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Sensoren können verschiedene Aufgaben erfüllen, wie beispielsweise die Optimierung von Prozessen, die Interaktion zwischen Geräten oder die Verbesserung der zivilen Sicherheit. [1–3] Ihr Bedarf für die Industrie oder den Alltag wächst seit Jahren stetig. Besonders mobile Gassensoren sind von großem Interesse. Jedoch ist ihre Anwendung meist durch ihre integrierte Batterie begrenzt. Gassensoren ohne oder mit einem nur sehr geringen Energieverbrauch stehen daher im Interesse bei neuen Anwendungsgebieten, beispielsweise im Brandschutz oder in der Textilindustrie. [4,5] Die Sensoren könnten zum Beispiel in die Textilien einer persönlichen Schutzausrüstung eingearbeitet werden und durch einen Farbumschlag die Anwesenheit eines Gases oder die Überschreitung des Grenzwertes toxischer Substanzen anzeigen.
P30 - Das Elektrospinnen von halbleitenden Zinndioxidfasern für die Detektion von Wasserstoff
(2022)
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von dünnen keramischen Fasern als halbleitendes Sensormaterial zum Nachweis von Wasserstoff, möglichst bei Zimmertemperatur. Die elektrische Leitfähigkeit halbleitender Metalloxide ändert sich durch die Einwirkung von oxidierenden und reduzierenden Gasen auf die Oberfläche des Metalloxids. Dieser Effekt kann zur Messung der Gaskonzentration genutzt werden. Die Reaktion von Zinn(IV)-oxid mit Wasserstoff basiert auf der Reduktion des Zinn(IV)-oxids zum Zinn, wobei die Elektronen des Zinn(IV)-oxids im metallischen Zinn verbleiben und dort im nicht gebundenen Zustand zu einer Leitfähigkeitserhöhung beitragen. Die Reaktion des Wasserstoffes kann sowohl mit den Sauerstoffatomen des Oxids als auch mit adsorbierten Sauerstoffatomen an der Oxidoberfläche stattfinden.[ 6] Da die Reaktionen an der Oberfläche des Oxids stattfinden, sollten Sensoren mit einer großen Oberfläche im Vergleich zu metalloxidischen Bulkmaterialien eine höhere Empfindlichkeit aufweisen. [3] Die Verwendung von Fasern anstelle von Dünn- oder Dickschichten führt dabei zu einer besseren Sensitivität gegenüber Gasen.
In this paper, modeling of piston and generic type gas compressors for a globally convergent algorithm for solving stationary gas transport problems is carried out. A theoretical analysis of the simulation stability, its practical implementation and verification of convergence on a realistic gas network have been carried out. The relevance of the paper for the topics of the conference is defined by a significance of gas transport networks as an advanced application of simulation and modeling, including the development of novel mathematical and numerical algorithms and methods.
Focus on what matters: improved feature selection techniques for personal thermal comfort modelling
(2022)
Occupants' personal thermal comfort (PTC) is indispensable for their well-being, physical and mental health, and work efficiency. Predicting PTC preferences in a smart home can be a prerequisite to adjusting the indoor temperature for providing a comfortable environment. In this research, we focus on identifying relevant features for predicting PTC preferences. We propose a machine learning-based predictive framework by employing supervised feature selection techniques. We apply two feature selection techniques to select the optimal sets of features to improve the thermal preference prediction performance. The experimental results on a public PTC dataset demonstrated the efficiency of the feature selection techniques that we have applied. In turn, our PTC prediction framework with feature selection techniques achieved state-of-the-art performance in terms of accuracy, Cohen's kappa, and area under the curve (AUC), outperforming conventional methods.
Forschungsdatenmanagement (FDM) nimmt im Forschungsalltag der Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) eine zunehmende größere Rolle ein und stellt an viele Forschende bisher unbekannte Anforderungen. So gilt es ein FAIRes und nachhaltiges Datenmanagement im Sinne des Kodex „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ der DFG zu betreiben – für sich selbst, für die eigene Forschungsgruppe und für die Forschungsgemeinschaft. In dieser Veranstaltung anlässlich des Tags der Forschungsdaten in NRW am 15.11.2022 wurden die wesentlichen Grundzüge des Forschungsdatenmanagements anhand des Forschungsdatenlebenszyklus nähergebracht und Praxisbeispiele und nützliche Links vorgestellt.
Ziel der achten Auflage des wissenschaftlichen Workshops “Usable Security and Privacy” auf der Mensch und Computer 2022 ist es, aktuelle Forschungs- und Praxisbeiträge zu präsentieren und anschließend mit den Teilnehmenden zu diskutieren. Der Workshop soll ein etabliertes Forum fortführen und weiterentwickeln, in dem sich Experten aus verschiedenen Bereichen, z. B. Usability und Security Engineering, transdisziplinär austauschen können.
Im Rahmen des 55. Jour Fixe FDM der Landesinitiative fdm.nrw gaben die Mitglieder der Förderlinie FDMScouts.nrw einen Einblick in ihre Zusammenarbeit und stellten die Ergebnisse ihrer bisherigen Arbeit vor. Ziel der Förderlinie ist es, bedarfsgerechte Möglichkeiten zu schaffen, das Thema FDM sowohl strategisch als auch operativ nachhaltig an Hochschulen für angewandte Wissenschaften in NRW zu verankern. 10 Hochschulen in 5 Verbünden arbeiten seit 2020 gemeinsam an Diensten und Angeboten. Koordiniert werden die Aktivitäten von der Landesinitiative fdm.nrw.
Die Originalpräsentation ist über Conceptboard einsehbar: https://app.conceptboard.com/board/c87t-okqh-6utn-74xg-n182
Die Autor*innen sind alphabetisch sortiert und teilen sich die Erstautorschaft.
For most people, using their body to authenticate their identity is an integral part of daily life. From our fingerprints to our facial features, our physical characteristics store the information that identifies us as "us." This biometric information is becoming increasingly vital to the way we access and use technology. As more and more platform operators struggle with traffic from malicious bots on their servers, the burden of proof is on users, only this time they have to prove their very humanity and there is no court or jury to judge, but an invisible algorithmic system. In this paper, we critique the invisibilization of artificial intelligence policing. We argue that this practice obfuscates the underlying process of biometric verification. As a result, the new "invisible" tests leave no room for the user to question whether the process of questioning is even fair or ethical. We challenge this thesis by offering a juxtaposition with the science fiction imagining of the Turing test in Blade Runner to reevaluate the ethical grounds for reverse Turing tests, and we urge the research community to pursue alternative routes of bot identification that are more transparent and responsive.
Taste is a complex phenomenon that depends on the individual experience and is a matter of collective negotiation and mediation. On the contrary, it is uncommon to include taste and its many facets in everyday design, particularly online shopping for fresh food products. To realize this unused potential, we conducted two Co-Design workshops. Based on the participants’ results in the workshops, we prototyped and evaluated a click-dummy smart-phone app to explore consumers’ needs for digital taste depiction. We found that emphasizing the natural qualities of food products, external reviews, and personalizing features lead to a reflection on the individual taste experience. The self-reflection through our design enables consumers to develop their taste competencies and thus strengthen their autonomy in decision-making. Ultimately, exploring taste as a social experience adds to a broader understanding of taste beyond a sensory phenomenon.