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Die dargestellte Rating-Methodik auf der Basis der Vorgehensweise von S&P erscheint bei einer grundsätzlichen Untersuchung der Ausfallwahrscheinlichkeiten von Zahlungsverpflichtungen als sachgerecht. Allerdings bedürfen die aufgezeigten Analyseschritte einer deutlichen Adjustierung der Methodik, um die unterschiedlichen Effekte einer internen und einer externen Finanzierung so herauszuarbeiten, dass nicht bereits durch die angewandte Art der Analyse Verzerrungen in den Aussagen eintreten.
AAV-encoded expression of TRAIL in experimental human colorectal cancer leads to tumor regression
(2004)
Dem RTPM (Real-Time Performance Monitoring) wurde in den letzten Jahren in der Automatisierungstechnik immer mehr Beachtung geschenkt. Drei ausgewählte Aspekte des RPTM werden behandelt: Alarmanalyse, Reglerperformance und Stelleinrichtungen. Die Reduktion von Alarmmeldungen mit Hilfe einer Alarmanalyse wird mit Hilfe von Beispielen aus der Industrie veranschaulicht. Ziel einer Analyse ist die Identifikation von (1) falschen Alarmgrenzen, (2) Reglern, bei denen Störungen im Handbetrieb ausgeregelt werden, (3) Reglern, bei denen Betriebspunktänderungen im Handbetrieb ausgeführt werden, (4) Reglern mit Stellgrößen bei 0% oder 100%, (5) falschen Reglerparametern sowie (6) Fehlern in der Messtechnik, Antrieben, Klappen oder Ventilen. Die industrielle Anwendung der Überwachung der Reglerperformance wird anhand des in das Prozessautomatisierungssystem DeltaV von Emerson Process Management integrierten Softwareproduktes DeltaV Inspect erläutert. DeltaV überwacht und bewertet (1) die Bereichsüberschreitungen der Regelgrößen und der Stellsignale, (2) die Betriebsarten (Hand oder Automatik) und (3) die Regelungsgüte. Die Regelungsgüte wird bei einem konstanten Sollwert und stochastischen Störungen aus dem Unterschied zwischen der tatsächlichen und der theoretisch erreichbaren Varianz des Regelfehlers berechnet. Anstelle einer Korrelations- bzw. Regressionsanalyse wird die theoretisch erreichbare minimale Varianz aus der aktuellen Varianz des Regelfehlers und der Varianz der Abweichung der aufeinander folgenden Regelfehlerabtastwerte berechnet.
Augmented Perception - AuPer
(2004)
Neue technologische Entwicklungen basieren immer mehr auf einer
zunehmenden Mathematisierung, gerade in den Ingenieurwissenschaften.
Nicht erst seit PISA ist jedoch zu beobachten, dass sich das
belastbare mathematische Grundwissen vieler Studienanfänger in den letzten Jahren verringert hat.
Im vorliegenden Beitrag wird dieses Spannungsfeld, in dem sich die Ingenieurmathematik befindet, aus Sicht von Fachhochschuldozenten beschrieben. Ausgehend von den Ausbildungszielen der Ingenieurmathematik werden Anforderungen an die Schulmathematik abgeleitet.
Diese Anforderungen werden beispielhaft für die Einführung und den Umgang mit den mathematischen Objekten Zahlen, Terme, Gleichungen und Funktionen konkretisiert.
Ziel ist eine Sensibilisierung von Mathematiklehrerinnen und -lehrern, um ihre Schulabsolventinnen und -absolventen besser für ein zukünftiges ingenieurwissenschaftliches Studium zu rüsten.
Balanced IT-Decision Card
(2004)
Most VE-frameworks try to support many different input and output devices. They do not concentrate so much on the rendering because this is tradi- tionally done by graphics workstation. In this short paper we present a modern VE framework that has a small kernel and is able to use different renderers. This includes sound renderers, physics renderers and software based graphics renderers. While our VE framework, named basho is still under development we have an alpha version running under Linux and MacOS X.
Berufsgenossenschaft
(2004)
Machine learning seems to offer the solution to many problems in user modelling. However, one tends to run into similar problems each time one tries to apply out-of-the-box solutions to machine learning. This article closely relates the user modelling problem to the machine learning problem. It explicates some inherent dilemmas that are likely to be overlooked when applying machine learning algorithms in user modelling. Some examples illustrate how specific approaches deliver satisfying results and discuss underlying assumptions on the domain or how learned hypotheses relate to the requirements on the user model. Finally, some new or underestimated approaches offering promising perspectives in combined systems are discussed. The article concludes with a tentative "checklist" that one might like to consider when planning to apply machine learning to user modelling techniques.