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1. Einführung 1.1 Historie 1.2 Rechneraufbau 1.3 Speicheradressen 1.4 Dualzahlen 1.5 Datentypen hardwareseitig 1.6 Datentypen softwareseitig 1.7 Softwareschichten 1.8 Gleichungen und Anweisungen
2.Einführung in C 2.1 Compile - Link - Run 2.2 Geradeausprogramm 2.3 Grunddatentypen 2.4 Ausdrücke, Wertzuweisungen 2.5 Operatoren 2.6 Standardfunktionen 2.7 Blöcke, Verzweigungen 2.8 Schleifen (while, for) 2.9 Matrizen und Strukturen 2.10 Aufzählungstypen, Typdefinitionen 2.11 Zeiger 2.12 Funktionen 2.13 Datenfiles 2.14 Zeichenkettenfunktionen (alt) 2.15 Speicherklasse, Initialisierung, Typumwandlungen
3. C++ mit MFC 3.1 Klassen 3.2 Aufbau einer Klasse 3.3 Beispiel Klasse CNurEineZahl 3.4 Basiswissen C++
4. Einführung in Java 4.1 Grundlagen von Java 4.2 Beispiel Ticketautomat 4.3 Beispiel Sinuskurve 4.4 Numerische Lösung von DGLs
Mathematik 2 für MEB/MM
(2018)
Vektorrechnung: Darstellung von Vektoren, Komponenten, Einheitsvektor, Addition, Subtraktion, Projektion, Skalarprodukt, Kreuzprodukt, Geraden, Ebenen Lineare Algebra: Darstellung, Rechnen mit Matrizen und Vektoren, Drehmatrix, lineare Gleichungssysteme (Eliminationsverfahren GAUSS oder GAUSS-JORDAN, inverse Matrix, über- und unterbestimmte Systeme), Determinanten (Rang einer Matrix, SARRUSsche Regel, CRAMERsche Regel), Eigenwerte und Eigenvektoren einer quadratischen Matrix
Fourier-Reihen: (Fourier-Reihe, reell, komplex, beliebige Periode, punktweise Funktion), Wellen (zeitliche und räumliche Ausbreitung von Wellen, Amplitude, Frequenz, Phase)
Differentialrechnung für Funktionen von mehreren Variablen: graphische Darstellung, skalare und Vektorfelder, partielle Ableitung, Differenzial, Gradient, Kettenregeln, Fehlerfortpflanzung
Integralrechnung für Funktionen von mehreren Variablen: konstante Grenzen, Produktzerlegung, Koordinatensysteme, Polarkoordinaten, Zylinderkoordinaten, Kugelkoordinaten, Trägheitsmomente, variable Grenzen
Gewöhnliche Differentialgleichungen: Klassifikation, Anfangswerte bzw. Randbedingungen, Trennung der Veränderlichen, Variation der Konstanten, DGL mit konstanten Koeffizienten, e-Ansatz, homogene, inhomogene DGL, charakteristische Gleichung, inhomogener Lösungen, Systeme linearer DGL Laplace-Transformation: Eigenschaften, Lösung einer DGL, Korrespondenztabellen, Partialbruchzerlegung, Rücktransformation, Übertragungsfunktion
Übungsbeispiele, Beispielklausur
Einführung (Beispiel Destille)
1. RI-Diagramme ( Kennbuchstaben, Symbole, Beispiele)
2. Einführung in die Steuerung (Ablaufsteuerung, Graphen, Befehle)
3. Einführung in die Regelung 3.1. Regelkreis (Blockschaltbild, Regelstrecke, Regler, Rückführung) 3.2. 2-Punkt-Regler, Hysterese 3.3. 3-Punkt-Regler, Toleranzbereich 3.4. Regelschaltungen ( Einfachregelkreis, Aufschaltung, Kaskade, Mehrgrößenregelung) 3.5. Regelaufgaben
4. Bauteile eines Regelkreises 4.1. Messwerterfassung ( Sensoren, Messumformer, Bus, Trennverstärker) 4.2. Messwertaufzeichnung 4.3. Signalverarbeitung ( Regler, µ-Controller, SPS (speicherprogrammierte Steuerung), PC) 4.4. Aktoren ( Ventil, Klappe, Motor, Pumpe, Verdichter, Stellungsregler, S- und K-Algorithmus) 4.5. Regelstrecken ( 4 Grundtypen PT1, PTn, I, Itn)
5. Steuerung mit SPS 5.1. Einführung (Aufbau, Programmverarbeitung) 5.2. FUP-Programmierung (Logik, Flipflop, Timer, Taktkette, Melde-, Ausgabeteil, OB1) 5.3 Impuls, Zähler, Betriebsartenteil
6. Übertragungsglieder (Laplace-Transformation, Übertragungsfunktion, Ortskurve, Bode-Diagramm) 6.1. P-Glied (Verstärkung, Linearisierung) 6.2. PT1-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) DT1-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) I-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) 6.3. Zusammengesetzte Übertragungsglieder PTn-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) ITn-Glied (DGL, Antwort, Identifikation)
7. Kontinuierliche Regler 7.1. P-Regler(Regelabweichung, Proportionalbereich) 7.2. PID-Regler, PIDT1-Regler (DGL, Parameter) 7.3. Reglerauswahl, -einstellung (Ziegler-Nichols, Chien u.a.)
Anhang: Übungsblätter 1 + 2, Dictionary
Vergleicht man ein Automatisierungssystem mit dem menschlichen Körper, dann sind die Rechner (PC, SPS, Mikro-Controller) das Gehirn, die Signalleitungen die Nervenbahnen, die Sensoren die Augen und Ohren, die Aktoren die Muskeln, die Starkstromleitungen die Adern. Alle Teile sind wichtig und müssen zueinander passen.
Biomedizinische Statistik
(2024)
Die klassische konfirmatorische Statistik, auch frequentistische Statistik genannt, setzt voraus, dass man theoretisch unendlich viele Stichproben ziehen kann, und dass dann die aus den Stichproben berechnete Prüf- oder Testgröße unter der Nullhypothese H0 eine bestimmte Verteilung annimmt. Meistens sind die Testgrößen so konstruiert, dass bei Ziehung der Stichproben aus immer derselben Grundgesamtheit (es gilt die Nullhypothese H0) eine Verteilung der Testgröße um den Wert null herum entsteht, z.B. in Form einer Glockenkurve, d.h., kleine Werte überwiegen. Große Werte der Prüf- oder Testgröße kommen mit geringer Wahrscheinlichkeit vor und signalisieren einen möglichen Ausnahmefall. Statt anzunehmen, dass einer der seltenen Fälle einer großen Prüfgröße eingetroffen ist, nimmt man lieber an, dass sich die Grundgesamtheiten unterscheiden (Alternativhypothese HA).
Entwurf und Implementierung einer kamerabasierten Anwendung für ein Mühlespiel für den Panda-Roboter
(2023)
Funktionsweise und Vergleich von Methoden zur Generierung von Punktwolken in einer Versandstation
(2023)
Injury to the anterior and posterior cruciate ligaments is not an uncommon occurrence. A rapid movement can already cause such an injury. Reconstruction of the anterior and posterior cruciate ligaments (ACL/PCL) in the knee joint is a complex orthopedic challenge. In this context, the development of a graft preparation system is gaining importance. Such a system will help surgeons prepare grafts accurately and efficiently to optimize reconstruction processes. This can increase the accuracy of graft placement, reduce surgical times, and decrease recovery time and postoperative risk for patients.
This paper focuses on the development of a graft preparation system for ACL/PCL reconstruction in collaboration with Getsch+Hiller Medizintechnik. The challenges and requirements in developing such a system were analyzed to ensure functionality and effectiveness. Existing approaches and technologies were examined to identify potential improvements and innovations. Development included extensive research on ACL/PCL reconstruction using grafts, including various surgical techniques. A detailed analysis of the graft preparation process was performed to identify critical issues. The design of the graft preparation system is based on research data and is performed using CAD. The needs of the target group, customer requirements and findings from research were considered.
In dieser Bachelorarbeit wird die Bedrohungslage durch den Einsatz von frei erhältlichen Drohnen zur Beeinträchtigung der Informationssicherheit von Organisationen umfassend untersucht. Unter Verwendung einer Kombination aus Literaturanalyse, Experteninterviews und Fallstudie wird die Vielfalt der Bedrohungen und die Machbarkeit von Drohnenunterstützte Angriffen auf die Informationssicherheit detailliert beleuchtet. Dabei zeigt sich, dass Drohnen eine reale und vielschichtige Gefahr darstellen. Die Einschätzung der Eintrittswahrscheinlichkeit solcher Angriffe ist aufgrund der dynamischen Entwicklung der Drohnentechnologie und der Vielfalt der Anwendungsmöglichkeiten komplex. Diese Arbeit betont die Notwendigkeit für Organisationen, effektive Abwehrstrategien zu entwickeln, und weist auf die Wichtigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich hin, um den Herausforderungen der technologischen Entwicklungen und der sich ständig ändernden Bedrohungslandschaft gerecht zu werden.
Introduction: The present study investigated the role of training intensity in the dose–response relationship between endurance training and cardiorespiratory fitness (CRF). The hypothesis was that beginners would benefit from an increase in training intensity after an initial training phase, even if the energy expenditure was not altered. For this purpose, 26 weeks of continuous moderate training (control group, CON) was compared to training with gradually increasing intensity (intervention group, INC) but constant energy expenditure.
Methods: Thirty-one healthy, untrained subjects (13 men, 18 women; 46±8 years; body mass index 25.4 ± 3.3 kg m−2; maximum oxygen uptake, VO2max −1 −1 34 ± 4 ml min kg ) trained for 10 weeks with moderate intensity [3 days/week for 50 min/session at 55% heart rate reserve (HRreserve)] before allocation to one of two groups. A minimization technique was used to ensure homogeneous groups. While group CON continued with moderate intensity for 16 weeks, the INC group trained at 70% HRreserve for 8weeks and thereafter participated in a 4 × 4 training program (high-intensity interval training, HIIT) for 8 weeks. Constant energy expenditure was ensured by indirect calorimetry and corresponding adjustment of the training volume. Treadmill tests were performed at baseline and after 10, 18, and 26 weeks.
Results: The INC group showed improved VO2max (3.4 ± 2.7 ml kg−1 min−1) to a significantly greater degree than the CON group (0.4 ± 2.9 ml kg−1 min−1) (P = 0.020). In addition, the INC group exhibited improved Vmax (1.7 ± 0.7 km h−1) to a significantly greater degree than the CON group (1.0 ± 0.5 km h−1) (P = 0.001). The reduction of resting HR was significantly larger in the INC group (7±4bpm) than in the CON group (2±6bpm) (P=0.001). The mean heart rate in the submaximal exercise test was reduced significantly in the CON group (5±6bpm; P=0.007) and in the INC group (8±7bpm; P=0.001), without a significant interaction between group and time point.
Data processed in context is more meaningful, easier to understand and has higher information content, hence it derives its semantic meaning from the surrounding context. Even in the field of acoustic signal processing. In this work, a Deep Learning based approach using Ensemble Neural Networks to integrate context into a learning system is presented. For this purpose, different use cases are considered and the method is demonstrated using acoustic signal processing of machine sound data for valves, pumps and slide rails. Mel-spectrograms are used to train convolutional neural networks in order to analyse acoustic data using image processing techniques.