Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (229)
- Bachelor Thesis (100)
- Article (99)
- Master's Thesis (33)
- Part of a Book (27)
- Report (20)
- Book (17)
- Part of Periodical (13)
- Contribution to a Periodical (8)
- Doctoral Thesis (7)
Language
- English (287)
- German (274)
- Multiple languages (4)
Keywords
- Hochschule Ruhr West (9)
- Zeitschrift (9)
- Fachhochschule (8)
- Mülheim an der Ruhr (8)
- Intergenerational Collaboration (3)
- Intergenerational Innovation (3)
- Sentiment Analysis (3)
- Usability (3)
- Automotive HMI (2)
- Digitalisierung (2)
- Entrepreneurship (2)
- Künstliche Intelligenz (2)
- Positive Computing (2)
- intergenerational innovation (2)
- positive computing (2)
- Academic-stress (1)
- Adolescents (1)
- Architektur (1)
- Augmented Reality (1)
- Automated Driving Technology (1)
- Automation (1)
- Automobiles (1)
- Automotive (1)
- Automotive User Interfaces (1)
- AutomotiveHMI (1)
- Autonomes Fahren (1)
- Autonomous Driving (1)
- Autonomous automobiles (1)
- Career Exploration (1)
- Challenges to Startups (1)
- Children Refugee (1)
- Classification (1)
- Collaboration Challenges (1)
- Collaborative OER (1)
- Computer Science (1)
- Computer Vision (1)
- Controlling (1)
- Covid-19 (1)
- DSR (1)
- DamokleS (1)
- Data visualization (1)
- Design Challenges (1)
- Design Principles (1)
- Digital Collaboration (1)
- Digital Transformation (1)
- Distress (1)
- Education (1)
- Eingebettete Systeme (1)
- Embedded Systems (1)
- Energieeinsparung (1)
- Entrepreneurial Concerns (1)
- Ethik (1)
- Eustress (1)
- Fahrerassistenzsystem (1)
- Feldverteilung (1)
- Foreign Countries (1)
- Framework (1)
- Future Driving Experiences (1)
- GaN (1)
- Gallium (1)
- Gewebediagnostik (1)
- HCI (1)
- Halberzeugnis (1)
- Higher Education (1)
- Highly Automated Vehicles (1)
- Hocheffizienzpumpentechnik (1)
- Hochtemperatur (1)
- Human Factors (1)
- Human-Computer Interaction (1)
- Human-machine Interaction (1)
- INTELLIGENT VEHICLES (1)
- Image color analysis (1)
- InGaN (1)
- Inclusion (1)
- Indium (1)
- Indonesian Higher Education (1)
- Indonesian student (1)
- Induktive Messsysteme (1)
- Informatikstudium (1)
- Informationstechnik (1)
- Inprozesskontrolle (1)
- Intercultural sharing (1)
- Intergenerational Learning (1)
- Interventions (1)
- JavaScript (1)
- Knowledge sharing (1)
- Kommunikation (1)
- LED (1)
- Layout (1)
- Learning Technology (1)
- Licht emittierende Dioden (1)
- MOVPE (1)
- Machine Learning (1)
- Maneuver-Based Driving (1)
- Medienwissenschaft (1)
- Mid-Air Gestures (1)
- Mobile learning (1)
- Mobilität (1)
- Moodle (1)
- National culture (1)
- Natural Language Processing (1)
- Nitrid (1)
- Online Learning (1)
- Open educational resources (1)
- Personas (1)
- Photolumineszenz (1)
- Positive computing (1)
- Predictive Analytics (1)
- Prozesscharakterisierung (1)
- Psychoacoustics (1)
- Public Relations (1)
- Q Methodology (1)
- Q methodology (1)
- Q sort (1)
- Q-methodology (1)
- Quality Criteria (1)
- Rapid Digitalisation (1)
- Remote Lab (1)
- Ressourcenschonung (1)
- Risk Management (1)
- Robotic Process Automation (1)
- Rundstahl (1)
- Safety (1)
- Safety-critical Systems (1)
- Service Learning, Inclusion, FabLab, People with Disabilities (1)
- Shape (1)
- Smartphone (1)
- Speech (1)
- Startups (1)
- Startups innovation (1)
- Storytelling for Kids (1)
- Stress-consultation (1)
- Stresshilfe (1)
- Studienstress (1)
- Supervised Learning (1)
- Task analysis (1)
- Technology Acceptance (1)
- Three-dimensional displays (1)
- Topic Modeling (1)
- UCD (1)
- User Experience (1)
- Visualization (1)
- Vocational Education (1)
- Voice Control (1)
- Warmwalzen (1)
- Web Service, Web Application (1)
- Web Services (1)
- Wissensmanagement (1)
- automated vehicles (1)
- autonomous public transport (1)
- autonomous vehicles (1)
- bipolare transurethrale Resektion (1)
- blended learning (1)
- blockchain, multi-factor authentication, decentralization (1)
- collaboration (1)
- collaboration platform (1)
- computer-science-study (1)
- decentral cooperation (1)
- design science research (1)
- distance learning (1)
- gender difference (1)
- global innovation (1)
- global startup (1)
- higher education (1)
- innovation (1)
- innovation process model (1)
- intergenerational collaboration (1)
- intergenerational competency (1)
- light emitting diodes (1)
- metal organic chemical vapor phase epitaxy (1)
- metallorganische Gasphasenepitaxie (1)
- nduktive Messsysteme, Gradiometmaterial- spezifische elektrische Eigenschaften (1)
- nitride (1)
- photoluminescence (1)
- process characterization (1)
- startups entrepreneurs (1)
- sustainable startups (1)
- technology acceptance (1)
- thermische Vorgänge (1)
- user interface (1)
- wellbeing-driven design (1)
- zerstörungsfreie Materialprüfung (1)
Institute
- Fachbereich 1 - Institut Informatik (372)
- Fachbereich 4 - Institut Mess- und Senstortechnik (96)
- Fachbereich 2 - Wirtschaftsinstitut (53)
- Fachbereich 1 - Institut Energiesysteme und Energiewirtschaft (16)
- Fachbereich 3 - Institut Bauingenieurwesen (11)
- Fachbereich 3 - Institut Maschinenbau (5)
- Fachbereich 4 - Institut Naturwissenschaften (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.
Die folgende Bachelorarbeit analysiert und wertet die Messdaten eines Niederschlagsensors aus, der auf dem induktiven Wirbelstromprinzip aufbaut. Der Sensor wird an der Hochschule Ruhr West im Institut für Mess- und Sensortechnik entwickelt. Er soll nach erfolgreicher Konfiguration die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße über die Resonanzfrequenz der Spule ausgeben können. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt die Bachelorarbeit eine Einschätzung, inwieweit das System für eine Niederschlagserfassung geeignet ist und welche Verbesserungen vorgenommen werden können. Dazu wurden die Messdaten in einer Regenkammer der Firma Lambrecht meteo GmbH erfasst. Für die Versuche wurden zwei Flachspulen mit Resonanzfrequenzen von 1,7 MHz und 8 MHz nacheinander ausgewertet. Die resultierenden Messdaten werden sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich auf Verhaltensmuster und Kennwerte untersucht. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass der Sensor aufgrund von äußeren Einflüssen und inneren Verhaltensweisen keine signifikante Antwort auf den Niederschlag ausgibt, um die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße zu ermitteln. Dennoch zeigt sich, dass die Resonanzfrequenz der Spulen gegensätzliche Reaktionen hervorruft. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 1,7 MHz reagiert deutlich unempfindlicher auf äußere Einflüsse wie parasitäre Kapazitäten. Allerdings werden nur Regentropfeneinschläge bei hohen Niederschlagsmengen deutlich erkannt. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 8 MHz hingegen zeigt ein empfindlicheres Verhalten auf äußere Einflüsse. Zur Optimierung des Niederschlagssensors, muss dieser konfiguriert werden, damit er äußeren Einflüssen robust entgegenwirkt und den Niederschlag sensibel genug detektiert. Zudem müssen Ausreißer, die in der Frequenzanalyse entdeckt wurden und von den inneren Verhaltensweisen stammen, entfernt werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Optimierung der Soft- und Hardware eines induktiven Niederschlagssensors im Rahmen des Verbundforschungsprojektes KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten). Auf Grundlage von Testergebnissen in einem Testlabor für Niederschläge ergeben sich Optimierungsansätze zur softwareseitigen Behebung von fehlerhaften Daten, eine hardwareseitige Steigerung der Qualität und der Empfindlichkeit des verwendeten induktiven Wirbelstromsensors und der Verbesserung des Wasserablaufes auf der Oberfläche des Sensorgehäuses. Zur Durchführung der Optimierung wurde empirisch das Ausführen des zugrunde liegenden Programmes auf mögliche Konflikte analysiert und angepasst, die Hardware des Sensors modifiziert und auf seine Empfindlichkeit überprüft sowie die Neigung und das Abdichtungskonzept des Gehäuses verändert und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass kapazitive Anpassungen der Spule zu einer starken Stabilität des Sensors führen und eine hohe Resonanzfrequenz eine Steigerung der Empfindlichkeit hervorruft. Zusätzlich verhindert die Ausführung des Programmes auf zwei getrennten Mikrocontrollern das Auftreten fälschlicher Daten. Anpassungen des Sensorgehäuses durch die Erhöhung der Neigung und die Verwendung eines randlosen Abdichtungskonzeptes führen zu einem höheren Abfluss, aber zu keiner Eliminierung der Frequenzänderung aufgrund der Masse des aufliegenden Wassers. Die Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Anpassungen der Software und der Spulenkonfiguration die Stabilität und Empfindlichkeit des Messsystems steigert.
According to various studies, a strong market penetration of electric mobility is expected in the next few years. On the one hand, electric vehicles can contribute to achieve climate targets, but on the other hand, they can place a heavy burden on the power grid and have serious consequences, such as component overload and voltage instabilities, if they are charged in an uncoordinated manner.
Proper grid integration of electric vehicles with a coordinated charging approach can minimize these negative impacts and brings about positive aspects, such as improving grid quality and integrating larger amounts of renewable energy.
Taking into consideration the legal framework and the different requirements of network operators, vehicle manufacturers and owners, this paper compares different network integration techniques.
It is concluded that a decentralized charging management approach, in which the vehicle owners themselves make the charging decisions, is a good compromise between the different parties and consequently the best alternative for the grid integration of electric vehicles in Ger-many.
One aspect that needs further investigation is which is the best way to motivate vehicle owners to actively participate in a flexible charging management.
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%.
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.
The goal of this empirical study is to answer whether predictions about stock price movements can be made with the use of machine learning in the energy sector and what influence contributions from social media have on its development. To answer the research
question, the social media platforms Twitter and Reddit, in terms of the suitability of the information, were studied and evaluated. Then, the sentiments of the posts from social media were collected and used in machine learning models. The models include the Gradient Boosted Regression Tree, Multilayer Perceptron, and Long Short-Term
i Memory, which predict a subsequent day's closing stock price. The study showed that deviations from predictions of stock price movements of 1.05 % are possible and further sentiment values do not show significant positive effect on reducing the error value. The
result shows that the collected sentiments from the social media platform Twitter have no positive effect on the stock price movements within the energy industry.
Keywords: stock market, stock prediction, artificial neural networks, machine learning,
energy market, sentiment analysis
Prediction of movement onset and direction based on muscle activity during reaching movements
(2021)
Electromyography as a technology allows one to be able to measure muscle activity, which in turn can be used to detect movement direction and onset. The process for this classification problem often involves a multitude of various extracted features and classification techniques, that differ a lot across different scientific papers. This thesis analyzed different features and classifiers and tackled a center out reaching task to determine a good workflow for classifying
arm movement direction. The data was recorded with 6 sEMG electrodes
placed on the upper arm of 5 healthy participants.
The different experiments show good classification accuracy of over 96 % in a reaching task with 16 targets placed in a circle within reaching distance. The results also show that the classification accuracy did not differ a lot between features. The individual EMG channels also display high correlation, which suggests a possible reduction in necessary electrodes. Classification accuracy
before movement onset also only dropped by 2 % compared to the accuracy of the whole time window of a reaching motion. This seems especially vital to ensure proper support via prosthesis or orthesis for people with heavily impaired movement.
Analyse von Unsicherheiten künstlicher neuronaler Netze und Integration in die Objektverfolgung
(2022)
Over the last few years, the development of assistance systems for motor vehicles has shifted from comfort functions to control tasks. Increasingly, these control tasks are also being transferred to semi-autonomous systems. One safety-critical aspect is the correct and reliable observation of the immediate environment by the vehicle. These observations can be used, among other things, to set up models for tracking objects. Due to recent research, topics such as uncertainties for object detections and the calibration of artificial neural networks are now emerging.
The goal of this work is to investigate the possibility of processing positional uncertainties of a detector in a multiple object tracking approach and the eects on the tracking of objects. Additionally, the calibration of the used detector will be evaluated and corrected if necessary. The eects of the calibration on the tracking results will also be investigated in this context. After an investigation of the procedure used to generate the position uncertainties of the detector, a connection to the multiple object tracking was made and an approach to process the uncertainties based on a Kalman filter was developed. The confidence of the detections was also remodeled. For this purpose, the confidence was interpreted as the existence probability and processed using a Bayes Filter to reflect the existence of the tracks. In addition, appropriate calibration methods for the position uncertainties and confidence were selected and incorporated into the tracking procedure. The validation of the presented approaches was performed on a data set for driving situations.
The evaluation of the results showed that a processing of the position uncertainties generated by a detector is feasible in the presented tracking approach. The interpretation of the confidence as existence probability leads to good results. Calibration of the confidence further improves the results. However, the calibration of the position uncertainties led to worse results. Further inves-tigation of other calibration methods for the position uncertainties is needed.
Keywords: Multiple Object Tracking, Kalman Filter, Neural Network Calibration
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.