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Photoluminescence (PL) in GaN or InGaN layers monitored during epitaxial growth at high temperatures permits a quasi-continuous in situ characterization of opto-electronic properties. Therefore, epitaxial parameters can now be optimized at the earliest possible stage. A pulsed and high-power UV laser was required for PL excitation at high temperatures. Herein, the underlying nonlinear mechanism was studied via time-resolved PL experiments and rate equation-based modeling. A temperature-activated and saturable path for quenching over defects was identified. Beyond the saturation threshold, reasonably-intensive PL sets in. At high temperatures not only is the near band gap-PL present, but also—as a new observation—a defect-assisted PL emerges. Apart from these specific electronic transitions in high-temperature PL of GaN, a simple, but reasonably predictive model of the luminescent thin film has been set up to track down interference fringes in the PL spectra. It is worth mentioning that the spectral PL modulation (aiming at the Purcell effect) is often mixed up with ordinary Fabry–Pérot interference. A distinction has become key to properly analyze the spectral signatures of high-temperature PL in order to provide a reliable in situ characterization of GaN layers during epitaxial growth
In dieser Arbeit wurde eine Motorsteuerung für mikrofluidische Peristaltikpumpen in Lab-on-a-Chip Systemen entwickelt. Neben der dafür notwendigen elektrischen Schaltung wurde viel Wert auf die softwareseitige Umsetzung gelegt. Zusätzlich zu der reinen Vorgabe von essentiellen Größen, wie beispielsweise der Drehzahl und dem damit geförderten Volumen, wird ein vielseitiges und zuverlässiges Steuerungssystem vorgestellt, das versucht Schwankungen im geförderten Flüssigkeitsstrom zu reduzieren. Um schon vor dem ersten Betrieb, des parallel zu dieser Arbeit gefertigten mechanischen Aufbau, die Leistung sowie Ausmaße der Schwankungen abzuschätzen, wurde der zu erwartende Volumenstrom auf Basis der geometrischen Ausmaße modelliert. Dadurch können Algorithmen zur Glättung des Flusses bereits in einer frühen Phase der Softwareentwicklung berücksichtigt werden. Für eine bessere Charakterisierung des mechanischen Aufbaus und Überwachung des Betriebs wurde das System um eine sensorlose Erkennung von Bewegungen des Motors ergänzt. Somit kann unter anderem die Zuverlässigkeit und Dimensionierung der verwendeten Motoren überprüft werden. Zusätzlich wurde der Prozess zum Verschweißen von thermoplastischer Elastomer Folie mit dem mikrofluidischen Chip optimiert.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Eignung von MeshLab in einem Reverse-Engineering-Projekt zu überprüfen. Dazu wurden vor Beginn sechs Kriterien aufgestellt, auf die MeshLab untersucht wird. Das Ergebnis zeigt, dass MeshLab fünf von sechs Kriterien erfüllt und somit für einen Einsatz geeignet ist.
MeshLab ist ein Teil der Datenaufbereitung des Reverse Engineering. Es ist ein kostenloses Programm und somit in Kombination mit einem günstigen Scanner für einen Einsatz in Reverse-Engineering-Projekten mit einem geringen Kostenaufwand einsetzbar.
The aim of this bachelor thesis is to verify the suitability of MeshLab in a Reverse-Engineering-Project. Before the beginning six criterias were set up on which MeshLab is examined. The result shows that MeshLab fulfills five of six criterias and is therefore suitable for use.
MeshLab is a part of the data preparation from the Reverse Engineering. It is a free programm and in combination with a cheap scanner, it can be used in a Revere-Engineering-Project with a low Budget.
This work aims to generate synthetic electromyographic (EMG) signals using Generative Adversarial Network (GAN). GANs are considered as one of the most exciting and promising approaches in deep learning [6], offering the possibility to generate artificial data based on real data. GAN consists of two main parts, a discriminator that attempts to differentiate between the generated data and the original data, and a generator that tries to fool the discriminator by generating data which looks like real data, the GAN works by staging a two-player
minimax game between generator and discriminator networks. To achieve the objective of generating realistic artificial electromyographic signals, two different architectures are considered for the generator and the discriminator networks of the GAN model: Long short-term memory (LSTM), which can avoid the long-term dependency problem and remembers information over a long period of time, and convolutional neural network (CNN), which is a powerful tool at automatic feature extraction. Different combinations of CNN and LSTM including hybrid model are experimented within the GAN using the same training data-set. The results and performances of each combination are compared and reviewed. The generated artificial EMG signals can be used to
simulate real muscle activity situations to for example improve muscle signal controlled prostheses using artificial data that may include conditions that does not exist in real data. This method of artificial data generation is not limited to EMG signals, the network can also be used to generate other synthetic biomedical signals such as electroencephalogram (EEG) or electrocardiogram (ECG) that can be practically used for testing algorithms and classifiers.
Aspekte der Datensammlung beim Einsatz von Convolutional Neural Network für das autonome Fahren
(2022)
Die vorliegende Bachelorarbeit thematisiert, ob ein Convolutional Neural Network für das autonome Fahren geeignet ist und wie der gesamte Datenprozess für das Convolutional Neural Network Modell aussehen könnte. Dazu wurden mehrere Forschungsfragen gestellt.
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine quantitative Literaturarbeit mit aktuellen wissenschaftlichen Kenntnissen durchgeführt. Die Bachelorarbeit ist in der deutschen Sprache geschrieben, aus diesem Grund orientiert sich die Bachelorarbeit an die deutschsprachige Bevölkerung.
Die quantitative Literaturarbeit zeigte, dass die größten Herausforderungen für das Convolutional Neural Network Training in der Datenspeicherung und der Datenverarbeitung liegen. Ebenfalls zeigte die quantitative Literaturarbeit, dass das Convolutional Neural Network durch die qualifizierte Wahl von Methoden und Daten eine bessere Erfolgsquote als das menschliche Verhalten für das autonome Fahren nachweist.
Dies zeigt, dass der Einsatz von Convolutional Neural Network Modellen mit einem optimalen Datenprozess und der Dateninfrastruktur für das autonome Fahren empfehlens-wert sein kann.
Public transportation will become highly automated in the future, and at some point, human drivers are no longer necessary. Today many people are skeptical about such scenarios of autonomous public transport (abbr.: APT). In this paper, we assess users’ subjective priority of different factors that lead to personal acceptance or rejection of APT using an adapted online version of the Q-Methodology with 44 participants. We found four prototypical attitudes to which subgroups of participants relate: 1) technical enthusiasts, 2) social skeptics, 3) service-oriented non-enthusiasts, and 4) technology-oriented non-enthusiasts. We provide an unconventional perspective on APT acceptance that helps practitioners prioritize design requirements and communicate, targeting users’ specific attitudes.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Eigenschaft Authentizität auf der Video-Plattform TikTok als möglichen Erfolgsfaktor zur Steigerung der Markenbekanntheit. Sie beantwortet drei Forschungsfragen, welche zunächst mithilfe einer Sekundärforschung untersucht werden. Dabei wird der Begriff Markenauthentizität in Bezug auf TikTok erörtert und die Grundlagen des Social Media Marketings erforscht. Die erarbeiteten Erkenntnisse und Methoden bilden die Grundlage für die Formulierung von vier Hypothesen.
Zur Überprüfung der Hypothesen folgt im Anschluss eine empirische Forschung in Form einer Online-Umfrage, bei welchem das Unternehmen Abihome GmbH als Fallbeispiel dient. Das Unternehmen eignet sich aufgrund seiner noch ausbaufähigen Präsenz auf der Plattform TikTok für dieses Vorhaben. Die gewonnenen Daten der empirischen Studie werden mit denen der Sekundärforschung kombiniert und ausgewertet, um Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten, welche ihre Brand Awareness mithilfe eines authentischen Auftrittes auf TikTok optimieren wollen.
So far, researchers have used a wellbeing-centered approach to catalyze successful intergenerational collaboration (IGC) in innovative activities. However, due to the subject’s multidisciplinary nature, there is still a dearth of comprehensive research devoted to constructing the IGC system. Thus, the purpose of this study is to fill a research void by providing a conceptual framework for information technology (IT) system designers to use as a jumping-off point for designing an IGC system with a wellbeing-oriented design. A systematic literature study was conducted to identify relevant terms and develop a conceptual framework based on a review of 75 selected scientific papers. The result consists of prominent thematic linkages and a conceptual framework related to design technology for IGC systems. The conceptual framework provides a comprehensive overview of IGC systems in the innovation process by identifying five barrier dimensions and using six wellbeing determinants as IGC catalysts. Moreover, this study discusses future directions for research on IGC systems. This study offers a novel contribution by shifting the technology design process from an age-based design approach to wellbeing-driven IGC systems. Additional avenues for investigation were revealed through the analysis of the study’s findings.
Fahrerassistenzsysteme werden eingesetzt, um dem Fahrer
eines Kraftfahrzeugs Handlungsabläufe abzunehmen. Diese Handlungsabläufe
werden definiert durch eine Aufgabenstellung, die vom Fahrer an das Fahrerassi-
stenzsystem übergeben oder systembedingt gelöst wird. Bei komplexen Fahreras-
sistenzsystemen ist an eine autonome Navigation im Straßenverkehr gedacht. Es
wird ein neues Verfahren vorgestellt, welches eine Bewegungssteuerung eines
autonomen Fahrzeugs durchführen kann. Es werden der Lenkwinkel und die Ge-
schwindigkeit beeinflußt. Für diese Aufgabe wird ein dynamischer Ansatz aus
dem Bereich der neuronalen Felder gewählt. Relevante Attribute für den Fahrt-
verlauf auf unterschiedlichem Abstraktionsniveau können dabei einfach (additiv)
verarbeitet werden.
Within this thesis the impacts of “Made in China 2025” on business relationships between Germany and China are analysed and evaluated. The author shows up how the export business from Germany has developed since “Made in China 2025” was published officially in 2015. It is presented in which way the export business was affected until now (changes of product categories, development of export volume, growth rates…). The data are being provided by the German Bureau of National Statistics.
Based on the data analysis the strategy is being evaluated from German perspective. Furthermore the author takes a look at the development of Foreign Direct Investments (FDI) flows from China to Germany since the beginning of Made in China 2025. It is being analysed if China indeed invests more into their so-called “key-industries” since 2015. The chances that might be created by FDI as well as the threats are inspected and evaluated by experts from various institutions. In addition to that a scenario analysis from the German Frauenhofer Institut presents different scenarios that show up what might happen to Germany in case China succeeds, as well as what might happen in case the strategy is a failure.
Furthermore various trade theories are presented within this thesis, such as theories from Adam Smith, David Ricardo, Raymond Vernon or Bertil Ohlin. It is presented how useful the theories are for modern intra-industrial trade inquiries and if their assumptions are realistic.
So far, electronic data interchange (EDI) has been primarily used by large companies. They increasingly pressure their business partners to participate in or connect to their EDI infrastructure. Companies, which do not use EDI so far, face the challenge of imple-mentation. Questions, such as the choice of the right EDI approach and the right EDI standard, have to be answered. In addition, there are often high investment costs. Small- and medium-sized enterprises (SMEs) are particularly affected due to their limited re-sources and financial means in comparison to those of large enterprises. Based on a structured literature research, information on the state of the art as well as research was consolidated and the opportunities and risks of EDI for small and medium-sized enter-prises were examined. The results show that EDI offers a variety of opportunities ranging from process optimization to competitive advantages, but that these also depend on the degree of integration. The understanding of the own benefits as well as the support of the management plays an important role for the successful adoption, implementation and integration of EDI.
Keywords: EDI, interorganizational systems, SME, system integration, data interchange
Am 19.03.2023 wurde die Credit Suisse an einem Wochenende als Ultima Ratio mit der UBS fusioniert. Vorausgegangen waren einige Managementfehler, Fehler bei der Auswahl der Kunden sowie ungünstige Entwicklungen am Gesamtmarkt, die diesen Schritt ausweglos erscheinen lassen. In dieser Arbeit werden die Grundlagen zur Identifizierung der Probleme und eine Einordnung des historischen Hintergrunds vorgenommen.
Bereits bei der Einführung des Basel III Regelwerkes im Jahr 2019 wurden Stimmen laut, welche das neue „Allheilmittel“ für Banken im Bereich des zusätzlichen Eigenkapitals, die Contingent Convertible Bonds als durchaus problematisch ansahen. Insbesondere der Fall eines tatsächlichen Ausfalls der Zinszahlung und/oder Ausfall der Rückzahlung und deren Auswirkungen auf den Gesamtmarkt wurden kontrovers diskutiert. Es gab Positionen, welche davon ausgingen, dass der Markt für Emissionen solcher Finanzinstrumente im Falle eines Triggers einer einzigen Anleihe durch einen erheblichen Vertrauensverlust temporär oder sogar endgültig zum Erliegen käme.
Der Autor der Arbeit erarbeitet anhand der Betrachtung von Option-Adjusted-Spreads eine Grundlage zur Analyse des Vertrauensverlustes, welcher im Jahr 2023 durch den ersten Trigger einiger CoCos bei der Credit Suisse ausgelöst worden ist.
OA-Spreads sind in diesem Zusammenhang das Mittel der Wahl da:
1.
Die Ausgestaltung der betrachteten Finanzierungsmittel sehr heterogen ist und daher schwer vergleichbar sind
2.
Zur Zeit der Betrachtung auch die Entwicklung der globalen Leitzinsen an Fahrt aufgenommen hatte. Um diese Effekte weitestgehend ausblenden zu können empfiehlt sich hier eine möglichst unabhängige Betrachtung, eben in Form der OA-Spreads.
Anhand der Analyse ist festzustellen, dass der Vertrauensverlust zu diesem Zeitpunkt durchaus mess- und spürbar war, allerdings nicht in einem Ausmaß, wie dies zuvor befürchtet worden war.
War im Vorfeld mit möglichen Wertverlusten über alle Ausstehenden CoCos hinweg in Größenordnungen von um die 15% die Rede, Lassen sich in der Auswertung lediglich 6% Wertverlust durch den Zeitlichen Bezug belegen.
Zudem ist der Emissionsmarkt im Anschluss an die Credit Suisse Übernahme zwar zum Erliegen gekommen, von längerfristigem Vertrauensverlust oder gar einem vollständigen Zusammenbrechen des Marktes kann, der Beobachtung nach, nicht die Rede sein. Ganz im Gegenteil, bereits 3 Monate nach den Geschehnissen um die Credit Suisse konnte der erste CoCo in Benchmark-Größe (1 Milliarde EUR) begeben werden und innerhalb des Emissionsablaufs sogar ein so hohes Investoreninteresse registriert werden, dass der Kupon im Verlauf der Emission um 0,375% gesenkt werden konnte.
Zusammenfassend ist zu sagen, dass die Auswirkungen der Wandlung der Credit Suisse CoCos spürbar, aber nicht dauerhaft einschränkend für den Markt war. CoCos scheinen sich also als widerstandsfähig gegen negative Einflüsse der Wandlung zu präsentieren.
We describe the general concept, system architecture, hardware, and the behavioral abilities of Cora (Cooperative Robot Assistant, see Fig. 1), an autonomous non mobile robot assistant. Outgoing from our basic assumption that the behavior to perform determines the internal and external structure of the behaving system, we have designed Cora anthropomorphic to allow for humanlike behavioral strategies in solving complex tasks. Although Cora was built as a prototype of a service robot system to assist a human partner in industrial assembly tasks, we will show that Cora’s behavioral abilities are also conferrable in a household environment. After the description of the hardware platform and the basic concepts of our approach, we present some experimental results by means of an assembly task.
DamokleS 4.0
(2019)
Dieser interne Bericht beschreibt die Zielsetzung, Durchführung und Auswertung des Projektes Damokles 4.0. Das Projekt zielt darauf ab, neue, digitale Technologien in die Schwerindustrie einzuführen um Produktionsprozesse zu modernisieren. Unter Einsatz neuer Technologien, insbesondere mobiler Geräte, soll ein cyberphyiskalisches System (CPS) eine kontextbasierte und künstlich intelligente Unterstützung der Mitarbeiter in den Bereichen der Schwerindustrie ermöglichen. Hierzu werden typische Anwendungsfälle und die damit verbundenen Szenarien zur Unterstützung der Mitarbeiter auf Basis von neuen, flexiblen, adaptiven und mobilen Technologien, wie Augmented Reality und künstlicher Intelligenz, modelliert. Um den Prototypen einer AR-Anwendung und einer kamerabasierte Personenverfolgung zu entwickeln, hat die Hochschule Ruhr West im kleinen Technikum am Campus Bottrop eine entsprechende industrielle Umgebung simuliert. Die Projektergebnisse zeigen die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Softwareansätze und die Ergebnisse einer Untersuchung der psychologischen Einflüsse auf die Mitarbeiter.
In der modernen Medizintechnik ist die zuverlässige Funktionsweise von Geräten von entscheidender Bedeutung. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit dem Zustandsmonitoring von medizinischen Geräten, um die verschiedenen Zustände von medizinischen Geräte zu erfassen.
Das Monitoring hilft dabei, die tatsächliche Nutzungsfrequenz der Geräte zu ermitteln. Ein verbessertes Verständnis der Gerätenutzung kann dazu beitragen, Kosten zu senken und das Gerätemanagement in Krankenhäusern zu optimieren.
Das primäre Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer Datenverarbeitungsmethode für das Zustandsmonitoring von Medizingeräten mittels energiesparender Funk-Sensoren. Oftmals werden in Krankenhäusern mehr Geräte angeschafft als benötigt, und dennoch müssen alle Geräte gewartet werden, selbst wenn einige selten in Betrieb sind. Dies resultiert in unnötigen Kosten und Ausfallzeiten.
Für die Untersuchung wurde ein energiesparender Funksensor eingesetzt, der mit einem Stromsensor ausgestattet ist. Dieser erfasst den Stromfluss der angeschlossenen Geräte und kommuniziert online über das IoT. Die erfassten Daten wurden komprimiert und an das TTN (The Things Network) übertragen. Ein KI-Modell wurde mit den gesammelten Daten trainiert, um die verschiedenen Zustände der Geräte zu erkennen.
Die wichtigsten Ergebnisse zeigen, dass die Zustände der Geräte variieren und typischerweise in "AN", "AUS", "Idle-Modus" und "Im Betrieb" kategorisiert werden können. Sobald der Stromfluss einen bestimmten Wert erreicht, kann die KI bestimmen, in welchem Zustand sich das Gerät befindet. Dies bietet eine wertvolle Grundlage für ein verbessertes Management und Wartungssystem in Krankenhäusern.
Für Firmen spielt Kundensegmentierung zur Verbesserung ihrer
Absatzmöglichkeiten eine zunehmend größere Rolle. Dabei zeigt sich die Wahl der optimalen Methode zur Datenanalyse und Kundensegmentierung aus vielfältigen Gründen als entscheidende Voraussetzung für den Erfolg.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Beispiel des Datensatzes aus dem Bereich des E-Commerce Customer Segmentation zu untersuchen, ob die Anwendung von Deep Learning gegenüber den dort mit klassischem Machine Learning durchgeführten Segmentierungen bessere Ergebnisse erzielt. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, Kriterien für die optimale Methodenwahl näher zu bestimmen. Dazu ist es erforderlich, beim Datensatz die gleiche Datenvorverarbeitung wie in der Referenzarbeit zu verwenden, um die Ergebnisse des Deep Learning Modells mit jenen des Machine Learning Modells vergleichbar zu machen.
Der Vergleich ergab, dass die Performance beim Deep Learning Verfahren
mittig zwischen den Ergebnissen der anderen Machine Learning Algorithmen liegt. Die Performance ist den klassischen Machine Learning Verfahren bei der
hier vorhandenen Größe des Datensatzes nicht überlegen. Daraus folgt, dass bei ähnlicher Performance die sonstigen Voraussetzungen der Methoden, wie zum Beispiel die Komplexität der Netzwerkarchitektur, die Trainingsgeschwindigkeit und die Hardwarevoraussetzungen, eine
entscheidende Rolle spielen. Die Erörterung verschiedener weiterer Methoden des Deep Learning deutet darauf hin, dass der Aufwand, damit gute Ergebnisse bei heterogenen Daten der Kundensegmentierung zu erreichen, noch nicht überzeugt.
Motivation beschreibt das Bestreben nach Wirksamkeit und der Organisation seine Ziele zu erreichen oder sich von diesen zurückzuziehen (vgl. 3.1). Das Ziel des Arbeitenden im Einzelhandel ist es, Geld zu verdienen (vgl. 5.3.3). Das Geld wird benötigt, um andere Motive zu befriedigen (vgl. 3.2.3 und 3.2.4). Das Ziel ist es also, die unterschiedlichen Mangelempfinden mithilfe des Geldes zu befriedigen. Das Motiv erklärt dabei die Beweggründe menschlichen Handelns, um seine Ziele zu erreichen. Diese sind anhand von sichtbaren Handlungen erkennbar, lassen allerdings nicht so leicht auf die Handlungsabsicht schließen (vgl. 3.2 und 3.5). Auch externe Anreize sind in der Lage, ein Mangelempfinden auszulösen (vgl. 3.4). Dies ist anhand der Umfrageauswertung aus Kapitel 5.3.10 erkennbar, in der die Befragten allein durch das Wissen, dass ihre Arbeitskollegen
mehr verdienen, ihr Gehalt als gering empfinden. Ein Mangel führt nicht zwangsläufig zu einer sofortigen Handlung, stößt aber zumindest einen Denkprozess an, in dem die Situation mit den Handlungsoptionen verglichen wird, um dieses Mangelempfinden zu beheben (vgl. 3.2.6 und 4.3).
Der Konsum von Secondhand-Kleidung in Deutschland gewinnt stetig an Beliebtheit. Dabei verlagert sich der Trend mit dem Handel von gebrauchter Bekleidung immer weiter ins Internet, weshalb immer mehr Unternehmen in den florierenden Online-Markt eintreten und so den Konkurrenzdruck unter den Reseller-Plattformen erhöhen. Daher ist es notwendig zu verstehen, wie sich Unternehmen dieser Branche eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem stark umkämpften Markt aufbauen können.
Das Ziel der Forschung dieser Arbeit richtet sich dazu auf die Analyse der entscheidenden Faktoren aus, welche Kunden beim Kaufvorgang von gebrauchter Bekleidung beeinflussen. Aus den anschließenden Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Faktoren beein-flussen deutsche Kunden, Secondhand-Bekleidung auf Onlineplattformen einzukaufen?
Um die Forschungsfrage zu beatworten, wird ein Hypothesenmodell aufgestellt, welches mittels quantitativer Forschung überprüft wird. Mit Hilfe eines Fragebogens durch eine Onlineumfrage, werden konkrete Fragen über das Kaufverhalten, die Intentionen und Einflüsse beim Onlineshopping von Secondhand-Kleidung von ca. 300 Probanden erhoben und danach ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen auf, dass die Hauptzielgruppe zwischen 20 und 31 Jahre alt ist und in einem Abstand von drei bis zwölf Monaten regelmäßig online gebrauchte Kleidung kauft. Dabei ergibt die Studie zum Teil sehr überraschende Ergebnisse der Einflussfaktoren. So haben die wahrgenommene Nützlichkeit, die hedonistische Motivation und die äußeren sozialen Einflüsse von Kunden einen starken bis mittleren Effekt auf die Kaufabsicht, während die Faktoren Nachhaltigkeit (ökologische Motivation), die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung von Onlineplattformen und die ökonomische Motivation, keinen Einfluss auf die Kaufabsicht ausüben. In der Praxis sollten Unternehmen daher darauf achten die Vorteile des Onlineshoppings wie z.B. den Kauf unabhängig von Öffnungszeiten und eine vielfältige Produktauswahl gezielt auszuspielen. Um sich die Vorteile der sozialen Beeinflussung von Käufern zu Nutzen zu machen, werden Influencer Kooperationen oder Aktionen, bei denen Kunden ihre Freunde werben, empfohlen. Eine weiterführende Forschung in dem Bereich, kann durch die Erweiterung des Modells mit weiteren Einflussfaktoren wie z.B. dem Vertrauen erfolgen. Des Weiteren kann eine differenzierte Prüfung von Einflussfaktoren verschiedener Re-Commerce Konzepte erfolgen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu erarbeiten und somit noch spezifischere Hand-lungsempfehlungen für Stakeholder zu erarbeiten.
Learning the German language is one of the most critical challenges for refugee children in Germany. It is a prerequisite to allow communication and integration into the educational system. To solve the underlying problem, we conceptualized a set of principles for the design of language learning systems to support collaboration between teachers and refugee children, using a Design Science Research approach. The proposed design principles offer functional and non-functional requirements of systems, including the integration of open educational resources, different media types to develop visual and audio narratives that can be linked to the cultural and social background. This study also illustrates the use of the proposed design principles by providing a working prototype of a learning system. In this, refugee children can learn the language collaboratively and with freely accessible learning resources. Furthermore, we discuss the proposed design principles with various socio-technical aspects of the well-being determinants to promote a positive system design for different cultural and generational settings. Overall, despite some limitations, the implemented design principles can optimize the potential of open educational resources for the research context and derive further recommendations for further research.
Detection of air trapping in chronic obstructive pulmonary disease by low frequency ultrasound
(2012)
Background: Spirometry is regarded as the gold standard for the diagnosis of COPD, yet the condition is widely underdiagnosed. Therefore, additional screening methods that are easy to perform and to interpret are needed. Recently, we demonstrated that low frequency ultrasound (LFU) may be helpful for monitoring lung diseases. The objective of this study was to evaluate whether LFU can be used to detect air trapping in COPD. In addition, we evaluated the ability of LFU to detect the effects of short-acting bronchodilator medication.Methods: Seventeen patients with COPD and 9 healthy subjects were examined by body plethysmography and LFU. Ultrasound frequencies ranging from 1 to 40 kHz were transmitted to the sternum and received at the back during inspiration and expiration. The high pass frequency was determined from the inspiratory and the expiratory signals and their difference termed F. Measurements were repeated after inhalation of salbutamol.Results: We found signi ficant differences in F between COPD subjects and healthy subjects. These differences were already significant at GOLD stage 1 and increased with the severity of COPD. Sensitivity for detection of GOLD stage 1 was 83% and for GOLD stages worse than 1 it was 91%. Bronchodilator effects could not be detected reliably.Conclusions: We conclude that low frequency ultrasound is cost-effective, easy to perform and suitable for detecting air trapping. It might be useful in screening for COPD
Background:
Detection of influential actors in social media such as Twitter or Facebook plays an important role for improving the quality and efficiency of work and services in many fields such as education and marketing.
Methods:
The work described here aims to introduce a new approach that characterizes the influence of actors by the strength of attracting new active members into a networked community. We present a model of influence of an actor that is based on the attractiveness of the actor in terms of the number of other new actors with which he or she has established relations over time.
Results:
We have used this concept and measure of influence to determine optimal seeds in a simulation of influence maximization using two empirically collected social networks for the underlying graphs.
Conclusions:
Our empirical results on the datasets demonstrate that our measure stands out as a useful measure to define the attractors comparing to the other influence measures.
Aufgrund intelligenter Softwares für die Prozessautomatisierung ist es möglich die regelbasierten
Geschäftsprozesse zwischen den geschäftlichen Anwendungen mit Robotern zu automatisieren.
Ob Amazon Alexa oder Apple Siri – Sprachassistenten in privaten Haushalten in
Deutschland sind keine Seltenheit mehr. Einer Bitkom-Studie zufolge sind derzeit Sprachassistenten
bei Privathaushalten in Deutschland sehr beliebt (vgl. Klöss 2021, S. 23). Aus diesem
Grund ist das Thema der Spracherkennung und -verarbeitung mithilfe von künstlicher Intelligenz
(KI) auch bei den Unternehmen im Bereich des Kundendienstes angekommen. Dazu
zählt der allseits bekannte textbasierte Chatbot, der auf jeglichen Internetseiten eines Unternehmens
implementiert ist. Um diverse Kundenservices erreichen zu können, greift man im
Alltag oft auf die klassischen Chatbots zurück. Aufgrund der ähnlichen Konstruktion stellt dies
im Hinblick auf die Voicebots ein hochrelevantes und zukunftsorientiertes Thema dar. Aktuell
werden im telefonischen Kundenservice häufig „Interactive-voice-response (IVR)“-Systeme
eingesetzt (s. Anhang B). Jedoch erfüllt ein IVR-System nicht die gleichen menschlichen Bedürfnisse
wie der direkte, synchrone und persönliche Kontakt zum Unternehmen, der bei einem
Voicebot der Fall ist. Ein weiterer positiver Aspekt des Voicebot-Systems ist die Fähigkeit,
dass der Kunde1 das Gespräch führen kann und er somit eine kleine Machtposition hat. Durch
den auffallenden Kostenvorteil einer Automatisierung der telefonischen Kundenbetreuung ist
das Thema für eine Investition äußerst interessant und von hoher Bedeutung. Doch wie ist das
alles in der heutigen Zeit möglich? Durch die „Big-Data-Welle“, den Aufschwung des Internets
auf Smartphones und die steigende Rechenleistung, die vor einigen Jahrzehnten noch unrealisierbar
waren, bewirkte die KI einen wiederholten Durchbruch (vgl. Culotta/Hartmann/Ten-
Cate 2020, S. 5). Auf dieser Grundlage folgte auch die Entfaltung der künstlichen neuronalen
Netze (KNN). Anhand derer waren Systeme in der Lage, ohne mathematische Rechnungen
und vordefinierte Regeln selbstständig zu lernen. Dies ermöglichte den Einsatz der automatisierenden
Spracherkennung (vgl. dsb.). Daher untersucht diese Arbeit die Fragestellung, inwiefern
sich der Einsatz eines Voicebots in der Kundenbetreuung aus wirtschaftlicher Perspektive
lohnt. Das Ziel ist herauszuarbeiten, ob sich der Einsatz von Voicebots für Unternehmen
eher lohnt, als dass traditionell ein realer Mitarbeiter im Kundenservice eingesetzt wird.
Ein weiteres Ziel dieser Arbeit ist, falls sich der Einsatz lohnt einen Voicebot zu implementieren,
zu bestimmen inwiefern sich der Einsatz lohnt. Zudem ist die Zielsetzung hier zu ermitteln,
1 Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird in der vorliegenden Arbeit auf die gleichzeitige Verwendung
der Sprachformen männlich, weiblich und divers (m/w/d) verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen
gelten gleichermaßen für alle Geschlechter.
2
für welche Unternehmen der Voicebot eine rentable Investition wäre. Dabei wird die Unternehmensgröße
nach dem Kundenvolumen bestimmt. Das erwartete Ergebnis der Analyse ist,
dass eine Einführung eines Voicebot umso eher stattfindet, je größer das Unternehmen ist.
Die Kundenservicestrukturen sind in ihrer Komplexität recht einfach. Somit lässt sich begründen,
dass auf Grundlage von eigenen plausiblen Annahmen eine Investitionsrechnung mithilfe
von fünf „Key-performance-indicator“ (KPI) zu ermitteln ist. Durchgeführt wird eine quantitative
Forschung. Dabei erfolgte zum einen eine Simulationsanalyse und zum anderen eine empirische
Arbeit. Überdies war die Vorgehensweise induktiv, wodurch neue Erkenntnisse in diesem
Forschungsgebiet gewonnen werden konnten. Die erforderlichen Daten für die Simulationsanalyse
wurden anhand von standardisierten Fragebögen erhoben. Dabei wurden drei Voicebot-
Anbieter auf dem deutschen Markt angefragt, die unabhängig voneinander dieselben Fragen
beantwortet haben. Jedem Unternehmen lag der gleiche Fragebogen vor und der Zeitraum
der Umfrage betrug ungefähr einen Monat. Die Daten wurden erhoben, um diese zu einem
späteren Zeitpunkt für die KPI weiterverarbeiten zu können. Abschließend wurde die These im
fünften Kapitel mithilfe einer statistischen Methode überprüft und anschließend mithilfe des
Kontingenzkoeffizienten die Stärke des Zusammenhangs zwischen den zwei nominalen Merkmalen
– Kommunikationskanal und Unternehmensgröße nach Kundenzahl – ermittelt. Die eigene
empirische Analyse wurde mittels telefonischer Anfrage an 99 Unternehmen durchgeführt
und in Form von drei Tabellen in Microsoft Excel erfasst. Die Tabellen veranschaulichen,
welche Unternehmen welchen Kommunikationskanal im Kundenservice derzeit eingesetzt haben.
Dabei wurden die 99 Unternehmen nach Kundenzahl in drei Kategorien – wenige Kunden,
mittelviele Kunden und viele Kunden – unterteilt. Die vorliegende Arbeit ist folgendermaßen
aufgebaut. Sie beginnt mit der Einleitung, in der das Forschungsgebiet und die Fragestellung
eingegrenzt werden, die Motivation der Forschung und die Zielsetzung und die Vorgehensweise
aufgeführt werden. Das zweite Kapitel beginnt mit den Kommunikationskanälen,
die in deutschen Unternehmen speziell im Kundenservicebereich verwendet werden. Im
Hauptteil des zweiten Kapitels ist die Analyse der grundlegenden Literatur zum Thema KI.
Außerdem geht es im letzten Teil des zweiten Kapitels darum wie ein Voicebot aufgebaut ist.
Zudem wird im letzten Teil ein Überblick über den Markt im Hinblick auf den Voicebot verschafft.
Anschließend folgt das dritte Kapitel, das den theoretischen Rahmen beinhaltet und
der Vorgehensweise zur Beantwortung der Forschungsfrage dient. Anschließend wird im vierten
Kapitel die Analyse anhand der fünf KPI durchgeführt. Zuletzt wird ein Indikator, der die
Stärke des Zusammenhangs zwischen den Kommunikationskanälen und der Kundenzahl aufzeigt,
dargelegt. Dabei wird das vierte Kapitel und das fünfte Kapitel mit einer Datengrundlage
eingeleitet, da die erhobenen Daten für die Durchführung der Analyse essenziell sind. Am
Ende des vierten Kapitels wurden die zentralen Ergebnisse der Analyse zusammengefasst. In
3
Kapitel 5 geht es um die aufgestellte These, die anhand von einer eigenen empirischen Analyse
untermauert und überprüft wird. Dabei wird diese entweder verifiziert oder falsifiziert. Anschließend
wird der statistische Zusammenhang der beiden nominalen Variablen bestimmt.
Im Schlussteil dieser Arbeit wird die Forschungsfrage ein wiederholtes Mal aufgestellt, um alle
nennenswerten Informationen auf einem Blick darzustellen. Anschließend werden die wichtigsten
Ergebnisse aus der Arbeit vorgestellt und mittels dieser Ergebnisse wird die Forschungsfrage
beantwortet. Im abschließenden Teil der gesamten Arbeit wird eine kritische
Reflexion der Arbeit und der weitere Forschungsbedarf bestimmt
This study proposes a framework for the collaborative development of global start-up innovators in a multigenerational digital environment. Intergenerational collaboration has been identified as a strategy to support entrepreneurs during their formative years. However, integrating and fostering intergenerational collaboration remains elusive. Therefore, this study aims to identify competencies for successful global start- ups through intergenerational knowledge transfer. We used a systematic literature review to identify a competency set consisting of growth virtues, effectual creativity, technical domain, responsive teamwork, values-based organization, sustainable networking, cultural awareness, and facilitating intergenerational safety. The competency framework serves as a foundation for knowledge management research on the global innovation readiness of people to collaborate across generations in the digital age.
In this document a reliable data streaming mechanism for a TDMA LPWAN application is developed by adapting a link layer solution for power line communication, published at the International Symposium on Power Line Communications and its Applications (ISPLC) 2015. A C++ implementation of the services link layer is provided and demonstrated
working at a packet error rate of 50%.
In this scientific research, an innovative sensor system is developed to prevent child heatstrokes in vehicles. The system incorporates a 24 GHz Continuous-Wave (CW) radar system, which identifies vital signs of an infant through a 4-by-1 patch antenna array embedded in a specifically designed circuit board. Intelligent signal processing algorithms analyze data generated by the radar chip and execute processing tasks on a robust microcontroller. The child’s respiration
rate can be extracted qualitatively from the data in nearly real-time, enabling the system to differentiate between a child and a mere shopping bag on the seat. In the event of identifying a critical condition, the system transmits this information via a data bus to a central ECU within the vehicle. This ECU is integrated with GSM and GPS connections, allowing communication with the driver or emergency services. The development of the sensor system adheres to existing
automotive industry standards, featuring a cost-effective design intended as a prototype for large-scale production. Through rigorous evaluation across various scenarios, including realworld
situations with children, the sensor system is refined. The continuously reliable function of the developed radar-based sensor system holds the potential to save children’s lives, making
a major contribution to automotive safety.
Ziel dieser Arbeit ist es, eine deutlich definierte Markenidentität für DigiCerts zu konzipieren. Zu diesem Zweck wird das Markensteuerrad von Esch (2018, S.98) angewandt, um in detaillierten Schritten eine nützliche Markenidentität aufzubauen. Mithilfe dieser soll anschließend folgende Fragestellung beantwortet werden: Wie kann sich DigiCerts in der Hochschullandschaft positionieren? Zur Beantwortung der zugrunde liegenden Frage, wird die Positionierungspyramide von Esch(2009, S. 163)genutzt.
Insgesamt soll mithilfe dieser Arbeit eine für DigiCerts anwendbare Identität aufgebaut werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Analyse des Status Quo von Pinkwashing und der Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Marketing-Kommunikation. Dabei wird die Positionierung von Marken in der LGBTQ-Community aus einer ethischen Perspektive betrachtet. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden teilstandardisierte Interviews mit Expert*innen aus Agenturen, dem Marketing- und
Brandmanagement und schließlich aus Diversitäts- und Inklusionsbereichen von Unternehmen geführt. Durch diese Interviews konnten Kriterien zur Identifikation von Pinkwashing sowie Handlungsempfehlungen für die authentische Positionierung in der
Kommunikation mit der LGBTQ-Community aufgestellt werden.
Schlagwörter: Pinkwashing, Marketingethik, LGBTQ-Community, Positionierung, Marke
This thesis examines the role of economy in the transformation of Japanese energy supply. In 2021, following the Paris Agreement example, the Japanese Government formulates their “6th Energy plan” to realize the country's national energy policy aims to reduce CO2 emissions and secure energy supplies while increasing economic efficiency. This entails an emission reduction target of nearly 50 % compared to 2013 by 2030 and a complete greenhouse gas emission neutrality target by 2050. In order to achieve these Japan plans to reduce traditional combustibles fuels and introduce renewables as main sources, while nuclear energy will be used as support and safety load. The Japanese Government ensures of the necessity of the nuclear technology in spite of the critical effects the Fukushima accident had on the nation.
Japans energy supply depends by majority on fuel imports. The rising prices of fossil fuels, which are due to the Russian aggression, are causing economic hardships in Japan, which the Government is attempting to contain. These hardships are one of the assumed reasons of the sudden changes in the energy policies. Two hypotheses are established. The first one is that the METI is the main contributor of policy making and main force of the energy transfor-mation, therefore economic reasons guide the energy plan. The second one is that the nuclear energy is preferred because of complex external factors, like stakeholder and historical pecu-liarities of the energy sector. Most importantly, climate protection is only of secondary im-portance in the energy transformation. Asserting that economical motives are the main drivers of energy transformation, the Japanese 6th energy strategy is therefore analyzed. The Rational Choice theorem is chosen to be the academic foundation of this thesis. The theory describes a decision-making process which compares alternative paths of action and identifies the most suitable choice. Main elements are the “decision-making rule” and an “environmental-factor”. In the analysis of this thesis a "cost reducing" decision rule is adopted. The analysis consists of two parts in which these elements are analyzed.
The analysis is resulting in the recognition of METI as the most influential political organ. Ad-ditionally, the transformation of Japanese energy supply is heavily influenced by extern parties, especially the industry and businesses. The Keidanren and members of the “nuclear village” are found to be influencers and driving forces for nuclear energy. Furthermore, the analyze underlines the clear preference of METI for nuclear energy. Although different opinions in the midst of Japanese government (first and foremost the MOE) exist, there are no real competitor against METIs policy making. The thesis concludes that as long as METI and its beneficiaries are not willing to change the energy mix, nothing is changing. The academic research has demonstrated that even a more ambitious plan and a greater commitment to renewable ener-gies can achieve base load capability, but the government does not welcome such plans.
Die Nutzung von Robotern hat stark zugenommen und die Wirkung auf Menschen grundlegend
verändert. Roboter wurden in unsere Gesellschaft eingeführt, jedoch berichten Studien darüber,
dass ihre soziale Rolle immer noch unklar ist (Bartneck & Hu, 2008).
Es gibt es immer mehr Filme, die das Bild von Robotern prägen, zudem gibt es immer mehr
Roboter, die in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, zum Beispiel die Robbe Paro, die Patient:innen in Altenheimen hilft (Schneider, 2021). Auch in Einkaufszentren können Roboter
eingesetzt werden. Hierbei konnte eine Studie in Japan in einer Shopping-Mall zeigen, dass Menschen einen Roboter missbrauchen, vor allem wenn sie sich unbeobachtet fühlen (Nomura et al., 2014). Durch die zunehmende Präsenz von Robotern geriet dieses Phänomen des Robot-
Abuse zunehmend in den wissenschaftlichen Fokus.
Thematisch lässt sich der Gegenstand dieser Abschlussarbeit in ebendiesen Bereich von Robot-
Abuse einordnen, denn sie bezieht sich explizit auf das Empathieverhalten der
Teilnehmer:innen der in dieser Arbeit durchgeführten Studie während eines beobachteten
Robotermissbrauchs. Dabei wird zusätzlich betrachtet, wie sich der Grad der
Anthropomorphisierung auswirkt und wie er wahrgenommen wird. Zudem werden die
unterschiedlichen Wahrnehmungen der Geschlechter betrachtet. Vor diesem Hintergrund soll folgende Forschungsfrage beantwortet werden: Gibt es einen Unterschied im Empathieempfinden in Bezug auf das Geschlecht? Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es dabei,
die Unterschiede im Empathieverhalten bei Robotern mit verschiedenen Graden der
Anthropomorphisierung während eines nonverbalen Robotermissbrauchs zu untersuchen und
einen Überblick über die vorhandene Literatur zu schaffen.
Dafür wird eine Onlinestudie mit einem 2x3-Between-Subjects-Design durchgeführt. In der
Studie werden drei Roboter verwendet: NAO, MiRo-E und der Staubsaugroboter Kobold. Die Teilnehmer:innen sehen eines von drei selbst erstellten Videos, in denen der jeweilige Roboter
getreten wird. Zudem wurde eine Literaturrecherche zu den Themen Anthropomorphismus,
Robot-Abuse, Geschlechterunterschiede und Empathie durchgeführt, um die theoretische Herleitung zu erläutern und aufzuarbeiten.
In dieser Bachelorarbeit werden dafür zunächst die relevanten theoretischen Grundlagen
betrachtet. Diesbezüglich werden in Kapitel 2 die Begriffe Anthropomorphismus, Robot-Abuse,
Geschlechterunterschiede und Empathie erläutert. Anschließend werden die Ergebnisse ausführlich aufgezeigt und diskutiert. Zum Schluss wird in einem Fazit die Eingrenzung dieser
Studie und ein Ausblick auf eine weitere Studie aufgezeigt.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit in Kooperation mit der Hospitaltechnik Planungsgesellschaft mbH wurden die möglichen Effekte eines verteilten Alarmsystems von Dräger und tetronik auf die Arbeitsqualität der Pflegekräfte auf Intensivstationen untersucht.
Dazu wurde eine Online-Befragung via Microsoft Forms mit den Intensivpflegekräften der Karl-Hansen-Klinik in Bad Lippspringe und der Spezialklinik Jugenheim in Jugenheim durchgeführt. Hierbei besitzt die Intensivstation Bad Lippspringe das verteilte Alarmsystem der
Unternehmen Dräger und tetronik, wohingegen die Intensivstation Jugenheim keins besitzt. Mit Hilfe selbstständig durchgeführter Interviews wurden sowohl die befragten Intensivstationen in
ihrem Aufbau dargestellt als auch das verteilte Alarmsystem in seiner Beschaffenheit und Funktion vollständig erläutert. Die Daten aus der Online-Befragung wurden mit Hilfe eines einseitigen Zweistichproben t-Tests ungleicher Varianzen ausgewertet.
Die Auswertung der Online-Befragung ergab acht signifikante Ergebnisse, die auf eine bessere Arbeitsqualität in der Intensivstation mit dem verteilten Alarmsystems von Dräger und tetronik hinweisen. Jedoch fiel die Mehrheit der 25 Mittelwertsunterschiede nicht signifikant aus.
Schlussfolgernd ist davon auszugehen, dass der positive Effekt eines verteilten Alarmsystems auf Intensivstationen noch nicht zu genüge erreicht ist. Es ist daher anzustreben, dass das verteilte Alarmsystem weiterhin verbessert wird, sodass auch die restlichen untersuchten
Effekte signifikant werden.
In recent years, the healthcare industry has increasingly relied on modern technologies.
Conventional methods are supported by Big Data methods or are being
investigated in the research. Has Big Data become more relevant in medicine in recent years? What does the future look like? In which medical subject area is Big Data being applied? These questions will be clarified during the thesis. In the first part, the usage of Big Data in medicine is shown and then, by using a bibliometric analysis, the importance and development of Big Data in medicine is presented.
Afterwards, there is a discussion of the results followed with a summary and the future perspective. This thesis gives an overview about the currently technological possibilities and the potentials of Big Data in healthcare and medicine.