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Aufgrund eines nahezu gleichlautenden Beschlusses des Kreistages im Rhein-Sieg-Kreis (RSK) und des Hauptausschusses der Stadt Bonn im Jahr 2011 wurden die jeweiligen Verwaltungen beauftragt, gemeinsam mit den Energieversorgern der Region ein Starthilfekonzept Elektromobilität zu entwickeln. In Folge dieses Beschlusses konstituierte sich Ende 2011 ein Arbeitskreis, der aus den Verwaltungen des Rhein-Sieg-Kreises und der Stadt Bonn, den Energieversorgern SWB Energie und Wasser, der Rhenag, den Stadtwerken Troisdorf, der Rheinenergie und den RWE besteht. Die inhaltlichen Schwerpunkte, die inzwischen in drei Arbeitskreisen behandelt werden, umfassen den Ausbau der Ladeinfrastruktur, die Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung von Strom aus regenerativen Quellen durch den Zubau entsprechender Anlagen in der Region. Während Maßnahmen zur Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung Grünen Stroms aus den Arbeitskreisen direkt bearbeitet und bewegt werden, ist dies aufgrund der Komplexität des Themas und der zahlreichen Einflussgrößen beim Ausbau der Ladeinfrastruktur nicht möglich. Daraus entstand die Überlegung einer Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg.
Was ist dran am Hype um die Cloud? Während Gartner Research bereits von einem Abwärts trend spricht, sehen Prof. Alda und Prof. Bonne von der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg viele gewinnbringende Anwendungsszenarien in der Praxis. Insbesondere auf den Finance- und Accounting-Bereich lassen sich die positiven Vorteile einer Cloud- Lösung übertragen.
Die Forschung zur kontrovers diskutierten Robotik in der Pflege und Begleitung von Personen mit Demenz steht noch am Anfang, wenngleich bereits erste Systeme auf dem Markt sind. Der Beitrag gibt entlang beispielhafter, fallbezogener Auszüge Einblicke in das laufende multidisziplinäre Projekt EmoRobot, das sich explorativ und interpretativ mit der Erkundung des Einsatzes von Robotik in der emotionsorientierten Pflege und Versorgung von Personen mit Demenz befasst. Fokussiert werden dabei die je eigenen Relevanzen der Personen mit Demenz.
The latest advances in the field of smart card technologies allow modern cards to be more than just simple security tokens. Recent developments facilitate the use of interactive components like buttons, displays or even touch-sensors within the card's body thus conquering whole new areas of application. With interactive functionalities the usability aspect becomes the most important one for designing secure and popularly accepted products. Unfortunately, the usability can only be tested fully with completely integrated hence expensive smart card prototypes. This restricts severely application specific research, case studies of new smart card user interfaces and the optimization of design aspects, as well as hardware requirements by making usability and acceptance tests in smart card development very costly and time-consuming. Rapid development and simulation of smart card interfaces and applications can help to avoid this restriction. This paper presents a rapid development process for new smart card interfaces and applications based on common smartphone technology using a tool called SCUID^Sim. We will demonstrate the variety of usability aspects that can be analyzed with such a simulator by discussing some selected example projects.
Secure vehicular communication has been discussed over a long period of time. Now,- this technology is implemented in different Intelligent Transportation System (ITS) projects in europe. In most of these projects a suitable Public Key Infrastructure (PKI) for a secure communication between involved entities in a Vehicular Ad hoc Network (VANET) is needed. A first proposal for a PKI architecture for Intelligent Vehicular Systems (IVS PKI) is given by the car2car communication consortium. This architecture however mainly deals with inter vehicular communication and is less focused on the needs of Road Side Units. Here, we propose a multi-domain PKI architecture for Intelligent Transportation Systems, which considers the necessities of road infrastructure authorities and vehicle manufacturers, today. The PKI domains are cryptographically linked based on local trust lists. In addition, a crypto agility concept is suggested, which takes adaptation of key length and cryptographic algorithms during PKI operation into account.
Introduction: After cellulose, lignin represents the most abundant biopolymer on earth that accounts for up to 18-35 % by weight of lignocellulose biomass. Today, it is a by-product of the paper and pulping industry. Although lignin is available in huge amounts, mainly in form of so called black liquor produced via Kraft-pulping, processes for the valorization of lignin are still limited [1]. Due to its hyperbranched polyphenol-like structure, lignin gained increasing interest as biobased building block for polymer synthesis [2]. The present work is focused on extraction and purification of lignin from industrial black liquor and synthesis of lignin-based polyurethanes.
Semantic Image Segmentation Combining Visible and Near-Infrared Channels with Depth Information
(2015)
Image understanding is a vital task in computer vision that has many applications in areas such as robotics, surveillance and the automobile industry. An important precondition for image understanding is semantic image segmentation, i.e. the correct labeling of every image pixel with its corresponding object name or class. This thesis proposes a machine learning approach for semantic image segmentation that uses images from a multi-modal camera rig. It demonstrates that semantic segmentation can be improved by combining different image types as inputs to a convolutional neural network (CNN), when compared to a single-image approach. In this work a multi-channel near-infrared (NIR) image, an RGB image and a depth map are used. The detection of people is further improved by using a skin image that indicates the presence of human skin in the scene and is computed based on NIR information. It is also shown that segmentation accuracy can be enhanced by using a class voting method based on a superpixel pre-segmentation. Models are trained for 10-class, 3-class and binary classification tasks using an original dataset. Compared to the NIR-only approach, average class accuracy is increased by 7% for 10-class, and by 22% for 3-class classification, reaching a total of 48% and 70% accuracy, respectively. The binary classification task, which focuses on the detection of people, achieves a classification accuracy of 95% and true positive rate of 66%. The report at hand describes the proposed approach and the encountered challenges and shows that a CNN can successfully learn and combine features from multi-modal image sets and use them to predict scene labeling.
Schlussbericht HIGEDIS
(2015)
Ein wichtiges Ziel der medizinischen Rehabilitation der Rentenversicherung war schon immer die berufliche (Wieder-)Eingliederung der Rehabilitanden. Daher ist die Ermittlung des Erwerbsstatus ein zentrales Element für die Bewertung des Rehabilitationsergebnisses. Für die konkrete Umsetzung bestehen jedoch mehrere Möglichkeiten: Betrachtung von Einkommen, Beschäftigungsdauer oder -art, Stichtags- oder Zeitraumbetrachtung, kurz-, mittel- oder langfristige Erhebung, Befragung der Rehabilitanden oder Nutzung von Daten der Sozialversicherung etc. In diesem Beitrag werden mögliche Herangehensweisen am Beispiel der „Reha-QM-Outcome-Studie“ des „Qualitätsverbundes Gesundheit“ und der Deutschen Rentenversicherung Baden-Württemberg (Kaluscha et al., 2014) beleuchtet.
Internes Qualitätsmanagement (QM) wurde spätestens 2007 mit dem Gesetz zur Stärkung des Wettbewerbs in der gesetzlichen Krankenversicherung zu einem wesentlichen Bestandteil der stationären medizinischen Rehabilitation (Petri, Stähler, 2008). Seit dem Auslaufen der Übergangsfrist am 01.10.2012 verfügen alle durch einen gesetzlichen Rehabilitationsträger belegten stationären Einrichtungen über ein, den Anforderungen der Bundesarbeitsgemeinschaft für Rehabilitation entsprechendes, zertifiziertes QM-System.
Die psychische Komorbidität bei chronisch körperlichen Erkrankungen gilt als weitgehend belegt. Je nach Indikationsbereich variiert der Anteil zusätzlich psychisch erkrankter Patienten zwischen 16 und 24 % (4-Wochen-Prävalenz) bzw. zwischen 29 und 41 % (1-Jahres- Prävalenz; Härter et al., 2007). Aktuelle Konzepte legen eine stärkere Fokussierung auf psychosoziale, vor allem psychologische, psychotherapeutische und pädagogische Behandlungsbausteine innerhalb der stationären Rehabilitation nahe (Bengel et al., 2014; Seiter et al., 2012). Zusätzlich werden gezielte Nachsorgekonzepte entwickelt und erprobt (z. B. Deck, Hüppe, 2014). Der vorliegende Beitrag geht auf der Grundlage einer aktuellen Versichertenstichprobe der Frage nach, wie psychische Beeinträchtigung, Behandlungsempfehlung und nachfolgende Inanspruchnahme ambulanter psychotherapeutischer Leistungen zusammenhängen und mit welchen Behandlungsergebnissen sie assoziiert sind.
This paper proposes an Artificial Plasmodium Algorithm (APA) mimicked a contraction wave of a plasmodium of physarum polucephalum. Plasmodia can live using the contracion wave in their body to communicate to others and transport a nutriments. In the APA, each plasmodium has two information as the wave information: the direction and food index. We apply APA to a maze solving and route planning of road map.
In this paper, a set of micro-benchmarks is proposed to determine basic performance parameters of single-node mainstream hardware architectures for High Performance Computing. Performance parameters of recent processors, including those of accelerators, are determined. The investigated systems are Intel server processor architectures as well as the two accelerator lines Intel Xeon Phi and Nvidia graphic processors. Results show similarities for some parameters between all architectures, but significant differences for others.
Persons entering the working range of industrial robots are exposed to a high risk of collision with moving parts of the system, potentially causing severe injuries. Conventional systems, which restrict the access to this area, range from walls and fences to light barriers and other vision based protective devices (VBPD). None of these systems allow to distinguish between humans and workpieces in a safe and reliable manner. In this work, a new approach is investigated, which uses an active near-infrared (NIR) camera system with advanced capabilities of skin detection to distinguish humans from workpieces based on characteristic spectral signatures. This approach allows to implement more intelligent muting processes and at the same time increases the safety of persons working close to the robots. The conceptual integration of such a camera system into a VBPD and the enhancement of person detection methods through skin detection are described and evaluated in this paper. Based upon this work, next steps could be the development of multimodal sensor systems to safeguard working ranges of collaborating robots using the described camera system.