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Compliance ist originär Managementaufgabe und liegt damit in der Verantwortung des Vorstandes bzw. der Geschäftsführung. Naheliegend ist, dass dem Aufsichtsrat als Überwachungsorgan eine Rolle im Rahmen der Compliance-Prüfung zukommt. Anlässlich der Veröffentlichung des Entwurfs für einen Prüfungsstandard – Grundsätze ordnungsgemäßer Prüfung von Compliance Management Systemen (IDW EPS 980) – des Instituts der Wirtschaftsprüfer sollen in diesem Beitrag drei Aspekte dieses Themas erörtert werden. Erstens soll das Verhältnis von Leitung und Überwachung im Compliance-Management behandelt und dabei auch die Rolle des Aufsichtsrates geklärt werden. Zweitens wird das Thema der Compliance-Prüfung in Grundzügen diskutiert und drittens der neue Prüfungsstandard des IDW knapp vorgestellt und wesentliche Anforderungen einer kritischen Beurteilung unterzogen.
Wirtschaftsprüfung
(2022)
Der Beitrag beschreibt beispielhaft die administrativen, organisatorischen und sozialen Voraussetzungen gelungener Austauschprogramme mit chinesischen Partnerhochschulen. Hierzu gehört neben einer intensiven Beziehungspflege mit diesen Partnerinstitutionen eine gelebte Willkommenskultur für chinesische Studierende an der deutschen Hochschule. Letztere beinhaltet eine über die notwendigen administrativen Prozesse hinausgehende Betreuung, besondere Kursangebote sowie eine kontinuierliche Vernetzung und Einbindung der chinesischen Studierenden durch verschiedene extracurriculare Aktivitäten zur Integration in den Studienalltag und in das Alltagsleben über verschiedene Phasen hinweg (vor der Ausreise, bei der Ankunft, im Verlauf des Studiums, bei der Gestaltung von Praxisphasen sowie beim Übergang ins Berufsleben). Als Teil
dieses Maßnahmenplans fördern interkulturelle Kursangebote in kulturell gemischten Gruppen nicht nur die Integration der chinesischen Studierenden. Sie leisten auch einen wichtigen Beitrag zur Stärkung der internationalen Ausbildung deutscher Studierender im Sinne einer internationalization@home. Entsprechende Angebote erhöhen damit die Wertschätzung von Internationalisierung als Mehrwert für die gesamte Hochschule. Gleichzeitig unterstützen sie den Ausbau interkultureller Sensibilität als wichtiger Qualifikation für das zukünftige Berufsleben für die Studierenden beider Seiten. Um all diese Maßnahmen zu verwalten und umzusetzen, sind personelle Ressourcen zur Betreuung und Evaluation der Programme erforderlich. Darüber hinaus bedarf es einer konstruktiven Kommunikationskultur zwischen verschiedenen Abteilungen der Hochschule sowie hinreichend mit China-Kompetenz ausgestatteter Akteur*innen (Mitarbeiter*innen im Akademischen Auslandsamt, Professor*innen, Auslands- und Regionalbeauftragte etc.).
FishNet
(2016)
The detection of differences between images of a printed reference and a reprinted wood decor often requires an initial image registration step. Depending on the digitalization method, the reprint will be displaced and rotated with respect to the reference. The aim of registration is to match the images as precisely as possible. In our approach, images are first matched globally by extracting feature points from both images and finding corresponding point pairs using the RANSAC algorithm. From these correspondences, we compute a global projective transformation between both images. In order to get a pixel-wise registration, we train a learning machine on the point correspondences found by RANSAC. The learning algorithm (in our case Gaussian process regression) is used to nonlinearly interpolate between the feature points which results in a high precision image registration method on wood decors.
Optical surface inspection: A novelty detection approach based on CNN-encoded texture features
(2018)
In inspection systems for textured surfaces, a reference texture is typically known before novel examples are inspected. Mostly, the reference is only available in a digital format. As a consequence, there is no dataset of defective examples available that could be used to train a classifier. We propose a texture model approach to novelty detection. The texture model uses features encoded by a convolutional neural network (CNN) trained on natural image data. The CNN activations represent the specific characteristics of the digital reference texture which are learned by a one-class classifier. We evaluate our novelty detector in a digital print inspection scenario. The inspection unit is based on a camera array and a flashing light illumination which allows for inline capturing of multichannel images at a high rate. In order to compare our results to manual inspection, we integrated our inspection unit into an industrial single-pass printing system.
Digital cameras are used in a large variety of scientific and industrial applications. For most applications the acquired data should represent the real light intensity per pixel as accurately as possible. However, digital cameras are subject to different sources of noise which distort the resulting image. Noise includes photon noise, fixed pattern noise and read noise. The aim of the radiometric calibration is to improve the quality of the resulting images by reducing the influence of the different types of noise on the measured data. In this paper, a new approach for the radiometric calibration of digital cameras using sparse Gaussian process regression is presented. Gaussian process regression is a kernel based supervised machine learning technique. It is used to learn the response of a camera system from a set of training images to allow for the calibration of new images. Compared to the standard Gaussian process method or flat field correction our sparse approach allows for faster calibration and higher reconstruction quality.
Digital bedruckte Oberflächen müssen strengen funktionalen und ästhetischen Anforderungen genügen. Diese Eigenschaften werden im Rahmen der Qualitätsprüfung kontrolliert. Hierbei wirken sich Oberflächendefekte oftmals erst dann aus, wenn diese auch vom Menschen wahrgenommen werden. Aufgrund der hohen Produktionsgeschwindigkeit kann eine solche Bewertung der Sichtbarkeit von Defekten bisher nur außerhalb des Produktionsflusses durch manuelle - subjektiv geprägte - Inspektion erfolgen. Ziel des Projektes ist (1) die Modellierung von Texturen in einer Form, die an das menschliche visuelle System angepasst ist und (2) die automatisierte Beurteilung der Wahrnehmung von Texturfehlern. Im Rahmen des Projekts wurde ein prototypisches System zur Inline-Erfassung von texturierten Oberflächen entwickelt. Auf Basis von realen Aufnahmen industriell produzierter Holzdekore wurde eine repräsentative Texturdatenbank erstellt. Gezeigt werden erste Resultate im Bereich der Defektdetektion auf Basis von statistischen Merkmalen. Diese Ergebnisse dienen als Grundlage für die spätere wahrnehmungsorientierte Bewertung. Letztlich sollen die im Rahmen des Projekts erlangten Ergebnisse in einen prototypischen Aufbau zur Inspektion von digital bedruckten Dekoren einfließen.
Optical surface inspection
(2016)