Zacharias, terHorst et al. (Hg.): Forschungsspitzen und Spitzenforschung. Innovationen an der FH Bonn-Rhein-Sieg, Festschrift für Wulf Fischer
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- Part of a Book (34)
Year of publication
- 2009 (34)
Has Fulltext
- no (34)
In Artificial Intelligence, numerous learning paradigms have been developed over the past decades. In most cases of embodied and situated agents, the learning goal for the artificial agent is to „map“ or classify the environment and the objects therein [1, 2], in order to improve navigation or the execution of some other domain-specific task. Dynamic environments and changing tasks still pose a major challenge for robotic learning in real-world domains. In order to intelligently adapt its task strategies, the agent needs cognitive abilities to more deeply understand its environment and the effects of its actions. In order to approach this challenge within an open-ended learning loop, the XPERO project (http://www.xpero.org) explores the paradigm of Learning by Experimentation to increase the robot's conceptual world knowledge autonomously. In this setting, tasks which are selected by an actionselection mechanism are interrupted by a learning loop in those cases where the robot identifies learning as necessary for solving a task or for explaining observations. It is important to note that our approach targets unsupervised learning, since there is no oracle available to the agent, nor does it have access to a reward function providing direct feedback on the quality of its learned model, as e.g. in reinforcement learning approaches. In the following sections we present our framework for integrating autonomous robotic experimentation into such a learning loop. In section 1 we explain the different modules for stimulation and design of experiments and their interaction. In section 2 we describe our implementation of these modules and how we applied them to a real world scenario to gather target-oriented data for learning conceptual knowledge. There we also indicate how the goaloriented data generation enables machine learning algorithms to revise the failed prediction model.
Mobile Business
(2009)
Auf der Basis des modernen Mobilfunks entstehen neuartige Wertschöpfungsstrukturen, die die traditionellen Wirtschaftsstrukturen komplementieren und immer häufiger auch substituieren. Unternehmen, die in der "Mobile Economy" erfolgreich bestehen wollen, müssen sich daher umfassend mit den strategischen Rahmenbedingungen des Mobile Business auseinandersetzen. Nur wer die Einsatzpotenziale der multimedialen Mobilkommunikation differenziert bewerten kann und auch die kritischen Erfolgsfaktoren dieser noch jungen Disziplin kennt, wird in der mobilen Zukunft seine Wettbewerbsposition tatsächlich nachhaltig stärken können.
Gas chromatography with flame-ionization detection (FID) and gas chromatography-mass spectrometry (GC/MS) has been used for structure elucidation of long-chain primary n-alkyl amines after derivatization with trifluoroacetic anhydride (TFAA). Electron impact ionization- (EI) and positive chemical ionization- (PCI) mass spectra of trifluoroacetylated derivatives of the identified nalkyl amines are presented. The corrosion inhibiting n-alkyl amines were applied in the investigation of a new anticorrosive and antifouling formulation for water-steam circuit of energy systems in the power industry. The presented results are part of an EU-funded international collaboration with partners from research institutes and industry from Poland, Lithuania, Romania, France and Germany (EUREKA project BOILTREAT E!2426).
Dieses Zitat dürfte auch für einen Physiker wie Wulf Fischer von Wichtigkeit sein, zeigt es doch, wie physikalische Grundlagen der Digitalisierung und dadurch angestoßene technologische Veränderungen die Ökonomie des 21. Jahrhunderts zu prägen vermögen. Die Analyse der Grundlagen der digitalen Wirtschaft ist gerade an einer Fachhochschule, die sich auch unterstützt durch ihren Gründungsrektor neuen Entwicklungen anwendungsnah öffnet, ein interessantes Forschungsgebiet. Viele der nachfolgenden Aussagen sind denn auch in einem Forschungssemester des Autors entstanden und haben zur Umwidmung der Professur unter dem Zusatz der "Innovationsökonomie" geführt. Auch dies ist im wahrsten Sinne des Wortes Beleg für eine innovationsfreudige und relativ "junge" Fachhochschule.
With regard to performance well established SW-only design methodologies proceed by making the initial specification run first, then by enhancing its functionality and finally by optimizing it. When designing Embedded Systems (EbS) this approach is not viable since decisive design decisions like e.g. the estimation of required processing power or the identification of those parts of the specification which need to be delegated to dedicated HW depend on the fastness and fairness of the initial specification. We here propose a sequence of optimization steps embedded into the design flow, which enables a structured way to accelerate a given working EbS specification at different layers. This sequence of accelerations comprises algorithm selection, algorithm transformation, data transformation, implementation optimization and finally HW acceleration. It is analyzed how all acceleration steps are influenced by the specific attributes of the underlying EbS. The overall acceleration procedure is explained and quantified at hand of a real-life industrial example.
Der Zukunftsforscher Leo A. Nefiodow sieht den Gesundheitsbereich als den neuen Megamarkt des 21. Jahrhunderts, der auf den Basisinnovationen psychosozialer Gesundheit mit den Anwendungen der Biotechnologie und Umwelttechnologien beruhen soll. Er sieht in der Verbesserung der psychosozialen Gesundheit erhebliche Produktivitätsreserven für Wirtschaft und Gesellschaft. Nefiodow beruft sich auf soziochronologische Wellen von mehreren Jahrzehnten Dauer, die der russische Wirtschaftswissenschaftler Nikolai Kondratieff entdeckte.
Die Evaluation politischer Programme hat sich in Deutschland in den sechziger Jahren des letzten Jahrhunderts etabliert. Ziel war die Analyse der Wirkungen von gesetzlichen Initiativen der Bundesregierung zur Stabilisierung des stetigen wirtschaftlichen Wachstums und Wohlstands. Nach Beendigung der Maßnahmen wurde eine summarische Bewertung durch Beratungsunternehmen und Forschungsinstitute vorgenommen.
Die Entwicklung technischer Produkte strebt nach der Akzeptanz durch den Markt. Das abstrakte Gebilde des Marktes wird aber geprägt durch menschliche Entscheidungen. BenutzerInnen arbeiten gerne mit einem technischen System oder sie lehnen es mehr oder weniger ab. Diese Ablehnung durch die BenutzerInnen führt über kurz oder lang auch zur Ablehnung durch die Entscheidungsträger in Firmen und anderen Institutionen, die gemeinsam mit den privaten BenutzerInnen den Markt ausmachen. Somit steht und fällt der wirtschaftliche Erfolg bei der Entwicklung und Vermarktung technischer Produkte mit dem Maß der erreichten Akzeptanz durch die BenutzerInnen.
Ausgangspunkt unserer Überlegungen ist die Feststellung, dass die Legitimierung moderner Formen des Wissens mit dem Verlust von legitimierenden Metaerzählungen einhergeht. Diese Feststellung bezieht sich nicht nur ganz allgemein auf die klassischen Geistes- und Sozialwissenschaften, sondern auch konkret auf die angewandte Management- und Organisationsforschung. Traditionell werden diese untergeordneten Diskursarten durch den übergeordneten Diskurs der Aufklärung legitimiert und unterwerfen sich dem Diktat der Rationalität des Modernismus (Ant 2004).
The objective of the FIVIS project is to develop a bicycle simulator which is able to simulate real life bicycle ride situations as a virtual scenario within an immersive environment. A sample test bicycle is mounted on a motion platform to enable a close to reality simulation of turns and balance situations. The visual field of the bike rider is enveloped within a multi-screen visualisation environment which provides visual data relative to the motion and activity of the test bicycle. That means the bike rider has to pedal and steer the bicycle as a usual bicycle, while the motion is recorded and processed to control the simulation. Furthermore, the platform is fed with real forces and accelerations that have been logged by a mobile data acquisition system during real bicycle test drives. Thus, using a feedback system makes the movements of the platform match to the virtual environment and the reaction of the driver (e.g. steering angle, step rate).