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‚Making Media‘
(2021)
«Ich notiere, also bin ich»
(2021)
Zwischen Gut und Böse
(2021)
Kundenloyalität stellt als langfristig wirkende Metrik eine erstrebenswerte Erfolgsgröße vieler Unternehmen dar. Im Rahmen einer Strukturgleichungsmodellierung wurden die Beziehungen und Auswirkungen der wahrgenommenen Kundenzentrierung, des Markenvertrauens (kognitiv und affektiv) und der Preis-Wahrnehmung auf die Kundenloyalität (Wiederkaufintention und Empfehlungsbereitschaft) bei physischen high-Involvement-Produkten untersucht. (Verlagsangaben)
What is Design Theory?
(2021)
Was tun gegen Infektionsjournalismus? Die mediale Allgegenwart des Virus und die vergessenen Themen
(2021)
Ausführungsbeispiele schaffen eine Vorrichtung zur Desinfektion oder Sanitisierung zumindest eines Gegenstands. Die Vorrichtung umfasst einen Ozongenerator, der ausgebildet ist, um Ozon zu erzeugen und in einem Volumen freizusetzen. Ferner umfasst die Vorrichtung einen Ozonsensor, der ausgebildet ist, um eine Ozonkonzentration in dem Volumen zu messen. Ferner umfasst die Vorrichtung eine Steuereinrichtung, die konfiguriert ist, um den Ozongenerator anzusteuern Ozon zu erzeugen, so dass eine gemessene Ozonkonzentration für einen vorgegebenen Zeitraum bei einer vorgegebenen Ozonkonzentration oder innerhalb eines vorgegebenen Ozonkonzentrationsbereichs liegt, um in dem Volumen befindliche Gegenstände zu desinfizieren oder sanitisieren.
Execution monitoring is essential for robots to detect and respond to failures. Since it is impossible to enumerate all failures for a given task, we learn from successful executions of the task to detect visual anomalies during runtime. Our method learns to predict the motions that occur during the nominal execution of a task, including camera and robot body motion. A probabilistic U-Net architecture is used to learn to predict optical flow, and the robot's kinematics and 3D model are used to model camera and body motion. The errors between the observed and predicted motion are used to calculate an anomaly score. We evaluate our method on a dataset of a robot placing a book on a shelf, which includes anomalies such as falling books, camera occlusions, and robot disturbances. We find that modeling camera and body motion, in addition to the learning-based optical flow prediction, results in an improvement of the area under the receiver operating characteristic curve from 0.752 to 0.804, and the area under the precision-recall curve from 0.467 to 0.549.