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Die für den deutschen Glücks- und Gewinnspielmarkt derzeit geltenden rechtlichen und ordnungspolitischen Rahmenbedingungen führen dazu, dass sich der nicht-regulierte Markt deutlich zu Lasten des regulierten Marktes ausweitet, was negative volkswirtschaftliche und soziale Effekte zur Folge hat. Ziel der Politik sollte es sein, einen möglichst großen Teil des bis dato nicht-regulierten Marktes (Grau- und Schwarzmarkt) in einen geregelten Rahmen zu überführen.
To support complex business processes, information systems are required. Furthermore, to use these information systems efficiently, new processoriented organisational structures have to be implemented. This paper explores the tasks of a Chief Process Officer (CPO) and a Chief Information Officer (CIO) who both are responsible for realizing these objectives. First a short overview of Business Process Management as a fundamental part of Corporate Management is given. Second this paper discusses different roles which impact the concept of an integrated process management. Third different aspects of both the CIO and CPO role are described.
Dieser Beitrag will aufzeigen und geht der Frage nach, was der Business Case einer an Werten orientierten, verantwortungsvollen und somit einer durch Moral geprägten Führung in und von Unternehmen bedeutet. Es wird erläutert, auf welche Weise und unter Berücksichtigung welcher Aspekte eine „moralische“ Führung zur Wertschöpfung und damit zum Gewinn von Unternehmen beitragen kann. Wirtschaftliches Handeln wird oft im Konflikt zu moralischem Handeln wahrgenommen. Aus dem Zusammenhang mit dem Case des Business Case, der Instrumentalisierung von Moral im ökonomischen Sinn folgt die Begründung, dass die Moral der Ökonomie, der Utilitarismus, einer übergreifenden ethischen Reflexion bedarf, und dass das wirtschaftliche Handeln und Entscheiden der Führungskräfte aus einem umfassenderen moralischen Verständnis heraus praktiziert werden sollte. Hierzu wird ein entsprechender ethischer Begründungsansatz für eine praktische Moral der Unternehmensführung in seinen möglichen Grundzügen vorgestellt.
Robot deployment in realistic dynamic environments is a challenging problem despite the fact that robots can be quite skilled at a large number of isolated tasks. One reason for this is that robots are rarely equipped with powerful introspection capabilities, which means that they cannot always deal with failures in a reasonable manner; in addition, manual diagnosis is often a tedious task that requires technicians to have a considerable set of robotics skills.
Alles dreht sich um's Denken im gerade erschienenen Jahresbericht 2014.
Im Interview erörtern Hochschulpräsident Hartmut Ihne und 3Sat-Moderator Gert Scobel den Denkbegriff - "Dürfen wir unsere Autonomie aus freien Stücken an Algorithmen abgeben?".
James Chamberlain, Leiter des Sprachenzentrums der H-BRS, geht der Frage auf den Grund, in wieweit sich das Denken in unterschiedlichen Sprachen unterscheidet.
Professor Paul Plöger vom Fachbereich Informatik erklärt, warum Roboter große Probleme damit haben, komplexe Zusammenhänge in offenen Umgebungen zu verstehen.
Der knapp 90 Seiten starke Jahresbericht verknüpft sein großes Thema mit der enormen Vielfalt von Leben, Forschung und Lehre an der H-BRS und wirft nicht nur einen Blick in die Zukunft der Hochschule.
Wettbewerbsvorteile werden in der Zukunft weitgehend durch ein effizientes Management von Veränderungen erzielt. Somit sind Veränderungsprozesse derzeit ein selbstverständlicher Bestandteil im Management geworden. Die Einführung einer TQM-Philosophie kann in diesem Zusammenhang ein erfolgversprechender Ansatz sein. Dabei gilt es zunächst, die vorliegenden Konzepte zu vergleichen und hinsichtlich einer spezifischen Unternehmenssituation einen entsprechenden Ansatz festzulegen.
Schon der Titel des Jahresberichts 2013 "Den Wandel gestalten: Hochschule stellt sich drängenden Fragen der Gesellschaft" offenbart, welche Bedeutung gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und technologischen Veränderungen an der Hochschule beigemessen wird.
Dieses Schwerpunkthema zieht sich folglich wie ein roter Faden durch die Inhalte des 90 Seiten starken Jahresberichts, ohne dabei die enorme Vielfalt von Forschung und Lehre an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg aus den Augen zu verlieren. Ob nun die Ergründung von Lücken in der Robotersicherheit während eines europäischen Intensivprogramms, ein Bericht aus dem Krisengebiet Philippinen von einer Absolventin, die als Organisatorin für Care International tätig ist, oder das Kapitel "Was bedeutet Wandel?" - der Jahresbericht bildet das ganze Spektrum der Möglichkeiten, Aktivitäten und Erkenntnisse der Hochschulangehörigen ab.
Gender disproportions have been part and parcel of most African cultures since time immemorial. Demographically, women are over a half population in most of the African countries but their participation in sectors of socio-economic and political spheres have remained inadequately represented. The enduring and biased beliefs on gender roles that view women much less important as compared to men are what forms the basis of concern to the welfare of women and most importantly the women entrepreneurs. This study reveals the long-standing cultural practices that have contributed to gender inequality and goes further to demystify areas in which women have continually experienced inequality and thus affecting their entrepreneurial spirit. Through the desk research methodology, it can be deduced that the following are key areas that pause a threat to women socio-economic and political development and hence the inequality being experienced even today in the twenty first century: harmful marriage, female genital mutilation, wife inheritance and HIV scourge, access to land including land rights and right to property, over-emphasizing patriarchal system of family, and gender violence. These factors compounded together, have resulted for unfortunate experiences that have been witnessed in the education sector, political participation, participation in policy making, gender division of labour and inaccess to credit facility. These experiences have severely thwarted entrepreneurial growth of women. The study therefore recommends that there is imperative need for a paradigm shift in these areas to ensure women are not only liberated and empowered but also their full participation in the entrepreneurship activities are highly strengthened and promoted.
Demografischer Wandel: Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Erwerbsbeteiligung von Frauen
(2007)
Demand forecast
(2020)
Die Diskussion über Nutzen und Risiken der Biound Gentechnik beherrschte die Jahre von 1998 bis 2001. Die „grüne Gentechnik“ kämpfte auch 1997 gegen wachsende Widerstände. Erst als sich im Jahr 2001 die Medien mit der „roten“ Gentechnik befassten, sank der Anteil kritischer Vorbehalte und stieg die Akzeptanz gegenüber gentechnisch herstellten Medikamenten in der Bevölkerung. Die Entschlüsselung der menschlichen Erbanlage und die Diskussion um das Klonen von Menschen sowie die Forschung mit embryonalen Stammzellen führte neue Aspekte in die öffentliche Diskussion ein. Die Debatte findet seither auf allen politischen Ebenen statt. Im Zusammenhang mit der Genforschung werden in den Medien immer häufiger Moral und Ökonomie gegenübergestellt und gegeneinander abgewogen. In diesem Wirrwarr von unterschiedlichen und häufig auch widerstreitenden Interessen ist es nicht einfach, sich zurechtzufinden und schließlich zu einer eigenen Position zu gelangen. Umso wichtiger ist daher eine nüchterne Darstellung der Sachverhalte.
Fabry disease (FD) is an X‐linked lysosomal storage disorder. Deficiency of the lysosomal enzyme alpha‐galactosidase (GLA) leads to accumulation of potentially toxic globotriaosylceramide (Gb3) on a multisystem level. Cardiac and cerebrovascular abnormalities as well as progressive renal failure are severe, life‐threatening long‐term complications. The complete pathophysiology of chronic kidney disease (CKD) in FD and the role of tubular involvement for its progression are unclear.
We established human renal tubular epithelial cell lines from the urine of male FD patients and male controls. The renal tubular system is rich in mitochondria and involved in transport processes at high energy costs. Our studies revealed fragmented mitochondria with disrupted cristae structure in FD patient cells. Oxidative stress levels were elevated and oxidative phosphorylation was up‐regulated in FD pointing at enhanced energetic needs. Mitochondrial homeostasis and energy metabolism revealed major changes as evidenced by differences in mitochondrial number, energy production and fuel consumption. The changes were accompanied by activation of the autophagy machinery in FD. Sirtuin1, an important sensor of (renal) metabolic stress and modifier of different defense pathways, was highly expressed in FD.
Our data show that lysosomal FD impairs mitochondrial function and results in severe disturbance of mitochondrial energy metabolism in renal cells. This insight on a tissue‐specific level points to new therapeutic targets which might enhance treatment efficacy.
Defect evolution in thermal barrier coating systems under multi-axial thermomechanical loading
(2005)
This open access book brings together the latest developments from industry and research on automated driving and artificial intelligence.
Environment perception for highly automated driving heavily employs deep neural networks, facing many challenges. How much data do we need for training and testing? How to use synthetic data to save labeling costs for training? How do we increase robustness and decrease memory usage? For inevitably poor conditions: How do we know that the network is uncertain about its decisions? Can we understand a bit more about what actually happens inside neural networks? This leads to a very practical problem particularly for DNNs employed in automated driving: What are useful validation techniques and how about safety?
This book unites the views from both academia and industry, where computer vision and machine learning meet environment perception for highly automated driving. Naturally, aspects of data, robustness, uncertainty quantification, and, last but not least, safety are at the core of it. This book is unique: In its first part, an extended survey of all the relevant aspects is provided. The second part contains the detailed technical elaboration of the various questions mentioned above.
Deep Gaming
(2014)
How to create a distinct user experience of Stereo 3D in Interactive Entertainment & Virtual Reality Gaming Stereoscopic 3D (S3D) vision offers spatial visual perception by presenting two separate and different This article or re envision the, creative economy different versions of games in it up. By authors behind the same sheet, of primary medical dental and operator. If I gently rubbed miles chest wouldn't know. Listing infohere at a way through, sixth grade level by the layout and memory. Hats off adjust the bass and restart automatic benefit. Try to be fooled into serious topics by playing with a lot. Creating general many other people, with new digital games allow their impact! The hunt for example my google, searches has learned. These badges this development phases to work it is in my year.
Electric vehicles (EVs) are rapidly growing in popularity, but range variability has become an important research area with significant implications for EV performance, usability, and overall market adoption. This study aims to unravel the complexities of range variability by examining the contributing factors and offering innovative strategies to mitigate these differences during pack design. Through a detailed analysis of cell parameter deviation, cell connections, battery configuration, battery pack size, and driving behavior, the research illuminates their impact on extractable energy and driving range. The study employed a comprehensive approach and conducted systematic simulation-based experimentation to identify the optimal battery pack configuration based on maximum extractable energy, minimal variability and maximum range. The results reveal insights into the relationship between discharge rate and battery pack performance, and the impact of cell parameter variations on pack energy output. This research advances the understanding of EV performance optimisation, reduces pack-to-pack variability, and extends battery pack lifespan.
This study addresses the common occurrence of cell-to-cell variations arising from manufacturing tolerances and their implications during battery production. The focus is on assessing the impact of these inherent differences in cells and exploring diverse cell and module connection methods on battery pack performance and their subsequent influence on the driving range of electric vehicles (EVs). The analysis spans three battery pack sizes, encompassing various constant discharge rates and nine distinct drive cycles representative of driving behaviours across different regions of India. Two interconnection topologies, categorised as “string” and “cross”, are examined. The findings reveal that cross-connected packs exhibit reduced energy output compared to string-connected configurations, which is reflected in the driving range outcomes observed during drive cycle simulations. Additionally, the study investigates the effects of standard deviation in cell parameters, concluding that an increased standard deviation (SD) leads to decreased energy output from the packs. Notably, string-connected packs demonstrate superior performance in terms of extractable energy under such conditions.
Due to ongoing digitalization, more and more cloud services are finding their way into companies. In this context, data integration from the various software solutions, which are provided both on-premise (local use or licensing for local use of software) and as a service, is of great importance. In this regard, Integration Platform as a Service (IPaaS) models aim to support companies as well as software providers in the context of data integration by providing connectors to enable data flow between different applications and systems and other integration services. Since previous research has mostly focused on technical or legal aspects of IPaaS, this article focuses on deriving integration practices and design-related barriers and drivers regarding the adoption of IPaaS. Therefore, we conducted 10 interviews with experts from different software as a services vendors. Our results show that the main factors regarding the adoption of IPaaS are the standardization of data models, the usability and variety of connectors provided, and the issues regarding data privacy, security, and transparency.
The technological development of the digital computer and new options to collect, store and transfer mass data have changed the world in the last 40 years. Moreover, due to the ongoing progress of computer power, the establishment of the Internet as critical infrastructure and the options of ubiquitous sensor systems will have a dramatic impact on economies and societies in the future. We give a brief overview about the technological basics especially with regard to the exponential growth of big data and current turn towards sensor-based data collection. From this stance, we reconsider the various dimensions of personal data and and market mechanisms that have an impact of data usage and protection.
This work describes extensions to the well-known Distributed Coordination Function (DCF) model to account for IEEE802.11n point-to-point links. The developed extensions cover adaptions to the throughput and delay estimation for this type of link as well peculiarities of hardware and implementations within the Linux Kernel. Instead of using simulations, the approach was extensively verified on real-world deployments at various link distances. Additionally, trials were conducted to optimize the CWmin values and the number of retries to maximize throughput and minimize delay. The results of this work can be used to estimate the properties of long-distance 802.11 links beforehand, allowing the network to be planned more accurately.
Ghana suffers from frequent power outages, which can be compensated by off-grid energy solutions. Photovoltaic-hybrid systems become more and more important for rural electrification due to their potential to offer a clean and cost-effective energy supply. However, uncertainties related to the prediction of electrical loads and solar irradiance result in inefficient system control and can lead to an unstable electricity supply, which is vital for the high reliability required for applications within the health sector. Model predictive control (MPC) algorithms present a viable option to tackle those uncertainties compared to rule-based methods, but strongly rely on the quality of the forecasts. This study tests and evaluates (a) a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) algorithm, (b) an incremental linear regression (ILR) algorithm, (c) a long short-term memory (LSTM) model, and (d) a customized statistical approach for electrical load forecasting on real load data of a Ghanaian health facility, considering initially limited knowledge of load and pattern changes through the implementation of incremental learning. The correlation of the electrical load with exogenous variables was determined to map out possible enhancements within the algorithms. Results show that all algorithms show high accuracies with a median normalized root mean square error (nRMSE) <0.1 and differing robustness towards load-shifting events, gradients, and noise. While the SARIMA algorithm and the linear regression model show extreme error outliers of nRMSE >1, methods via the LSTM model and the customized statistical approaches perform better with a median nRMSE of 0.061 and stable error distribution with a maximum nRMSE of <0.255. The conclusion of this study is a favoring towards the LSTM model and the statistical approach, with regard to MPC applications within photovoltaic-hybrid system solutions in the Ghanaian health sector.
Dawning of a new global order – An essay on global transformations from an European perspective
(2010)
Hinreichende Datensouveränität gestaltet sich für Verbraucher:innen in der Praxis als äußerst schwierig. Die Europäische Datenschutzgrundverordnung garantiert umfassende Betroffenenrechte, die von verwantwortlichen Stellen durch technisch-organisatorische Maßnahmen umzusetzen sind. Traditionelle Vorgehensweisen wie die Bereitstellung länglicher Datenschutzerklärungen oder der ohne weitere Hilfestellungen angebotene Download von personenbezogenen Rohdaten werden dem Anspruch der informationellen Selbstbestimmung nicht gerecht. Die im Folgenden aufgezeigten neuen technischen Ansätze insbesondere KI-basierter Transparenz- und Auskunftsmodalitäten zeigen die Praktikabilität wirksamer und vielseitiger Mechanismen. Hierzu werden die relevanten Transparenzangaben teilautomatisiert extrahiert, maschinenlesbar repräsentiert und anschließend über diverse Kanäle wie virtuelle Assistenten oder die Anreicherung von Suchergebnissen ausgespielt. Ergänzt werden außerdem automatisierte und leicht zugängliche Methoden für Auskunftsersuchen und deren Aufbereitung nach Art. 15 DSGVO. Abschließend werden konkrete Regulierungsimplikationen diskutiert.
Datenschutz und informationelle Selbstbestimmung sind Bestandteile aktueller Leitbilder einer Digitalen Bildung in der Schule. Im Kontext der Schulschließungen und der vorrangigen Nutzung digitaler Medien zeigte sich jedoch, dass Datenschutz weder als Thema noch als Gestaltungsprinzip digitaler Lernumgebungen in der bildungsadministrativen und pädagogisch-praktischen Schulwirklichkeit systematisch verankert ist. Die Diskrepanz zwischen aktuellen Leitbildern einer digitalen Bildung und der sichtbar problematischen Praxis des digitalen Notfalldistanzunterrichts markiert den Ausgangspunkt des Beitrages, der sich der übergeordneten Frage widmet, welche Herausforderungen sich bei der Realisierung von Datenschutz in der Schul- und Unterrichtswirklichkeit in einer digital geprägten Welt stellen. Im Sinne einer Problemfeldanalyse werden prototypische Handlungsprobleme der Schule herausgearbeitet. Fokussiert betrachtet werden exemplarische Herausforderungen und Anforderungen an Technologien und Akteur:innen der inneren und äußeren Schulentwicklung auf den Ebenen der Unterrichtsentwicklung, der Personalentwicklung, der Technologieentwicklung und der Organisationsentwicklung.
Künstliche Intelligenz im autonomen Fahrzeug verarbeitet enorme Mengen an Daten. Beim Betrieb eines solchen Fahrzeugs basiert jede Bewegung auf einer datenbasierten, automatisierten und adaptiven Entscheidungsfindung. Aber auch, um Regeln zur Erkennung und Entscheidung in komplexen Situationen wie den hochindividuellen Verkehrsszenarien entwickeln zu können (KI-Training), sind bereits beachtliche Datenmengen von Fahrzeugen im Realverkehr erforderlich – zum Beispiel Videosequenzen aus Kamerafahrten. Für das Training Künstlicher Intelligenz ist es aus Sicht der Fahrzeugentwicklung attraktiv, auf den Datenschatz zuzugreifen, den die Gesamtheit der Fahrzeuge im realen Anwendungskontext erzeugen kann. Als Nutzer:innen und Insassen sind Verbraucher:innen so Teil einer groß angelegten Testdatenerhebung durch Fahrzeughersteller und Anbieter. Das wirft Datenschutzfragen auf. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es herauszuarbeiten, inwiefern sich hierdurch Implikationen für die Rechte und Freiheiten von Verbraucher:innen ergeben und welche Mechanismen das geltende Recht sowie aktuelle legislative Entwicklungen bereithalten, den „Datenhunger“ der KI mit den Interessen an Datensouveränität und informationeller Selbstbestimmung in Einklang und Ausgleich zu bringen. Im Fokus steht dabei insbesondere, wie Anforderungen schon im Produktdesign „mitgedacht“ werden und damit für Verbraucher:innen rechts- und vertrauensfördernd wirken können.
Datensammelblatt
(2021)
Andreas Gadatsch schließt mit dem vorliegenden essential eine Lücke in einführenden Werken zur Datenmodellierung. Diese Modelle gehören zum Basiswissen einführender Lehrveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik für Betriebswirte. Die Literatur dazu ist für diese Zielgruppe häufig zu speziell, da sie sich eher an Informatiker richtet. Der Autor bietet hier nun eine kompakte Einführung anhand eines durchgängigen Fallbeispiels in die klassische CHEN-Notation, auf der viele neue Modellierungsansätze aufbauen. Der Inhalt Die Datenmodellierung - vom Konzept zur Datenbank Erstellung von Fachkonzepten mit dem Entity-Relationship-Modell Erstellung von IT-Konzepten mit dem relationalen Datenmodell Implementierung von Datenmodellen in Datenbanksystemen Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der BWL, angehende IT-Systemkaufleute und Fachinformatikerinnen und -informatiker (IHK), die im Rahmen von Studium bzw. Ausbildung eine Einführungsveranstaltung in die Wirtschaftsinformatik besuchen.
Datenmodellierung
(2019)
Andreas Gadatsch schließt mit dem vorliegenden essential eine Lücke in einführenden Werken zur Datenmodellierung. Diese Modelle gehören zum Basiswissen in Einführungsveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik für Betriebswirte. Die Literatur dazu ist für diese Zielgruppe häufig zu speziell, da sie sich eher an Informatiker richtet. Der Autor bietet hier nun einen kompakten Einstieg in die klassische CHEN-Notation anhand eines durchgängigen Fallbeispiels, auf der viele neue Modellierungsansätze aufbauen. Die zweite Auflage enthält einige formale Korrekturen und Ergänzungen (z. B. Rekursive Relationen).
Datenmodellierung
(2023)
Angesichts der raschen Entwicklungen und der Besonderheiten von Softwaresystemen, welche Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, ist ein angepasstes Requirements Engineering (RE) erforderlich. Die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten müssen dabei erkannt und angegangen werden. Hierfür wird eine systematische Überprufung bestehender Herausforderungen des RE in KI-Projekten durchgeführt. Darauf aufbauend werden neue RE-Ansätze und Empfehlungen präsentiert, die auf die Datensicht von KI-Projekten abzielen. Mithilfe der Analyse bestehender Lösungsansatze, Methoden, Frameworks und Tools soll aufgezeigt werden, inwiefern die Herausforderungen im RE bewältigt werden können. Noch bestehende Lücken im Forschungsstand werden identifiziert und aufgezeigt.
Surrogate-assistance approaches have long been used in computationally expensive domains to improve the data-efficiency of optimization algorithms. Neuroevolution, however, has so far resisted the application of these techniques because it requires the surrogate model to make fitness predictions based on variable topologies, instead of a vector of parameters. Our main insight is that we can sidestep this problem by using kernel-based surrogate models, which require only the definition of a distance measure between individuals. Our second insight is that the well-established Neuroevolution of Augmenting Topologies (NEAT) algorithm provides a computationally efficient distance measure between dissimilar networks in the form of "compatibility distance", initially designed to maintain topological diversity. Combining these two ideas, we introduce a surrogate-assisted neuroevolution algorithm that combines NEAT and a surrogate model built using a compatibility distance kernel. We demonstrate the data-efficiency of this new algorithm on the low dimensional cart-pole swing-up problem, as well as the higher dimensional half-cheetah running task. In both tasks the surrogate-assisted variant achieves the same or better results with several times fewer function evaluations as the original NEAT.
The MAP-Elites algorithm produces a set of high-performing solutions that vary according to features defined by the user. This technique to 'illuminate' the problem space through the lens of chosen features has the potential to be a powerful tool for exploring design spaces, but is limited by the need for numerous evaluations. The Surrogate-Assisted Illumination (SAIL) algorithm, introduced here, integrates approximative models and intelligent sampling of the objective function to minimize the number of evaluations required by MAP-Elites.
The ability of SAIL to efficiently produce both accurate models and diverse high-performing solutions is illustrated on a 2D airfoil design problem. The search space is divided into bins, each holding a design with a different combination of features. In each bin SAIL produces a better performing solution than MAP-Elites, and requires several orders of magnitude fewer evaluations. The CMA-ES algorithm was used to produce an optimal design in each bin: with the same number of evaluations required by CMA-ES to find a near-optimal solution in a single bin, SAIL finds solutions of similar quality in every bin.
Design optimization techniques are often used at the beginning of the design process to explore the space of possible designs. In these domains illumination algorithms, such as MAP-Elites, are promising alternatives to classic optimization algorithms because they produce diverse, high-quality solutions in a single run, instead of only a single near-optimal solution. Unfortunately, these algorithms currently require a large number of function evaluations, limiting their applicability. In this article we introduce a new illumination algorithm, Surrogate-Assisted Illumination (SAIL), that leverages surrogate modeling techniques to create a map of the design space according to user-defined features while minimizing the number of fitness evaluations. On a two-dimensional airfoil optimization problem SAIL produces hundreds of diverse but high-performing designs with several orders of magnitude fewer evaluations than MAP-Elites or CMA-ES. We demonstrate that SAIL is also capable of producing maps of high-performing designs in realistic three-dimensional aerodynamic tasks with an accurate flow simulation. Data-efficient design exploration with SAIL can help designers understand what is possible, beyond what is optimal, by considering more than pure objective-based optimization.
Data-Driven Robot Fault Detection and Diagnosis Using Generative Models: A Modified SFDD Algorithm
(2019)
This paper presents a modification of the data-driven sensor-based fault detection and diagnosis (SFDD) algorithm for online robot monitoring. Our version of the algorithm uses a collection of generative models, in particular restricted Boltzmann machines, each of which represents the distribution of sliding window correlations between a pair of correlated measurements. We use such models in a residual generation scheme, where high residuals generate conflict sets that are then used in a subsequent diagnosis step. As a proof of concept, the framework is evaluated on a mobile logistics robot for the problem of recognising disconnected wheels, such that the evaluation demonstrates the feasibility of the framework (on the faulty data set, the models obtained 88.6% precision and 75.6% recall rates), but also shows that the monitoring results are influenced by the choice of distribution model and the model parameters as a whole.
Bedingt durch die fortlaufende Digitalisierung und den Big Data-Trend stehen immer mehr Daten zur Verfügung. Daraus resultieren viele Potenziale – gerade für Unternehmen. Die Fähigkeit zur Bewältigung und Auswertung dieser Daten schlägt sich in der Rolle des Data Scientist nieder, welcher aktuell einer der gefragtesten Berufe ist. Allerdings ist die Integration von Daten in Unternehmensstrategie und -kultur eine große Herausforderung. So müssen komplexe Daten und Analyseergebnisse auch nicht datenaffinen Stakeholdern kommuniziert werden. Hier kommt dem Data Storytelling eine entscheidende Rolle zu, denn um mit Daten eine Veränderung hervorrufen zu können, müssen vorerst Verständnis und Motivation für den Sachverhalt zielgruppenspezifisch geschaffen werden. Allerdings handelt es sich bei Data Storytelling noch um ein Nischenthema. Diese Arbeit leitet mithilfe einer systematischen Literaturanalyse die Erfolgsfaktoren von Data Storytelling für eine effektive und effiziente Kommunikation von Daten her, um Data Scientists in Forschung und Praxis bei der Kommunikation der Daten und Ergebnisse zu unterstützen.
Data emerged as a central success factor for companies to benefit from digitization. However, the skills in successfully creating value from data – especially at the management level – are not always profound. To address this problem, several canvas models have already been designed. Canvas models are usually created to write down an idea in a structured way to promote transparency and traceability. However, some existing data science canvas models mainly address developers and are thus unsuitable for decision-makers and communication within interdisciplinary teams. Based on a literature review, we identified influencing factors that are essential for the success of data science projects. With the information gained, the Data Science Canvas was developed in an expert workshop and finally evaluated by practitioners to find out whether such an instrument could support data-driven value creation.
Data Science
(2021)
Data Science ist in vielen Organisationen angekommen und oft alltägliche Praxis. Dennoch stehen viele Verantwortliche vor der Herausforderung, sich erstmalig mit konkreten Fragestellungen zu beschäftigen oder laufende Projekte weiterzuentwickeln. Die Spannbreite der Methoden, Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten ist sehr groß und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Vielzahl an Publikationen zu Data Science ist spezialisiert und behandelt fokussiert Einzelaspekte.
Das vorliegende Werk gibt den Leserinnen und Lesern eine umfassende Orientierung zum Status Quo aus der wissenschaftlichen Perspektive und zahlreiche vertiefende Darstellungen praxisrelevanter Aspekte. Die Inhalte bauen auf den wissenschaftlichen CAS-Zertifikatskursen zu Big Data und Data Science der Hochschule Niederrhein in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der FH Dortmund auf. Sie berücksichtigen wissenschaftliche Grundlagen und Vertiefungen, aber auch konkrete Erfahrungen aus Data Science Projekten. Das Buch greift praxisrelevante Fragen auf wissenschaftlichem Niveau aus Sicht der Rollen eines „Data Strategist“, „Data Architect“ und „Data Analyst“ auf und bindet erprobte Praxiserfahrungen u. a. von Seminarteilnehmern mit ein. Das Buch gibt für Interessierte einen Einblick in die aktuell relevante Vielfalt der Aspekte zu Data Science bzw. Big Data und liefert Hinweise für die praxisnahe Umsetzung. (Verlagsangaben)
Digital ecosystems are driving the digital transformation of business models. Meanwhile, the associated processing of personal data within these complex systems poses challenges to the protection of individual privacy. In this paper, we explore these challenges from the perspective of digital ecosystems' platform providers. To this end, we present the results of an interview study with seven data protection officers representing a total of 12 digital ecosystems in Germany. We identified current and future challenges for the implementation of data protection requirements, covering issues on legal obligations and data subject rights. Our results support stakeholders involved in the implementation of privacy protection measures in digital ecosystems, and form the foundation for future privacy-related studies tailored to the specifics of digital ecosystems.
Variable Sterne sind Sterne, welche in bestimmten Messparametern variabel sind. In unserem Fall ist dies die Helligkeit der Sterne. Grundsätzlich gibt es hier zwei Arten der Variabilität, intrinsiche und extrinsische Prozesse. Unter intrinischen Prozessen versteht man Variabilität, deren Ursache im Stern selbst liegt.
The European General Data Protection Regulation requires the implementation of Technical and Organizational Measures (TOMs) to reduce the risk of illegitimate processing of personal data. For these measures to be effective, they must be applied correctly by employees who process personal data under the authority of their organization. However, even data processing employees often have limited knowledge of data protection policies and regulations, which increases the likelihood of misconduct and privacy breaches. To lower the likelihood of unintentional privacy breaches, TOMs must be developed with employees’ needs, capabilities, and usability requirements in mind. To reduce implementation costs and help organizations and IT engineers with the implementation, privacy patterns have proven to be effective for this purpose. In this chapter, we introduce the privacy pattern Data Cart, which specifically helps to develop TOMs for data processing employees. Based on a user-centered design approach with employees from two public organizations in Germany, we present a concept that illustrates how Privacy by Design can be effectively implemented. Organizations, IT engineers, and researchers will gain insight on how to improve the usability of privacy-compliant tools for managing personal data.
Traffic sign recognition is an important component of many advanced driving assistance systems, and it is required for full autonomous driving. Computational performance is usually the bottleneck in using large scale neural networks for this purpose. SqueezeNet is a good candidate for efficient image classification of traffic signs, but in our experiments it does not reach high accuracy, and we believe this is due to lack of data, requiring data augmentation. Generative adversarial networks can learn the high dimensional distribution of empirical data, allowing the generation of new data points. In this paper we apply pix2pix GANs architecture to generate new traffic sign images and evaluate the use of these images in data augmentation. We were motivated to use pix2pix to translate symbolic sign images to real ones due to the mode collapse in Conditional GANs. Through our experiments we found that data augmentation using GAN can increase classification accuracy for circular traffic signs from 92.1% to 94.0%, and for triangular traffic signs from 93.8% to 95.3%, producing an overall improvement of 2%. However some traditional augmentation techniques can outperform GAN data augmentation, for example contrast variation in circular traffic signs (95.5%) and displacement on triangular traffic signs (96.7 %). Our negative results shows that while GANs can be naively used for data augmentation, they are not always the best choice, depending on the problem and variability in the data.
Policy analysis is the cornerstone of evidence-based policy making.1 It identifies the problems, informs programme design, supports the monitoring of policy implementation and is needed to evaluate programme impacts (Scott 2005). Rigorous and credible policy evidence is necessary to ensure the transparency and accountability of policy decisions, to secure political and public support and, hence, the allocation of financial resources. Sound policy analysis helps design effective and efficient programmes, thereby maximizing programme impact.
Getrieben durch kleiner und günstiger werdende Sensoren und der damit verbundenen Messbarmachung immer weiter reichender Teile des Alltages, hat sich die Gestaltung von Verbrauchsvisualisierunen bzw. Verbrauchsfeedbacksystemen zur Unterstützung von nachhaltigem Verhalten zu einem sehr aktiven Forschungsfeld entwickelt.
Kleinere, günstigere und effizientere Sensoren und Aktoren sowie Funkprotokolle haben dazu geführt, dass Smart Home Produkte in zunehmend auch für den privaten Massenmarkt erschwinglich werden. Damit stehen Hersteller und Anbieter vor der Herausforderung, komplexe cyber-physische Systeme für Jedermann handhabbar zu gestalten. Es fehlen allerdings empirische Erkenntnisse über die Rolle von Smart Home im Alltag. Wir präsentieren Ergebnisse aus einer Living Lab Studie, in der 14 Haushalte mit einer am Markt erhältlichen Smart Home Nachrüstlösung ausgestattet und über neun Monate empirisch begleitet wurden. Anhand der Analyse von Interviews, Beobachtungen und Co-Design Workshops in den Phasen der Produktauswahl, Installation, Konfiguration und längerfristigen Nutzung zeigen wir Herausforderungen und Potentiale von Smart Home Systemen auf. Unsere Erkenntnisse deuten darauf hin, dass das Smart Home immer noch von technischen Details dominiert wird. Zugleich fehlen Nutzern angemessene Steuerungs- und Kontrollmöglichkeiten, um weiterhin die Entscheidungshoheit im eigenen Zuhause zu behalten.
Das YouTubiversum
(2019)
Mit YouTube hat sich im Internet eine Videoplattform etabliert, die einen eigenen subkulturellen Mikrokosmos darstellt und bei einigen, vor allem jüngeren Mediennutzergruppen eine starke Konkurrenz für das klassische Fernsehen darstellt. Neue Darstellungs- und Präsentationsformen, die Dialogisierung des Zuschauerkontakts und kreative Erlös- und Finanzierungsstrukturen haben YouTube zur Chiffre für Onlinevideo überhaupt gemacht. (Verlagsangaben)
Das Windenergie-auf-See-Gesetz und das Verfassungsrecht: Eine Vervollständigung in drei Etappen
(2021)
The human gut microbiota harbors untapped potential for biotechnological applications. Within the phylum of Bacteroidota, Phocaeicola vulgatus stands out as a promising candidate for sustainable production of key platform chemicals like succinate. However, genetic engineering of Phocaeicola sp. remains challenging due to its intricate molecular landscape. This study lays the groundwork for manipulating the central carbon pathways in Phocaeicola vulgatus, offering insights into overcoming genetic hurdles for increased succinate yields.
Das System SAP R/3
(1994)