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Forum - Ausgabe 2005/2006
(2006)
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(2004)
Forum - Ausgabe 2002
(2003)
Ziel dieses Projektes war die Entwicklung eines Linearantriebes mittels Formge-dächtnislegierungen (FGL) zur Knochenverlängerung und Defektüberbrückung ent-sprechend der Methode nach Betz und Baumgart. Der zu entwickelnde Linearantrieb sollte im Idealfall folgende Eigenschaften aufweisen: • mechanisch einfach aufgebaut • leicht zu miniaturisieren • großer Arbeitsweg • variable Positionierung • hohe Leistung • kostengünstig Zur Entwicklung eines derartigen FG-Marknagels sollten die folgenden Teilprobleme gelöst werden: • Auswahl einer geeigneten FGL zur Realisierung der benötigten Kräfte innerhalb der möglichen Temperaturdifferenz • Auswahl der Heizspirale und Messung der Aufheiztemperaturen an der Marknagel-oberfläche • Ausarbeiten der konstruktiven Lösung hinsichtlich der ermittelten Werte bezüglich des Verhältnisses Kraft/Weg • Werkstoffauswahl hinsichtlich der Implantierbarkeit, der Schweißbarkeit mit Laser und der Aufheizung • Mechanische Sicherung (Arretiermechanismus) bei Belastung der Extremität durch den Patienten und Entwicklung eines Rückstellmechanismus • Verbindungstechnik der Komponenten • Erprobung der entwickelten Prototypen in Labortests
Botswana, a new construction project – the Maun Science Park - is to be built with a focus on sustainability and to create a new living space for the rapidly growing population in Africa. The project will be a blueprint for future projects in Africain terms of progress, technology and sustainability. This thesis will deal with its financial framework and will serve as a basis for the development of ways and means of financing such projects.
fhk-Journal. Heft 2, 2002
(2002)
fhk forum - Ausgabe 2001
(2002)
Twenty-first century infrastructure needs to respond to changing demographics, becoming climate neutral, resilient, and economically affordable, while remaining a driver for development and shared prosperity. However, the infrastructure sector remains one of the least innovative and digitalized, plagued by delays, cost overruns, and benefit shortfalls. The authors assessed trends and barriers in the planning and delivery of infrastructure based on secondary research, qualitative
interviews with internationally leading experts, and expert workshops. The analysis concludes that the root-cause of the industry’s problems is the prevailing fragmentation of the infrastructure value chain and a lacking long-term vision for infrastructure. To help overcome these challenges, an integration of the value chain is needed. The authors propose that this could be achieved through a use-case-based, as well as vision and governance-driven creation of federated digital platforms applied to infrastructure projects and outline a concept. Digital platforms enable full-lifecycle participation and responsible governance guided by a shared infrastructure vision. This paper has contributed as policy recommendation to the Group of Twenty (G20) in 2021.
In this paper, a novel feature-based sampling strategy for nonlinear Model Predictive Path Integral (MPPI) control is presented. Using the MPPI approach, the optimal feedback control is calculated by solving a stochastic optimal control (OCP) problem online by evaluating the weighted inference of sampled stochastic trajectories. While the MPPI algorithm can be excellently parallelized, the closed-loop performance strongly depends on the information quality of the sampled trajectories. To draw samples, a proposal density is used. The solver’s and thus, the controller’s performance is of high quality if the sampled trajectories drawn from this proposal density are located in low-cost regions of state-space. In classical MPPI control, the explored state-space is strongly constrained by assumptions that refer to the control value’s covariance matrix, which are necessary for transforming the stochastic Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) equation into a linear second-order partial differential equation. To achieve excellent performance even with discontinuous cost functions, in this novel approach, knowledge-based features are introduced to constitute the proposal density and thus the low-cost region of state-space for exploration. This paper addresses the question of how the performance of the MPPI algorithm can be improved using a feature-based mixture of base densities. Furthermore, the developed algorithm is applied to an autonomous vessel that follows a track and concurrently avoids collisions using an emergency braking feature. Therefore, the presented feature-based MPPI algorithm is applied and analyzed in both simulation and full-scale experiments.
Image novelty detection is a repeating task in computer vision and describes the detection of anomalous images based on a training dataset consisting solely of normal reference data. It has been found that, in particular, neural networks are well-suited for the task. Our approach first transforms the training and test images into ensembles of patches, which enables the assessment of mean-shifts between normal data and outliers. As mean-shifts are only detectable when the outlier ensemble and inlier distribution are spatially separate from each other, a rich feature space, such as a pre-trained neural network, needs to be chosen to represent the extracted patches. For mean-shift estimation, the Hotelling T2 test is used. The size of the patches turned out to be a crucial hyperparameter that needs additional domain knowledge about the spatial size of the expected anomalies (local vs. global). This also affects model selection and the chosen feature space, as commonly used Convolutional Neural Networks or Vision Image Transformers have very different receptive field sizes. To showcase the state-of-the-art capabilities of our approach, we compare results with classical and deep learning methods on the popular dataset CIFAR-10, and demonstrate its real-world applicability in a large-scale industrial inspection scenario using the MVTec dataset. Because of the inexpensive design, our method can be implemented by a single additional 2D-convolution and pooling layer and allows particularly fast prediction times while being very data-efficient.
Eine konsequente Kunden- und Marktorientierung hat einen wesentlichen Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens. Das Marketing erhält damit einen herausgehobenen Stellenwert in der Unternehmensführung und übt einen nachhaltigen Einfluss auf alle Funktionen im Unternehmen aus. In der Managementausbildung wird zunehmend das theoretisch vermittelte Wissen anhand von Fallstudien aus der Unternehmenspraxis vertieft. Die Studierenden erhalten damit die Möglichkeit, das Erlernte in Kleingruppen anzuwenden. Die hierzu erforderlichen Fallstudien stehen im deutschsprachigen Raum jedoch nur begrenzt zur Verfügung. Die vorliegende Sammlung von Fallstudien zur marktorientierten Unternehmensführung basiert auf Beiträgen, die angehende Wirtschaftsingenieure und Maschinenbauingenieure kurz vor ihrem Bachelor- bzw. Masterabschluss an der Hochschule Konstanz Technik, Wirtschaft und Gestaltung unter Anleitung des Herausgebers erstellt haben. Die Autoren zeigen auf, wie aktuelle Aspekte aus dem Bereich der Marketingstrategien und -instrumente in Unternehmen aus verschiedenen Branchen Anwendung finden. Die vorbereiteten Fragen ermöglichen es, die Fallstudien während oder nach der Vorlesung in Kleingruppenform zu bearbeiten. Die angegebenen Literaturhinweise bieten die Möglichkeit, sich vertiefend mit der jeweiligen Thematik zu befassen. Diese Fallstudiensammlung ist darüber hinaus auch für Praktiker von Interesse, die sich mit aktuellen Fragestellungen aus dem Bereich der marktorientierten Unternehmensführung näher auseinandersetzen möchten.