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This paper aims to evaluate the European Green Bond market's current state by analyzing the issuer countries, types, and sectors. Moreover, the impact of regulatory developments in the last two years on the market is analyzed. As a basis for discussion, both literature review and qualitative research in the form of a semi-structured interview were conducted. The interviews were held with four market experts to gain insight into the actual market's reaction to the EU Green Bond Standard and the upcoming EU Taxonomy. In detail, the following questions are answered: What is the current state of the European Green Bond Market? How many bonds are currently issued in Europe and in which countries? Which entities are the most active issuers, and to which sectors do they belong? What are the current developments with regards to regulations? How might upcoming regulations affect the market actors? The European green bond market made up 45% of the global market in 2019, dominated by Germany, France, the Netherlands, Sweden, Spain, and Italy. The market is still in its growth phase, with the amount issued nearly doubling each year. With the introduction of an EU Green Bond Standard, detailed standardization and framework is established. It will help issuers to overcome market barriers such as the risk of greenwashing and helps in identifying eligible projects. However, with the alignment of the EU GBS, an entity has to align with the extensive EU Taxonomy as well, which represents entry barriers to else willing corporations. Whether an activity counts as green or not based on thresholds is defined by the classification of economic activities. The thresholds are heavily discussed in the market as either too high and excluding whole sectors from the market or too low and not ambitious enough. The alignment with the EU GBS and thus with the EU Taxonomy is connected to various efforts. Nonetheless, it offers a great chance for the market by emphasizing the need for climate action. Through this, a strong green market can emerge and hopefully impacts the world positively.
Many entrepreneurs are still conducting business today according to the principle "the purpose of business is business". The focus here is primarily placed on the corporation’s profits while human relations within the enterprise are almost completely ignored. Humanity and business are, after all, seen as two mutually exclusive concepts. However, results of studies undertaken by well-known research institutes, such as Gallup, indicate this management style to be inefficient for businesses in the long run as the resulting low emotional bond of employees with their companies generates high costs for organizations.
For this reason, the present paper examines the extent to which humanity and business are really two mutually exclusive ideas and provides an answer to the research question of whether taking a human approach in a business is a crucial factor for its success. In addition, the possible effects resulting through the integration of humanity in business are analyzed.
To provide an answer to the research question, the currently most recent working challenges in organizations as well as their corresponding demands were first worked out. Subsequently, the human being - with a specific focus on human emotions and emotional needs – was closer examined due to its significance in the company. Finally, the possible effects achieved by taking a human approach in a business were presented on the basis of two already human-oriented corporations. All researches were predominantly based on primary sources as well as on the results of a self-conducted qualitative interview.
The results of all investigations clearly suggest that taking a human approach in an organization is a decisive factor for its success. In addition, it was established that human interactions even help enterprises in achieving astonishingly quick and long-lasting financial successes.
It is therefore plain that it is necessary for companies pursuing the goal to be successful in the long-term to break free from the common principle of "the purpose of business is business" and instead be more open to new forms of management, such as "Humanity and Business".
Zur Stabilisierung der Konjunktur im Zuge der Covid-19-Krise hat die Bundesregierung Deutschlands mit der vom 01. Juli bis 31. Dezember 2020 eingeführten temporären Mehrwertsteuersenkung auf ein noch neuartiges konjunkturpolitisches Instrument zurückgegriffen. Dieses ist zentraler Teil eines mit 130 Milliarden dotierten Konjunkturpakets.
Ziel dieser Arbeit ist, die Wirksamkeit zentraler Elemente der Konjunkturpolitik anhand der damit verbundenen Anforderungen zu untersuchen und die Mehrwertsteuersenkung in diesem Kontext auf ihre Eignung zur Konjunkturstimulierung zu überprüfen. Zur empirischen Untersuchung wurden Experteninterviews mit Wirtschaftswissenschaftlern und betroffenen Verbänden durchgeführt. Die ersten richtungsweisenden Erkenntnisse aus den Interviews, Praxisbeispielen und bestehender Theorie zeigen, dass die Mehrwertsteuersenkung zwar zeitnah und temporär umgesetzt werden konnte, jedoch als wenig zielgerichtet und effektiv zu bewerten ist. Der von der Bundesregierung erhoffte Konjunktureffekt ist als gering zu beurteilen und kam Krisengewinnern stärker zu Gute als besonders betroffenen Branchen. Im Kontext der pandemiebedingten Krise wird zudem die grundsätzliche Wirksamkeit nachfrageorientierter Maßnahmen sowie die praktische Handhabung und zeitliche Koordinierung der Mehrwertsteuersenkung kritisch hinterfragt.
In 2013 China's President Xi Jinping announced a new project. In his vision, the Belt and Road Initiative (BRI) creates and opens trade routes between China and western countries, mostly the Middle East, Central Asia, Afrika, and Europe, via maritime and land routes. These trade corridors should establish and improve trade relationships often by high investments in the infrastructure.
The motivation behind the initiative is manifold. On the one hand, China wants to become more independent from the Western industrialized countries by building a new economic system. On the other hand, it wants to consolidate and expand its geopolitical influence.
China's state-owned banks have been the largest investors in the Belt and Road Initiative so far, but China has also been able to attract major EU countries such as Germany, France, the UK, and others to jointly establish the Asian Infrastructure Investment Bank (AIIB) and invest in BRI projects through it.
Although German companies are hoping to participate in the Belt and Road because they expect significant economic benefits, the German government is refraining from concluding an agreement with China for the time being. The EU is somewhat skeptical about the initiative, but no sanctions or interventions have been taken from its side so far. Yet, the EU is split, and countries such as Greece or Italy have already signed an agreement with China and thus received financial support for their infrastructure.
This bachelor thesis explains the Belt and Road Initiative in detail, tries to highlight the motives behind it and illustrates the impact the Belt and Road Initiative has on Germany and the EU and which implications this has for the German economy.
Die Anforderungen an eingebettete Systeme steigen. Immer mehr Anwendungen mit steigender Komplexität sollen darauf ausgeführt werden, ohne dass der Energiebedarf zu stark zunimmt. Nur durch bessere Hardware lässt sich diese Herausforderung allerdings nicht bewältigen. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Optimierung eingebetteter Systeme betrachtet. Es werden Optimierungen der Software und der Einsatz rekonfigurierbarer Systeme vorgestellt. Außerdem werden Techniken zur Optimierung des Speichersystems erläutert. Dieses hat einen besonders hohen Anteil am Energieverbrauch eines eingebetteten Systems
Recommender Systems
(2021)
Empfehlungssysteme sind aus dem modernen Web nicht wegzudenken. Für Unternehmen können mit relevanten Empfehlungen enorme Summen an Geschäftswert generiert werden. Für Benutzer wird dabei ein personalisiertes Erlebnis auf der Plattform geboten. In dieser Arbeit werden zunächst die Herausforderungen an Empfehlungssysteme sowie die unterschiedlichen Arten von Algorithmen umrissen. In einem Proof-of-Concept (PoC)werden zwei verfügbare Lösungen – Amazon Personalize und
LibRec – untersucht und bewertet. Grundlage des PoC ist ein offline Wikipedia-Modell, welches eine ausgewählte Untermenge von Artikeln aus unterschiedlichen Kategorien in einem zusammenhängenden Graphen abbildet. Zur Generierung von Daten für das Empfehlungssystem wird der Graph von simulierten Benutzern zufällig durchlaufen. Jeder Nutzer bekommt dabei pro Sitzung eine Lieblingskategorie. Artikel aus dieser Kategorie werden sehr gut bewertet, im Graph weit entfernte Artikel bekommen in dieser Sitzung schlechtere Bewertungen. Das Empfehlungssystem soll die Zugehörigkeit der Artikel zu den Kategorien reproduzieren, ohne explizite Kenntnis der Kategorien zu haben. Als Bewertungskriterium werden für jeden Artikel die besten fünf Empfehlungen des jeweiligen Empfehlungssystems betrachtet. Als Metrik dient dabei der Prozentsatz, wie viele der Empfehlungen zur selben Kategorie gehören, wie der Artikel, für den die Empfehlungen gegeben werden. Amazon Personalize erreicht mit diesem Test eine Präzision von über 95%, LibRec erreicht dabei bis zu 73%.
Smart Glasses sind Brillen mit einem integrierten Computer, welche dem Träger visuell Informationen in das Sichtfeld einfügen und mithilfe von Eyetracking, Gesten- und Sprachsteuerung bedient werden können. Smart Glasses werden bereits heutzutage in vielen verschiedenen Branchen wie Beispielsweise in der Logistik, Bauwirtschaft und Flugzeugwartung eingesetzt, um verschiedene Problemstellungen der Arbeiter zu vereinfachen beziehungsweise diese komplett zu lösen. In der Bauwirtschaft werden diese Beispielsweise benutzt, um Leitungen hinter Wänden und unter den Böden zu visualisieren, um diese beim Bohren nicht zu treffen. Aufgrund der variablen Einsatzmöglichkeiten gewinnen diese auch im medizinischen Kontext immer mehr an Bedeutung. Dieses Paper zeigt auf, wie aktuelle und zukünftige Smart Glasses Technologien in Zukunft im Chirurgischen Kontext eingesetzt werden können, um den Operationsprozess optimieren zu können.
Compared to relational databases, graph database systems provide a novel way of processing and analyzing highly interconnected data. Due to their unique properties, graph databases embody an interesting area of research in academic circles. For this reason, this work is fundamentally concerned with examining the state of the industry and current challenges. In this regard, we revisit the basic concepts and highlight the tremendous heterogeneity of available systems using the example of differing path semantics. Based on this insight, we explore algorithmic advancements for graph query processing regarding path finding and worst-case optimal joins. Subsequently, we discuss issues regarding performance and support for graph analytics. Finally, we provide an overview of GQL, a joint standardization effort towards unification of property graph databases.
Akka Cluster
(2021)
Akka Cluster ist ein Framework, das die Entwicklung verteilter Systeme ermöglicht. In dieser Arbeit wird der Funktionsumfang von Akka Cluster untersucht, ein Teilbereich des Frameworks Akka. Gegenstand der Analyse ist ein einfacher, mit Akka aufgesetzter Cluster, um anschließend Funktionen wie Singletons, Sharding, verteilte Daten und Mechanismen zur Fehlertoleranz zu untersuchen. Dabei wird auch versucht, unter die Abstraktionsschicht zu schauen, die Akka Cluster bietet. Dies gibt unter anderem ein klareres Bild, wie umfangreich die Entwicklung verteilter Systeme ist. Durch Monitoring soll anschließend ein Überblick über einen Cluster gegeben werden, welcher über eine REST-Schnittstelle auch anderweitig verwaltet werden kann.
Vernetzte Systeme in Fahrzeugen dienen vor allem
der Erhöhung der Sicherheit, Effizienz und dem Komfort im Straßenverkehr sowie der Reduzierung der Umweltbelastung. Ein Beispiel hierfür bietet das sogenannte eCall-System, welches seit März 2018 in allen Neuwägen verpflichtend verbaut werden muss. Dabei setzt das System nach einem Verkehrsunfall einen automatisierten Notruf ab, bei welchem Daten zum Standort, zur Uhrzeit, zur Fahrtrichtung sowie zur Fahrzeugbeschreibung übermittelt werden. Anhand der dadurch resultierenden Erhöhung der Reaktionszeit der Einsatzkräfte um 40 Prozent bis 50 Prozent, können sowohl Menschenleben gerettet als auch eine schnellere Behandlung an Verletzten durchgeführt werden. Trotz der schnelleren Reaktionszeiten ist die Anzahl an verletzten und getöteten Personen im Straßenverkehr annäherungsweise konstant geblieben. Daher stellt sich zunehmend die Frage, ob bestimmte Arten von Verkehrsunfällen, wie z.B. Unfälle
aufgrund von Alkoholeinfluss oder Sekundenschlaf, mit Unfallpräventionssystemen verhindert werden können. Hierzu stellt dieses Paper ein Konzept in Form eines UseCase- und Aktivitätsdiagrammes dar, bei welchem die Überwachung der Vitaldaten mit Hilfe von Biosensoren in das bereits existierende e-Call-System integriert wird. Dabei werden zu Beginn dieses Papers die theoretischen Grundlagen erläutert. Im Anschluss daran werden psychische und physische Faktoren im Straßenverkehr sowie die Messung dieser mit Hilfe von Vitaldaten aufgezeigt. Daraufhin wird das Prinzip des Gehörgangsensor erörtert,der als Grundlage zur Bearbeitung des Konzeptes dient. Nachfolgend wird das Konzept aufgezeigt und erläutert. Am Ende dieses Papers werden die wesentlichen Ergebnisse in prägnanter Form dargestellt und im Anschluss kritisch hinterfragt.
Weite Bereiche der Softwareentwicklung werden
bereits heute durch diverse Werkzeuge unterstützt und teilweise automatisiert. Eine Verbesserung dieser Automatisierung soll dazu führen, dass die Entwicklung schneller und kosteneffizienter wird und eine höhere Qualität aufweist. Durch stetig steigende Forschungsarbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz kann auch die werkzeugunterstützte Softwareentwicklung (engl. computer-aided software engineering, CASE) profitieren, indem bereits gängige Automatisierungsschritte durch den Einsatz neuer Methoden stark verbessert werden. Auch können sich durch diese Forschung neue Möglichkeiten ergeben, weitere Aufgaben während der Entwicklung zu automatisieren. Diese Verbesserungen und neuen Möglichkeiten sollen in dieser Ausarbeitung erklärt und gegebenenfalls genauer untersucht werden. In Tests, die im Rahmen dieser Ausarbeitung durchgeführt wurden, hat sich das Potential einiger Werkzeuge gezeigt, jedoch auch, dass sich die meisten Werkzeuge auf die KI-gestützte Verbesserung bereits verbreiteterWerkzeuge beschränken und damit nur wenig zu einer Automatisierung des kompletten Prozesses beitragen. Außerdem hat sich mit dem sog. Data Poisoning neues Gefahrenpotential herausgestellt.
Plötzliches Unvermögen ist strategisches Thema und Meilenstein auf der Euro-NCAP Roadmap für das Jahr 2025. Diese Arbeit widmet sich der Frage nach der Umsetzbarkeit und rechtlichen Rahmenbedingungen kamerabasierter Innenraumüberwachung im Hinblick auf die Erkennung plötzlichen Unvermögens durch Myokardinfarkt. Nach einleitender Definition des Terminus „Plötzliches Unvermögen/Sudden Sickness“ erfolgt eine Übersicht der NCAP Anforderungen sowie ein Überblick über den aktuellen Forschungs- und Entwicklungsstand. Im Folgenden wird auf Anforderungen aus Verbraucher- und Datenschutzsicht eingegangen. Schwerpunkt dieses Papers bildet die Erstellung, Umsetzung und Bewertung von Use Cases zur Erkennung einer Sudden Sickness durch Myokardinfarkt. Abschließend werden offene Forschungsfragen erläutert. Ein experimentelles Beispielsystem wurde exemplarisch umgesetzt und evaluiert. Die wesentlichen Erkenntnisse dieses Prototypen waren, dass besonderer Fokus/Aufmerksamkeit gelegt werden muss auf die Leistungsfähigkeit der Zielhardware, insbesondere im Hinblick auf Echtzeitanforderungen.
Diese Arbeit behandelt mehrere Konzepte zur Leistungsbewertung von eingebetteten und Echtzeitsystemen. Das Ermitteln von oberen Zeitschranken, insbesondere der schlechtesten Ausführungszeit, lässt sich durch Verwendung von Zeitanalysen realisieren, wobei zwischen statischen und messbasierten Zeitanalysemethoden unterschieden wird. Für die Gesamtbewertung des Systems ist Benchmarking eine geeignete Methode, um wichtige Zeitparameter zu messen und diese ggf. in den Vergleich mit anderen Systemen zu setzen. Der Einsatz von Simulationen zur eistungsbewertung erweist sich als besonders sinnvoll, wenn die Kosten eines Fehlers unakzeptabel hoch sind oder die Validierung mit der Realkomponente unpraktikabel ist und somit Qualitätsmaßnahmen durch fr¨uhzeitige Validierung
benötigt werden.
Wikipedia is the largest free encyclopedia and one of the most popular websites worldwide. Analyzing user activity within this encyclopedic ecosystem represents unique opportunities for academic research and analysis. For this reason, this work is fundamentally concerned with obtaining and processing real-time article edit streams from Wikipedia. In this regard, we leverage the Wikimedia EventStreams API and propose a general-purpose event pipeline allowing for further processing of observed page edits. In the suggested pipeline, events are ingested and transported via an Apache Kafka cluster and inserted into a ClickHouse database for storage and analysis. Finally, we confirm the viability of our design by exploring several exemplary analytical use cases.
In dem vorliegenden Beitrag wird der aktuelle Trend, Payas-you-live-Systeme (PAYL) in Verbindung mit Krankenversicherungen anzubieten, analysiert. PAYL-Systeme bedeutet konkret die kontinuierliche Erfassung von Gesundheitsdaten mithilfe technischer Geräte und Übermittlung dieser Daten an Versicherungen sowie die Auszahlung von Boni für erreichte Fitnessziele. Zunächst wird eine Definition von PAYL-Systemen dargelegt, dann werden die technischen Rahmenbedingungen erläutert, schließlich werden die Auswirkungen dieser soziotechnischen Systeme näher beleuchtet. Dies geschieht auf Grundlage unserer empirischen Untersuchung. Die drei identifizierten Hauptkonflikte betreffen die Genese von PAYL, seine Auswirkungen auf den Wert der Datensouveränität besonders für Versicherte und die Schwierigkeit, für den Anspruch auf Prävention und Kostenersparnis durch PAYL Evidenz zu erzeugen. Diese Konflikte werden diskutiert, um sowohl die direkten wie auch indirekten Auswirkungen der Digitalisierung und der Ökonomisierung des Sozialen durch PAYL zu beleuchten.
Nowadays, machine learning projects have become more and more relevant to various real-world use cases. The success of complex Neural Network models depends upon many factors, as the requirement for structured and machine learning-centric project development management arises. Due to the multitude of tools available for different operational phases, responsibilities and requirements become more and more unclear. In this work, Machine Learning Operations (MLOps) technologies and tools for every part of the overall project pipeline, as well as involved roles, are examined and clearly defined. With the focus on the inter-connectivity of specific tools and comparison by well-selected requirements of MLOps, model performance, input data, and system quality metrics are briefly discussed. By identifying aspects of machine learning, which can be reused from project to project, open-source tools which help in specific parts of the pipeline, and possible combinations, an overview of support in MLOps is given. Deep learning has revolutionized the field of Image processing, and building an automated machine learning workflow for object detection is of great interest for many organizations. For this, a simple MLOps workflow for object detection with images is portrayed.
While the number of devices connected together as the Internet of Things (IoT) is growing, the demand for an efficient and secure model of resource discovery in IoT is increasing. An efficient resource discovery model distributes the registration and discovery workload among many nodes and allow the resources to be discovered based on their attributes. In most cases this discovery ability should be restricted to a number of clients based on their attributes, otherwise, any client in the system can discover any registered resource. In a binary discovery policy, any client with the shared secret key can discover and decrypt the address data of a registered resource regardless of the attributes of the client. In this paper we propose Attred, a decentralized resource discovery model using the Region-based Distributed Hash Table (RDHT) that allows secure and location-aware discovery of the resources in IoT network. Using Attribute Based Encryption (ABE) and based on predefined discovery policies by the resources, Attred allows clients only by their inherent attributes, to discover the resources in the network. Attred distributes the workload of key generations and resource registration and reduces the risk of central authority management. In addition, some of the heavy computations in our proposed model can be securely distributed using secret sharing that allows a more efficient resource registration, without affecting the required security properties. The performance analysis results showed that the distributed computation can significantly reduce the computation cost while maintaining the functionality. The performance and security analysis results also showed that our model can efficiently provide the required security properties of discovery correctness, soundness, resource privacy and client privacy.
Additives and polymer composition influence the interaction of microplastics with xenobiotics
(2021)