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In tourism, energy demands are particularly high.Tourism facilities such as hotels require large amounts ofelectric and heating resp. cooling energy. Their supply howeveris usually still based on fossil energies. This research approachanalyses the potential of promoting renewable energies in BlackForest tourism. It focuses on a combined and hence highlyefficient production of both electric and thermal energy bybiogas plants on the one hand and its provision to local tourismfacilities via short distance networks on the other. Basing onsurveys and qualitative empiricism and considering regionalresource availability as well as socio-economic aspects, it thusexamines strengths, weaknesses, opportunities and threats thatcan arise from such a cooperation.
Die Stiftung – CLUB OF HAMBURG widmet sich wissenschaftlich fundiert und praxisorientiert dem zeitgemäßen Verständnis unternehmerischen Erfolgs. Nach Überzeugung ihrer Stifter und Partner bilden wirtschaftlicher Erfolg und anständige Unternehmensführung eine untrennbare Einheit.
Anständiges Verhalten bedeutet nicht nur die legitimen Erwartungen der Gesellschaft und der eigenen Organisation zu berücksichtigen, sondern auch grundlegende ethische Werte und Prinzipien sowie daraus abgeleitete Normen, Gesetze und Regelungen zu respektieren und einzuhalten. Aus dieser Überzeugung heraus verfolgt die Stiftung das Ziel, Führungskräfte auf allen Managementebenen zur Umsetzung einer umfassend werteorientierten Unternehmensführung anzuregen und praxisorientiert zu unterstützen.
In enger Zusammenarbeit mit Unternehmen und spezialisierten Forschungseinrichtungen wurde das Entwicklungsmodell „Erfolg mit Anstand“ entwickelt. Das Modell verbindet die Inhalte einschlägiger globaler Standards mit den praktischen Erfahrungen aus der Evaluierung und Zertifizierung verantwortlicher, exzellenter Unternehmensführung. Auf diese Weise kann „ehrbares Verhalten“ von Unternehmen nicht nur bewertet und zertifiziert, sondern auch dokumentiert und extern nachvollziehbar gemacht werden. Das Entwicklungsmodell bildet die normative Basis des DEX Deutscher Ethik Index. Als Ergänzung zum rein Shareholder-Value-orientierten DAX steht der DEX Deutscher Ethik Index Unternehmen und Organisationen aller Größen, Branchen und Rechtsformen offen. Er dokumentiert den unternehmensethischen Fortschritt als Basis des wirtschaftlichen Erfolgs unter den Rahmenbedingungen des 21. Jahrhunderts nachweislich und breitenwirksam.
We propose a novel end-to-end neural network architecture that, once trained, directly outputs a probabilistic clustering of a batch of input examples in one pass. It estimates a distribution over the number of clusters k, and for each 1≤k≤kmax, a distribution over the individual cluster assignment for each data point. The network is trained in advance in a supervised fashion on separate data to learn grouping by any perceptual similarity criterion based on pairwise labels (same/different group). It can then be applied to different data containing different groups. We demonstrate promising performance on high-dimensional data like images (COIL-100) and speech (TIMIT). We call this “learning to cluster” and show its conceptual difference to deep metric learning, semi-supervise clustering and other related approaches while having the advantage of performing learnable clustering fully end-to-end.
Smart-Future-Living-Bodensee
(2018)
Im Sinne einer dialogischen, transdisziplinären Auseinandersetzung zwischen künstlerischer Praxis, Kultur- und Ingenieurwissenschaften geht es bei diesem Projekt um die Entwicklung einer künstlerisch-wissenschaftlichen Fallstudie mit den Zielen der konkreten Erarbeitung eines Kunstwerks unter den Bedingungen digitaler Medien - und um eine Befragung dieser Medien aus der Perspektive der
künstlerischen Praxis, der Interfacegestaltung und der Entwurfswissenschaften (Teil der UDK Berlin).
Bericht aus dem Freistellungssemester Sommer 2018
In tourism, energy demands are particularly high. Tourism facilities such as hotels require large amounts of electric and heating / cooling energy while their supply is usually still based on fossil energies.
This research approach analyses the potential of promoting renewable energies in tourism. It focuses on a combined and hence highly efficient production of both electric and thermal energy by biogas plants on the one hand and its provision to local tourism facilities via short distance networks on the other. Considering regional resource availability as well as socio-economic aspects, it thus examines strengths, weaknesses, opportunities and threats that can arise from such a micro-cooperation. The research aim is to provide an actor-based, spatially transferable feasibility analysis.
Offline handwriting recognition systems often use LSTM networks, trained with line- or word-images. Multi-line text makes it necessary to use segmentation to explicitly obtain these images. Skewed, curved, overlapping, incorrectly written text, or noise can lead to errors during segmentation of multi-line text and reduces the overall recognition capacity of the system. Last year has seen the introduction of deep learning methods capable of segmentation-free recognition of whole paragraphs. Our method uses Conditional Random Fields to represent text and align it with the network output to calculate a loss function for training. Experiments are promising and show that the technique is capable of training a LSTM multi-line text recognition system.
Algorithms for calculating the string edit distance are used in e.g. information retrieval and document analysis systems or for evaluation of text recognizers. Text recognition based on CTC-trained LSTM networks includes a decoding step to produce a string, possibly using a language model, and evaluation using the string edit distance. The decoded string can further be used as a query for database search, e.g. in document retrieval. We propose to closely integrate dictionary search with text recognition to train both combined in a continuous fashion. This work shows that LSTM networks are capable of calculating the string edit distance while allowing for an exchangeable dictionary to separate learned algorithm from data. This could be a step towards integrating text recognition and dictionary search in one deep network.
Jahresbericht 2018
(2018)
A growing share of modern trade policy instruments is shaped by non-tariff barriers (NTBs). Based on a structural gravity equation and the recently updated Global Trade Alert database, we empirically investigate the effect of NTBs on imports. Our analysis reveals that the implementation of NTBs reduces imports of affected products by up to 12%. Their trade dampening effect is thus comparable to that of trade defence instruments such as anti-dumping duties. It is smaller for exporters that have a free trade agreement with the importing country. Different types of NTBs affect trade to a different extent. Finally, we investigate the effect of behind-the-border measures, showing that they significantly lower the importer’s market access.
Überlegungen im Rahmen der Energiewende bezüglich der zukünftigen Technologieplattformen und Infrastrukturen der Energieversorgung müssen als wichtigen ökonomischen Faktor die zukünftig zu erwartenden Kosten dieser Technologien und Infrastrukturen einbeziehen. Hierbei spielen regelmäßig auch Überlegungen bzgl. der jeweils zugrunde liegenden Skaleneffekte eine große Rolle, sowohl in ihrer Variante als statische als auch dynamische Skaleneffekte. Häufig mangelt es einschlägigen Darstellungen dieser Aspekte jedoch an einer präzisen Unterscheidung der verschiedenen Ausprägungen von Skaleneffekten; dies gilt insbesondere auch für die konkrete Ausprägung als Größendegressionseffekt. Daher wird in diesem Papier eine systematische Klärung der entsprechenden Zusammenhänge speziell für Technologien des Energiesektors vorgenommen.