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Die nachhaltige Organisation des Verkehrs soll auf kostengünstige, umweltfreundliche und nutzerfreundlichere Nahverkehrskonzepte, die möglichst viele Bürger zur Nutzung des ÖPNV einladen, abzielen. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel dieses Beitrags, instrumentelle Ansatzpunkte für ein Nachhaltigkeitscontrolling in ÖPNV-Unternehmen aufzuzeigen. Hierzu werden nachfolgend die Berücksichtigung der Nachhaltigkeit bei Investitionsentscheidungen, das Carbon Accounting (Transparenz über CO2-Emissionen), die Integration der ökologischen, ökonomischen und sozialen Nachhaltigkeitsdimension bei der Berichterstattung und die Einbindung der genannten Instrumente in ein Managementsystem skizziert. Die Nachhaltigkeitsdimensionen Ökologie, Ökonomie und Soziales lassen sich gut mit Hilfe mehrdimensionaler, integrierter Managementsysteme in der Organisation verankern und systematisch in interne Strukturen und Prozesse einbetten. Integrierte Managementsysteme können so eine wichtige Voraussetzung für ein effizientes Nachhaltigkeitscontrolling sein.
Characterization of Urban Radio Channels and Base Station Antenna Correlation in the 3.75 GHz Band
(2021)
Deployment of modern data-driven machine learning methods, most often realized by deep neural networks (DNNs), in safety-critical applications such as health care, industrial plant control, or autonomous driving is highly challenging due to numerous model-inherent shortcomings. These shortcomings are diverse and range from a lack of generalization over insufficient interpretability and implausible predictions to directed attacks by means of malicious inputs. Cyber-physical systems employing DNNs are therefore likely to suffer from so-called safety concerns, properties that preclude their deployment as no argument or experimental setup can help to assess the remaining risk. In recent years, an abundance of state-of-the-art techniques aiming to address these safety concerns has emerged. This chapter provides a structured and broad overview of them. We first identify categories of insufficiencies to then describe research activities aiming at their detection, quantification, or mitigation. Our work addresses machine learning experts and safety engineers alike: The former ones might profit from the broad range of machine learning topics covered and discussions on limitations of recent methods. The latter ones might gain insights into the specifics of modern machine learning methods. We hope that this contribution fuels discussions on desiderata for machine learning systems and strategies on how to help to advance existing approaches accordingly.