Vancouver zu einer global anerkannten Stadt für innovatives, kreatives und nachhaltiges Business zu entwickeln. Das Streben Vancouvers weist dabei Parallelen zu genossenschaftlichen Wesensprinzipien sowie zu im deutschsprachigen Raum bereits existierenden Ansätzen genossenschaftlicher Innovationsökosysteme auf. Letztere haben bereits an verschiedenen Stellen bewiesen, dass sie das Potenzial haben in Zeiten komplexer Herausforderungen zukunftsfähige Lösungen für die Menschen in der Region gemeinschaftlich zu entwickeln. Gleichzeitig lassen sich mittels innovativer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle neue Ertragsquellen erschließen.
Strategen genossenschaftlicher oder kooperativer Banken und Unternehmen sollten nachfolgende Fragen bewegen:
• Was können deutsche Städte, Gemeinden und Regionen von Vancouver hinsichtlich des Aufbaus und der Gestaltung dynamischer Innovationsökosysteme lernen?
• Welche Rolle können Genossenschaften in Innovationsökosystemen spielen?
• Wie könnten die Innovationsprinzipien, -methoden und -formate in der jeweiligen Region erfolgversprechend eingesetzt werden?
Massive Umwälzungen im Marktumfeld, verstärkt durch disruptive Technologien, stellen viele Unternehmen vor die existenzielle Frage, wie sie ihr etabliertes Geschäftsmodell zukunftsfähig weiterentwickeln können beziehungsweise wie sie sich unter Umständen grundlegend neu aufstellen müssen. Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität (kurz VUKA) sind in diesem Kontext jene ungünstigen Begleiterscheinungen, die auch genossenschaftliche Unternehmen beeinflussen. Die vielfältigen Herausforderungen im Unternehmensumfeld, wie beispielsweise ungünstige demografische Entwicklungen, eine zunehmende Urbanisierung bei steigendem Bedarf an regionaler Daseinsvorsorge, Wettbewerbsdruck durch neue Geschäftsmodelle und Konkurrenten infolge der Künstlichen Intelligenz beziehungsweise Digitalisierung – zum Beispiel durch FinTechs – bedingen die Suche nach Orientierung, nach einem strategischen Kompass sowohl für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft.
In einer SAW-Vorrichtung, welche einen SAW-Chip umfasst, der einen SAW-Wandler aufweist, welcher innerhalb einer ersten Signalleitung angeordnet ist, werden Parasitärsignale infolge höherer Harmonischer der Betriebsfrequenz der SAW-Vorrichtungen durch Kompensationsmittel elektrisch beseitigt, welche zumindest eine zweite Signalleitung mit Mitteln zum Erzeugen eines Aufhebungssignals, das im Vorzeichen oder in der Phase vom Parasitärsignal verschieden ist, oder eine Nebenschlussleitung zum elektrischen Verbinden des SAW-Wandlers mit einer rückseitigen Metallisierung des SAW-Chips umfassen.
In a SAW device comprises a SAW chip bearing a SAW transducer arranged within a first signal line parasitic signals due to higher harmonics of the operating frequency of the SAW devices are electrically eliminated by compensating means comprising at least one second signal line having means for producing a cancelling signal different in sign or phase to the parasitic signal, or a shunt line to electrically connect the SAW transducer to a back side metallization of the SAW chip.
In numerical calculations, guided acoustic waves, localized in two spatial dimensions, have been shown to exist and their properties have been investigated in three different geometries, (i) a half-space consisting of two elastic media with a planar interface inclined to the common surface, (ii) a wedge made of two elastic media with a planar interface, and (iii) the free edge of an elastic layer between two quarter-spaces or two wedge-shaped pieces of a material with elastic properties and density differing from those of the intermediate layer.
For the special case of Poisson media forming systems (i) and (ii), the existence ranges of these 1D guided waves in parameter space have been determined and found to strongly depend on the inclination angle between surface and interface in case (i) and the wedge angle in case (ii). In a system of type (ii) made of two materials with strong acoustic mismatch and in systems of type (iii), leaky waves have been found with a high degree of spatial localization of the associated displacements, although the two materials constituting these structures are isotropic.
Both the fully guided and the leaky waves analyzed in this work could find applications in non-destructive evaluation of composite structures and should be accounted for in geophysical prospecting, for example.
A critical comparison is presented of the two computational approaches employed, namely a semi-analytical finite element scheme and a method based on an expansion of the displacement field in a double series of special functions.