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Diese Studie untersucht die Aneignung und Nutzung von Sprachassistenten wie Google Assistant oder Amazon Alexa in Privathaushalten. Unsere Forschung basiert auf zehn Tiefeninterviews mit Nutzern von Sprachassistenten sowie der Evaluation bestimmter Interaktionen in der Interaktionshistorie. Unsere Ergebnisse illustrieren, zu welchen Anlässen Sprachassistenten im heimischen Umfeld genutzt werden, welche Strategien sich die Nutzer in der Interaktion mit Sprachassistenten angeeignet haben, wie die Interaktion abläuft und welche Schwierigkeiten sich bei der Einrichtung und Nutzung des Sprachassistenten ergeben haben. Ein besonderer Fokus der Studie liegt auf Fehlinteraktionen, also Situationen, in denen die Interaktion scheitert oder zu scheitern droht. Unsere Studie zeigt, dass das Nutzungspotenzial der Assistenten häufig nicht ausgeschöpft wird, da die Interaktion in komplexeren Anwendungsfällen häufig misslingt. Die Nutzer verwenden daher den Sprachassistenten eher in einfachen Anwendungsfällen und neue Apps und Anwendungsfälle werden gar nicht erst ausprobiert. Eine Analyse der Aneignungsstrategien, beispielsweise durch eine selbst erstellte Liste mit Befehlen, liefert Erkenntnisse für die Gestaltung von Unterstützungswerkzeugen sowie die Weiterentwicklung und Optimierung von sprachbasierten Mensch-Maschine-Interfaces.
Striated muscle contraction is regulated by the translocation of troponin-tropomyosin strands over the thin filament surface. Relaxation relies partly on highly-favorable, conformation-dependent electrostatic contacts between actin and tropomyosin, which position tropomyosin such that it impedes actomyosin associations. Impaired relaxation and hypercontractile properties are hallmarks of various muscle disorders. The α-cardiac actin M305L hypertrophic cardiomyopathy-causing mutation lies near residues that help confine tropomyosin to an inhibitory position along thin filaments. Here, we investigate M305L actin in vivo, in vitro, and in silico to resolve emergent pathological properties and disease mechanisms. Our data suggest the mutation reduces actin flexibility and distorts the actin-tropomyosin electrostatic energy landscape that, in muscle, result in aberrant contractile inhibition and excessive force. Thus, actin flexibility may be required to establish and maintain interfacial contacts with tropomyosin as well as facilitate its movement over distinct actin surface features and is, therefore, likely necessary for proper regulation of contraction.
This study advances the research and methodological approach to measuring and understanding national-level destination competitiveness, sustainability and governance, by creating a model that could be of use for both developing and developed destinations. The study gives a detailed overview of the research field of measuring destination competitiveness and sustainability. It also identifies major predictors of destination competitiveness and sustainability and thereby presents destination researchers and practitioners with a useful list of priority areas, both from a global perspective and from the perspective of other similar destinations. Finally, the study identifies two major types of destination governance with implications for research, policy and practice across the destination life-cycle. The research deals with the analysis of the secondary data from the World Economic Forum Travel and Tourism Index (WEF T&T). Major types of destination governance and predictors of belonging to either one of the types, as well as inside cluster predictors have been extracted through a two-step cluster analysis. The results support the notion that a meaningful model of national-level destination governance needs to take into account different development levels of different destinations. The main limitation of the study is its typology creation approach, as it inevitably leads to simplifications.
Die nutzerInnenfreundliche Formulierung von Zwecken der Datenverarbeitung von Sprachassistenten
(2020)
2019 wurde bekannt, dass mehrere Anbieter von Sprachassistenten Sprachaufnahmen ihrer NutzerInnen systematisch ausgewertet haben. Da in den Datenschutzhinweisen angegeben war, dass Daten auch zur Verbesserung des Dienstes genutzt würden, war diese Nutzung legal. Für die NutzerInnen stellte diese Auswertung jedoch einen deutlichen Bruch mit ihren Privatheitsvorstellungen dar. Das Zweckbindungsprinzip der DSGVO mit seiner Komponente der Zweckspezifizierung fordert neben Flexibilität für den Verarbeiter auch Transparenz für den Verbraucher. Vor dem Hintergrund dieses Interessenkonflikts stellt sich für die HCI die Frage, wie Verarbeitungszwecke von Sprachassistenten gestaltet sein sollten, um beide Anforderungen zu erfüllen. Für die Erhebung einer Nutzerperspektive analysiert diese Studie zunächst Zweckangaben in den Datenschutzhinweisen der dominierenden Sprachassistenten. Darauf aufbauend präsentieren wir Ergebnisse von Fokusgruppen, die sich mit der wahrgenommenen Verarbeitung von Daten von Sprachassistenten aus Nutzersicht befassen. Es zeigt sich, dass bestehende Zweckformulierungen für VerbraucherInnen kaum Transparenz über Folgen der Datenverarbeitung bieten und keine einschränkende Wirkung im Hinblick auf legale Datennutzung erzielen. Unsere Ergebnisse über von Nutzern wahrgenommene Risiken erlauben dabei Rückschlüsse auf die anwenderfreundliche Gestaltung von Verarbeitungszwecken im Sinne einer Design-Ressource.
Eco-InfoVis at Work
(2020)
Listen to Developers! A Participatory Design Study on Security Warnings for Cryptographic APIs
(2020)
It is only a matter of time until autonomous vehicles become ubiquitous; however, human driving supervision will remain a necessity for decades. To assess the drive's ability to take control over the vehicle in critical scenarios, driver distractions can be monitored using wearable sensors or sensors that are embedded in the vehicle, such as video cameras. The types of driving distractions that can be sensed with various sensors is an open research question that this study attempts to answer. This study compared data from physiological sensors (palm electrodermal activity (pEDA), heart rate and breathing rate) and visual sensors (eye tracking, pupil diameter, nasal EDA (nEDA), emotional activation and facial action units (AUs)) for the detection of four types of distractions. The dataset was collected in a previous driving simulation study. The statistical tests showed that the most informative feature/modality for detecting driver distraction depends on the type of distraction, with emotional activation and AUs being the most promising. The experimental comparison of seven classical machine learning (ML) and seven end-to-end deep learning (DL) methods, which were evaluated on a separate test set of 10 subjects, showed that when classifying windows into distracted or not distracted, the highest F1-score of 79%; was realized by the extreme gradient boosting (XGB) classifier using 60-second windows of AUs as input. When classifying complete driving sessions, XGB's F1-score was 94%. The best-performing DL model was a spectro-temporal ResNet, which realized an F1-score of 75%; when classifying segments and an F1-score of 87%; when classifying complete driving sessions. Finally, this study identified and discussed problems, such as label jitter, scenario overfitting and unsatisfactory generalization performance, that may adversely affect related ML approaches.
Mendelian diseases of dysregulated canonical NF-κB signaling: From immunodeficiency to inflammation
(2020)
Privatheit am Arbeitsplatz
(2020)