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Multi-object tracking filters require a birth density to detect new objects from measurement data. If the initial positions of new objects are unknown, it may be useful to choose an adaptive birth density. In this paper, a circular birth density is proposed, which is placed like a band around the surveillance area. This allows for 360° coverage. The birth density is described in polar coordinates and considers all point-symmetric quantities such as radius, radial velocity and tangential velocity of objects entering the surveillance area. Since it is assumed that these quantities are unknown and may vary between different targets, detected trajectories, and in particular their initial states, are used to estimate the distribution of initial states. The adapted birth density is approximated as a Gaussian mixture, so that it can be used for filters operating on Cartesian coordinates.
In many industrial applications a workpiece is continuously fed through a heating zone in order to reach a desired temperature to obtain specific material properties. Many examples of such distributed parameter systems exist in heavy industry and also in furniture production such processes can be found. In this paper, a real-time capable model for a heating process with application to industrial furniture production is modeled. As the model is intended to be used in a Model Predictive Control (MPC) application, the main focus is to achieve minimum computational runtime while maintaining a sufficient amount of accuracy. Thus, the governing Partial Differential Equation (PDE) is discretized using finite differences on a grid, specifically tailored to this application. The grid is optimized to yield acceptable accuracy with a minimum number of grid nodes such that a relatively low order model is obtained. Subsequently, an explicit Runge-Kutta ODE (Ordinary Differential Equation) solver of fourth order is compared to the Crank-Nicolson integration scheme presented in Weiss et al. (2022) in terms of runtime and accuracy. Finally, the unknown thermal parameters of the process are estimated using real-world measurement data that was obtained from an experimental setup. The final model yields acceptable accuracy while at the same time shows promising computation time, which enables its use in an MPC controller.
The digital transformation of business processes and the integration of IT systems leads to opportunities and risks for small and medium-sized enterprises (SMEs). Risks that can result in a lack of IT Governance, Risk and Compliance (IT-GRC). The purpose of this paper is to present the current state of the research project. With this, the Design Science Research approach based on Hevner is using. Based on the phase of Problem Identification and Objectives, this paper will deal with the development of an artefact and thus present the draft of the Design phase. The artefact will be developed by selecting relevant existing frameworks and standards and the identification of SME-specific conditions.
This paper presents a modeling approach of an industrial heating process where a stripe-shaped workpiece is heated up to a specific temperature by applying hot air through a nozzle. The workpiece is moving through the heating zone and is considered to be of infinite length. The speed of the substrate is varying over time. The derived model is supposed to be computationally cheap to enable its use in a model-based control setting. We start by formulating the governing PDE and the corresponding boundary conditions. The PDE is then discretized on a spatial grid using finite differences and two different integration schemes, explicit and implicit, are derived. The two models are evaluated in terms of computational effort and accuracy. It turns out that the implicit approach is favorable for the regarded process. We optimize the grid of the model to achieve a low number of grid nodes while maintaining a sufficient amount of accuracy. Finally, the thermodynamical parameters are optimized in order to fit the model's output to real-world data that was obtained by experiments.
The present contribution proposes a novel method for the indirect measurement of the ground reaction forces (GRF) induced by a pedestrian during walking on a vibrating structure. Its main idea is to formulate and solve an inverse problem in the time domain with the aim of finding the optimal time dependent moving point force describing the GRF of a pedestrian (input data), which minimizes the difference between a set of computed and a set of measured structural responses (output data). The solution of the inverse problem is addressed by means of the gradient-based trust region optimization strategy. The moving force identification process uses output data from a set of acceleration and displacement time histories recorded at different locations on the structure. The practicability and the accuracy of the proposed GRF identification method is firstly evaluated using simulated measurements, which revealed a high accuracy, robustness and stability of the results in relation to high noise levels. Subsequently, a comprehensive experimental validation process using real measurement data recorded on the HUMVIB experimental footbridge on the campus of the Technical University of Darmstadt (Germany) was carried out. Besides the conventional sensors for the acquisition of structural responses, an array of biomechanical force plates as well as classical load cells at the supports were used for measurement reference GRFs needed in the experimental validation process. The results show that the proposed method delivers a very accurate estimation of the GRF induced by a subject during walking on the experimental structure.
Uzbekistan is an emerging tourism destination that has experienced a strong increase in tourists since 2017. However, little research on tourism development in Uzbekistan exists to date. This study therefore analyzes possible research topics and proposes a tourism research agenda for Uzbekistan. A mix of methods was used consisting of participant observation, semi-structured qualitative expert interviews and qualitative content anal- ysis. The results revealed a variety of research deficits in different areas, which could be synthesized into a total of ten research fields, which were clustered into three overarching areas, namely market research, management, and culture & environment. The subordi- nate research fields identified are Demand, Statistics, Potentials, Governance, Products, Infrastructure & Development, Marketing, Heritage & Nation-building, Sustainability as well as Peace & Conflict Prevention. A strategic research plan based on this tourism research agenda could help to foster a purposeful scientific debate. Tourism research in these fields has both the potential to investigate and compare theoretical issues in an unique context and to produce applied research results that can make a relevant contri- bution to tourism development in Uzbekistan.
This research project has been awarded as part of the research competition organized by Connect2Recover, which is a global initiative by the International Telecommunication Union (ITU) with the priority of reinforcing and strengthening the digital infrastructure and ecosystems of developing countries. Carried out by an international and transdisciplinary research consortium, the project sets out to analyze the prospects of digital federation and data sharing within the context of Botswana. Considering the country’s stage of economic and digital development, the project team identified Botswana’s smallholder agricultural sector as the most important area of digital transformation given the development need of the country’s primary sector.
Derived from semi-structured interviews, a focus group, as well as secondary research, the project team developed a digital transformation roadmap based on three development stages: (a) crowdfarming pilot, (b) crowdfarming marketplace, and (c) digital ecosystem for smallholder agriculture. Based on a detailed review of Botswana’s smallholder agriculture and the government’s digitalization strategy, the report envisions each phase, especially the pilot project, in terms of a minimal viable product. This is to consider the low level of digital penetration of Botswana’s primary sector, while providing an incentive to connect smallholders with consumers, traders, and retailers.
The project team has been successful in receiving commitment from actual smallholder farmers, the farmer association and government, as well as support for the idea of developing a crowdfarming marketplace as a novel production model and, eventually, a digital agriculture ecosystem for smallholder farmers, livestock producers, and agricultural technology companies and start-ups. The report is a proposal for a phase-one pilot project with the objective to advance smallholder agribusiness in Botswana.
Because process and product innovations are usually no longer sufficient to establish a company in the market or to generate a competitive advantage, Business Model Innovation is considered a powerful tool, especially for start-ups for which innovation is at the core of their business. Due to the complexity of this process, frameworks should help entrepreneurs with executing Business Model Innovation. However, theory and practice diverge. The aim of this paper is to identify the needs of a start-up regarding Business Model Innovation frameworks, underlining the importance of Business Model Innovation for start-ups as well as the relevance of a supporting framework. The research results aim to contribute to an ideal process for Business Model Innovation when applied to start-ups.
An IT-GRC approach in SME
(2022)
The digital transformation of business processes and the integration of IT systems leads to opportunities and risks for small and medium-sized enterprises (SMEs). Risks that can result in a lack of IT compliance. The purpose of this research-in-progress paper is to present the current state of a IT-Governance-Risk-Compliance (IT-GRC) research-project. First, the results of an already conducted literature research will be discussed, combined with qualitative interviews (expert survey) of persons close to IT compliance. In the context of this paper, a first design approach will be developed by selecting relevant existing frameworks and standards and the identification of SME-specific conditions. The first design is intended to contribute a further artefact conception of tailoring approaches and standards and the creation of a guidance.
Analyse der Nachhaltigkeit verschiedener Redevelopmentszenarien einer Unternehmensbestandsimmobilie
(2022)
Ziel dieser Arbeit ist es einen Beitrag dazu zu leisten, dass auch Argumente der Nachhaltigkeit in Investitions- und Projektentscheidungen der Immobilienbranche leichter einfließen können, indem sie besser messbar gemacht werden, und somit an Einfluss gewinnen. Betrachtet werden sollen hierbei Entscheidungen zwischen verschiedenen Redevelopmentszenarien. Wann ergibt es mehr Sinn, eine bestehende Immobilie zu modernisieren? Wann lohnt sich ein Neubau eher? Zur Beantwortung dieser Fragen soll im Rahmen dieser Arbeit eine Entscheidungshilfe entwickelt werden. Konkret soll sich diese Entscheidungshilfe auf verschiedene Redevelopmentszenarien von speziell denjenigen Bürogebäuden beziehen, welche Teil von Unternehmensimmobilien sind. Entwickelt wird die Entscheidungshilfe aus einem bestehenden „Nachhaltigkeitsrating zur Bewertung der Zukunftsfähigkeit von Immobilien“, welches von Sarah Ok Kyu Strunk im Rahmen ihrer Dissertation an der Universität Stuttgart erstellt wurde. Die Besonderheit dieses Ratings liegt darin, dass es verschiedene nachhaltigkeitsrelevante Standortund Gebäudeeigenschaften im Hinblick auf ihr Wertentwicklungsrisiko betrachtet. Dies bedeutet, dass es eine Übersicht über diejenigen Nachhaltigkeitsmerkmale einer Immobilie gibt, welche nicht nur nachhaltigkeitsrelevant sind, sondern gleichzeitig maßgeblichen Einfluss auf das wirtschaftliche Risiko und somit die Wirtschaftlichkeit der Projektentwicklung haben. Ausgelegt ist das Rating auf die Betrachtung einzelner deutscher Büroimmobilien jeglichen Alters. Im Rahmen dieser Arbeit soll hieraus eine Entscheidungshilfe für Büroimmobilien als Teil von Unternehmensimmobilien entwickelt werden, bei welcher mehrere Redevelopmentszenarien verglichen werden können, um schließlich festzustellen, welches Szenario das geringere Wertentwicklungsrisiko mit sich bringt. Das Ergebnis hieraus soll nicht die abschließende Entscheidung zwischen den beiden Redevelopmentszenarien darstellen. Es soll vielmehr neben anderen Vergleichen, beispielsweise dem Vergleich der Wirtschaftlichkeit oder der Nachhaltigkeit der Bausubstanz der beiden Szenarien, eine stichhaltige Grundlage für eine wirtschaftlich und nachhaltig sinnvolle Entscheidung bieten.
Das erfolgreiche Gestalten von Organisationen setzt die systematische Analyse ihrer Prozesse voraus. Das gilt auch und insbesondere für kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU). Die praktische Durchführung solcher in KMU ist jedoch mit besonderen Herausforderungen verbunden, die in der vorhandenen Literatur bislang kaum reflektiert werden. In diesem Beitrag werden Erfahrungen aus 20 in KMU durchgeführten Prozessanalysen geteilt. Entlang der Prozessphasen werden unterschiedliche Gestaltungsmöglichkeiten vorgestellt und ihre spezifischen Vor- und Nachteile bei der praktischen Anwendung in KMU identifiziert. Der Beitrag unterstreicht die Relevanz von Prozessanalysen in KMU und befähigt zugleich zu ihrer Durchführung.
Wie gehen mittelständische Unternehmen mit internationaler Geschäftstätigkeit mit Compliance-Risiken um? Wie gelingt das Risikomanagement spezifischer Herausforderungen der Regelkonformität in Wachstumsländern, die aus Compliance-Gesichtspunkten als Hochrisikoländer eingestuft werden? Und was beschäftigt dabei Compliance-Officer im Mittelstand?
Diesen Fragen widmete sich ein anwendungsorientiertes Forschungsprojekt am Konstanz Institut für Corporate Governance.
Die nachfolgende Publikation stellt die zentralen Studienergebnisse vor und fokussiert dabei auf Herausforderungen und Lösungen für das Compliance- und Integrity Management.
oday many scientific works are using deep learning algorithms and time series, which can detect physiological events of interest. In sleep medicine, this is particularly relevant in detecting sleep apnea, specifically in detecting obstructive sleep apnea events. Deep learning algorithms with different architectures are used to achieve decent results in accuracy, sensitivity, etc. Although there are models that can reliably determine apnea and hypopnea events, another essential aspect to consider is the explainability of these models, i.e., why a model makes a particular decision. Another critical factor is how these deep learning models determine how severe obstructive sleep apnea is in patients based on the apnea-hypopnea index (AHI). Deep learning models trained by two approaches for AHI determination are exposed in this work. Approaches vary depending on the data format the models are fed: full-time series and window-based time series.
Home health applications have evolved over the last few decades. Assistive systems such as a data platform in connection with health devices can allow for health-related data to be automatically transmitted to a database. However, there remain significant challenges concerning intermodular communication. Central among them is the challenge of achieving interoperability, the ability of devices to communicate and share data with each other. A major goal of this project was to extend an existing data platform (COMES®) and establish working interoperability by connecting assistive devices with differing approaches. We describe this process for a sleep monitoring and a physical exercise device. Furthermore, we aimed to test this setup and the implementation with a data platform in both a laboratory and an in-home setting with 11 elderly participants. The platform modification was realized, and the relevant changes were made so that the incoming data could be processed by the data platform, as well as visually displayed in real-time. Data was recorded by the respective device and transmitted into the data server with minor disruptions. Our observations affirmed that difficulties and data loss are far more likely to occur with increasing technical complexity, in the event of instable internet connection, or when the device setup requires (elderly) subjects to take specific steps for proper functioning. We emphasize the importance for tests and evaluations of home health technologies in real-life circumstances.
In dieser Arbeit wird die Ausgangssituation der klimabezogenen Stadtplanung in Konstanz in den Bereichen Wasser, Wärme und Vegetation im Hinblick auf die Anpassung an den Klimawandel untersucht. Diese dient als eine Grundlage für das Projekt CoKLIMAx.
Ziel dieses Projektes ist es, eine einfache Toolbox zu entwickeln, die Kommunen befähigt, mit Hilfe von Satelliten- und in-situ-Daten Klimaanalysen, erforderliche Gewichtungen und späteres Monitoring selbst durchführen zu können, um Entscheidungen für auf die langfristige Stadtentwicklung treffen zu können.
Für die Feststellung der Ausgangssituation in Konstanz wurden Mitarbeiter der Stadtverwaltung Konstanz befragt, ein Planungsprozess für die Klimaanpassung künftiger Bauprojekte entwickelt und eine Stakeholderidentifikation erstellt.
Zu Beginn der Arbeit werden die Ursachen für den Klimawandel und seine Auswirkungen erörtert, Anpassungsbeispiele anderer Städte betrachtet und die Funktionsprinzipien der verwendeten Satelliten und die Dienste des Copernicus-Programms erklärt.
Der Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist die automatisierte Extraktion von Polygonzügen anhand eines Grundrissbildes. Diese Polygonzüge sollen die Räumlichkeiten wiedergeben. In dieser Bachelorarbeit wurde daher ein Algorithmus für die Grundrissbildverarbeitung mittels Python entwickelt und implementiert. Zuerst wird ein Grundrissbild bereinigt, d. h. es werden unerwünschte Bildstrukturen verwaschen. Mithilfe des Canny-Kantendetektors werden anschließend die Kanten detektiert. Danach werden die Ecken im Grundrissbild via Harris-Eckendetektor lokalisiert. Um die Ecken sinnvoll zu verbinden, wird eine abgewandelte Form des Dijkstra Algorithmus herangezogen. Die daraus gewonnen Daten dienen zur Erstellung der Polygonzüge, welche für die Simulation von pFlow benötigt werden. Der entwickelte Algorithmus eignet sich insbesondere für klare und simple Grundrissbilder.
In diesem Aufsatz, der im Rahmen eines Freistellungssemesters entstanden ist, werden technische, umwelttechnische, ethische und rechtliche Themen zum Autonomen Fahren im Hinblick auf die Umsetzung in der Lehre betrachtet. Curricula zum Autonomen Fahren der Kettering University und Udacity werden vorgestellt.
The trajectory tracking problem for a fully-actuated real-scaled surface vessel is addressed in this paper by designing a backstepping controller with a multivariable integral action, considering the thruster allocation problem. The performance and robustness of this controller are evaluated in simulation, taking into account environmental disturbance forces and modeling mismatch, using a docking maneuver as a reference trajectory. Furthermore, a comparison between the backstepping controller and a nonlinear position PID-Control with flatness based-feedforward is also analyzed.
Die vorliegende Studie analysiert die Barrierefreiheit der
Stadt Konstanz im Hinblick auf Angebote für und Nachfrage von Touristinnen und Touristen. Die Datenerhebung basierte auf einem Methodenmix aus Interviews und Umfragen von Probanden und Probandinnen mit Behinderungen und zuständigen Akteurinnen und Akteuren in der Stadtplanung sowie Begehungen vor Ort. Als theoretische Grundlage wird das Modell der Unabhängigkeit nach
Nosek and Fuhrer (1992) verwendet. Die Untersuchung zeigt, dass der Bedarf an barrierefreien Angeboten sehr divers ist und die Umsetzung im Sinne eines Universal Design durch die zunehmende Nachfrage zentral. Die Analyse des Tourismusraum Konstanz zeigt Schwachpunkte und Stärken, mit denen sich Implikationen für andere Tourismusregionen ableiten lassen.
Im Sommersemester 2022 habe ich laufende und neue Forschungsprojekte sowohl national wie auch international vorangetrieben. Schwerpunktmäßig wurde die international etablierte Global Sanctions Data Base (GSDB) in Kooperation mit Forschern aus den USA und Österreich aktualisiert und in Form einer Forschungsarbeit der Forschungsgemeinschaft bekannt gemacht. Aufgrund der erarbeiteten Expertise habe ich zahlreiche Vorträge und Interviews in Medien zu Sanktionen und deren ökonomische Wirkung gegeben. Darüber hinaus wurde ein Buchkapitel zu Sanktionen in Kooperation mit internationalen Wissenschaftlern verfasst. Ferner wurde ein neues Forschungsprojekt in Kooperation mit einem regionalen Unternehmen zur Entwicklung eines Prozesses für die THG-Bilanzierung initiiert. Zwei wissenschaftliche Publikationen (peer-reviewed) wurden finalisiert. Ferner wurden 2 neue wissenschaftliche Forschungsprojekte mit internationalen Wissenschaftlern initiiert und die Ergebnisse in Arbeitspapieren veröffentlicht. Die zugrundeliegenden Manuskripte wurden in peer-reviewed Zeitschriften eingereicht. In Kooperation mit der Universität Konstanz wurde ein Schülertag für Gymnasiasten organisiert, um die Bedeutung von Wirtschaftspolitik den Schülern näher zu bringen.
Um im Angesicht der Klimakrise eine lebenswerte Zukunft zu sichern, brauchen wir einen grundlegenden und raschen gesellschaftlichen Wandel. Wirksame Klimakommunikation kann eine wichtige Rolle spielen, um das für diesen Wandel erforderliche gesamtgesellschaftliche Engagement zu fördern.
Im Forschungssemester wurden drei Ziele verfolgt: Erstens der Auf- und Ausbau des eigenen Kenntnisstands zur Klimakommunikation, zweitens das Kennenlernen der Arbeitsmethoden und -kultur des gastgebenden Think-Tanks Climate Outreach sowie drittens die Erstellung eines oder mehrerer für die Nachhaltigkeitstransformation nützlicher ‚Produkte‘ als Ergebnis des Forschungsaufenthalts. Alle drei Ziele konnten erreicht werden. Dabei bilden ein Working Paper, ein 4-Seiter für Praktiker sowie mehrere Artikel und ein Buchkapitel die Arbeitsergebnisse für andere nachvollziehbar und anwendbar ab (siehe Liste entstandener Veröffentlichungen in diesem Bericht).
Inhaltlich war die Kernerkenntnis, dass Menschen sich ihre Meinung zum Klima und der eigenen Rolle in der Transformation nicht in erster Linie durch mehr und bessere Informationen bilden, sondern durch Geschichten, die ihre Werte ansprechen, die von Menschen erzählt werden, denen sie vertrauen, und die durch die Überzeugungen und das Verhalten der Menschen in ihrem Umfeld bestätigt werden. Klimakommunikation sollte also neben der rationalen Vermittlung von Fakten auch unsere emotionale Seite bedienen und beispielsweise zeigen, wie sich soziale Normen verändern und Klimaschutzhandeln zum neuen Normal wird.
This policy brief presents the possibilities of using big data analytics for safe, decarbonised and climate-resilient infrastructure. The policy brief focuses on current constraints and limitations to applying big data analytics to the infrastructure ecosystem and presents several examples and best practices for different infrastructure sectors and at different policy levels (national, municipal) to highlight recommendations and policy requirements needed for deep digital transformation and sustainable solutions in infrastructure planning and delivery.
Die Frage „Wozu braucht man das?“ vonseiten der Studierenden oder Aussagen wie „Das habe ich im Beruf später nie mehr benötigt.“ von ehemaligen Studierenden ist den meisten Mathematikdozierenden sehr vertraut. Im Projekt BiLeSA wird dem Wunsch nach Integration von Praxisnähe im Mathematikunterricht mithilfe einer Smartphone-App, welche ausgewählte Themen in der Mathematik anhand von digitalen Bildern sichtbar macht, umgesetzt. Bei den ausgewählten Themen handelt es sich um (affin) lineare Abbildungen, Ableitungen in höheren Raumdimensionen und Potenzen von Komplexen Zahlen. Die Konzeptionierung des Lernobjekts erfolgte mit dem Design Based Research (DBR) Ansatz, welches im Basisprojekt des IBH-Labs „Seamless Learning“ konzipiert und entwickelt wurde.
Zur Bewertung von Strategien und Handlungsoptionen im Themenfeld Bioökonomie
ist es naheliegend, eine naturinspirierte Bewertungsmethodik zu verwenden.
Dieser Beitrag stellt daher den biokybernetischen Ansatz nach Frederic Vester als
Methodik in den Mittelpunkt, um nachhaltigkeitskonforme Passungskriterien für
bioökonomische Innovationen und Konzepte zu beschreiben sowie insbesondere
die systemischen Wechselwirkungen und damit die Komplexität dieses Themenfeldes
zu erfassen. So wird auch die Ambivalenz von Innovationen im Themen- und
Handlungsfeld Bioökonomie thematisiert. Letztlich können mit diesem Ansatz
die prinzipiellen Voraussetzungen für nachhaltigkeitsorientierte bioökonomische
Innovationen in Richtung Erneuerbarkeit, Zirkularität, Effizienz, ökologische Verträglichkeit und Klimaneutralität geklärt werden.
Botenstoffe für Innovationen
(2022)
Business Partner Compliance
(2022)
Bürgerliches Recht
(2022)
Die nun vorliegende vollständig überarbeitete und aktualisierte zehnte Auflage des bewährten Lehrbuches deckt die wesentlichen Inhalte des zivilrechtlichen Lehrstoffes ab. Es werden in kompakter Form der Allgemeine Teil des BGB, das (Allgemeine und Besondere) Schuldrecht sowie das Sachenrecht dargestellt. Vervollständigt wird dieses Buch mit einem abschließenden Kapitel zum Zivilprozessrecht. Geschult werden das Verständnis für die Strukturen und Zusammenhänge im Bürgerlichen Recht und das Verständnis für die Verbindungen mit dem Zivilprozessrecht. Eine Vielzahl von Beispielen aus der Praxis, einprägsame Illustrationen, zahlreiche Schemata und Fälle mit Lösungsvorschlägen ermöglichen damit gleichzeitig auch ein anwendungsorientiertes bzw. fallorientiertes Lernen. Seine inhaltliche Kompaktheit macht es so zu einem idealen studienbegleitenden Lehrbuch für Studierende an Universitäten, Hochschulen, Berufsakademien und anderen Bildungseinrichtungen.
A key objective of this research is to take a more detailed look at a central aspect of resilience in small and medium-sized enterprises (SMEs). A literature review and expert interviews were used to investigate which factors have an impact on the innovative capacity of start-ups and whether these can also be adapted by SMEs. First of all, it must be stated that there are considerable structural and process-related differences between start-ups and SMEs. These can considerably inhibit cooperation between the two forms of enterprise. However, in the same context, success factors and issues in the start-up sector could also be identified that can improve cooperation with SMEs. These and other findings are then discussed in both an economic and an academic context. This article was written as part of the research activities of the Smart Services Competence Centre (proper name: Kompetenzzentrum Smart Services), a central contact point for all questions in the area of smart service digitalization in Baden-Wuerttemberg. Here, companies can obtain information about various digital technologies and take advantage of various measures for the development of new ideas and innovative services (Kompetenzzentrum Smart Services BW: Über das Kompetenzzentrum, 2021).
Automotive computing applications like AI databases, ADAS, and advanced infotainment systems have a huge need for persistent memory. This trend requires NAND flash memories designed for extreme automotive environments. However, the error probability of NAND flash memories has increased in recent years due to higher memory density and production tolerances. Hence, strong error correction coding is needed to meet automotive storage requirements. Many errors can be corrected by soft decoding algorithms. However, soft decoding is very resource-intensive and should be avoided when possible. NAND flash memories are organized in pages, and the error correction codes are usually encoded page-wise to reduce the latency of random reads. This page-wise encoding does not reach the maximum achievable capacity. Reading soft information increases the channel capacity but at the cost of higher latency and power consumption. In this work, we consider cell-wise encoding, which also increases the capacity compared to page-wise encoding. We analyze the cell-wise processing of data in triple-level cell (TLC) NAND flash and show the performance gain when using Low-Density Parity-Check (LDPC) codes. In addition, we investigate a coding approach with page-wise encoding and cell-wise reading.
Chinesische Studierende in der wissenschaftlichen Auseinandersetzungskultur an deutschen Hochschulen
(2022)
Die zunehmende internationale Vernetzung der akademischen Welt, die sich in den
aktuellen Internationalisierungsbemühungen deutscher Hochschulen widerspiegelt, erfordert eine Auseinandersetzung mit interkulturellen Aspekten der Hochschuldidaktik. Unterschiedliche Lernstile und Rollenerwartungen an Lehrende und Studierende beeinflussen die gegenseitige Wahrnehmung und den Studienerfolg. Der Beitrag reflektiert Erfahrungen deutscher/westlicher Lehrender und chinesischer Studierender: Aus verschiedenen Perspektiven und auf unterschiedlichen Ebenen werden Diskrepanzen zwischen Erwartungen und tatsächlichen Gegebenheiten aufgezeigt und im Kontext unterschiedlicher Lerntraditionen erklärt. Dabei stehen die Anforderungen an die Lehrenden als den zentralen Akteur*innen einer erfolgreichen Wissensvermittlung im Vordergrund. Im internationalen Kontext sind ihre interkulturellen Kompetenzen ähnlich wichtig wie ihre Fachkompetenzen. Die chinesische Lerntradition erschwert chinesischen Studierenden einen direkten Anschluss an die Studienkultur im deutschen Hochschulsystem. Zu dem Hemmnis, in einer Fremdsprache zu studieren, kommt die Schwierigkeit, Debattenkultur und Wissenschaftsstreit als angemessene Auseinandersetzungsformen zu verstehen. Der direkte, offene und häufig nur aus westlicher Sicht als objektiv empfundene Umgang mit Themen kann aufgrund unterschiedlicher kultureller Prägung dazu beitragen, dass das Studium in Deutschland als anstrengend und befremdlich empfunden wird. In diesem Beitrag werden erfahrungsbasierte Überlegungen geteilt, wie chinesische Studierende an die Debattenkultur an deutschen Hochschulen herangeführt werden können. Der Beitrag endet mit Hinweisen und guidelines für deutsche Lehrende im Umgang mit chinesischen Studierenden.
The citizen-centered health platform project is intended to provide a platform that can be used in EU cross-border regions, where social and economic exchange occurs across national borders. The overriding challenges are: (a) social: improving citizen-centered health and care provision; (b) technical: providing a digital platform for networking citizens, service providers, and municipal actors; (c) economic: developing long-term successful (sustainable) business models/value chains. The platform should strengthen and expand existing networks and establish new regional networks. Each network addresses particular challenges and apply them in a region-specific manner. Here, the national boundary conditions and the interregional needs play an essential role. These objectives require sufficient participation of civil society representatives. Furthermore, the platform will establish an overarching, sustainable, and knowledge-based network of health experts. The platform is to be jointly developed and implemented in the regions and follow an open-access approach. Therefore, synergies will be shared more quickly, strengthening competencies and competitiveness. In addition to practice partners, scientific and municipal institutions and SMEs are involved. The actors thus contribute to scientific performance, innovative strength, and resilience.
Code-based cryptosystems are promising candidates for post-quantum cryptography. Recently, generalized concatenated codes over Gaussian and Eisenstein integers were proposed for those systems. For a channel model with errors of restricted weight, those q-ary codes lead to high error correction capabilities. Hence, these codes achieve high work factors for information set decoding attacks. In this work, we adapt this concept to codes for the weight-one error channel, i.e., a binary channel model where at most one bit-error occurs in each block of m bits. We also propose a low complexity decoding algorithm for the proposed codes. Compared to codes over Gaussian and Eisenstein integers, these codes achieve higher minimum Hamming distances for the dual codes of the inner component codes. This property increases the work factor for a structural attack on concatenated codes leading to higher overall security. For comparable security, the key size for the proposed code construction is significantly smaller than for the classic McEliece scheme based on Goppa codes.
Large-scale quantum computers threaten today's public-key cryptosystems. The code-based McEliece and Niederreiter cryptosystems are among the most promising candidates for post-quantum cryptography. Recently, a new class of q-ary product codes over Gaussian integers together with an efficient decoding algorithm were proposed for the McEliece cryptosystems. It was shown that these codes achieve a higher work factor for information-set decoding attacks than maximum distance separable (MDS) codes with comparable length and dimension. In this work, we adapt this q-ary product code construction to codes over Eisenstein integers. We propose a new syndrome decoding method which is applicable for Niederreiter cryptosystems. The code parameters and work factors for information-set decoding are comparable to codes over Gaussian integers. Hence, the new construction is not favorable for the McEliece system. Nevertheless, it is beneficial for the Niederreiter system, where it achieves larger message lengths. While the Niederreiter and McEliece systems have the same level of security, the Niederreiter system can be advantageous for some applications, e.g., it enables digital signatures. The proposed coding scheme is interesting for lightweight Niederreiter cryptosystems and embedded security due to the short code lengths and low decoding complexity.
CoKLIMAx
(2022)
This paper presents a systematic comparison of different advanced approaches for motion prediction of vessels for docking scenarios. Therefore, a conventional nonlinear gray-box-model, its extension to a hybrid model using an additional regression neural network (RNN) and a black-box-model only based on a RNN are compared. The optimal hyperparameters are found by grid search. The training and validation data for the different models is collected in full-scale experiments using the solar research vessel Solgenia. The performances of the different prediction models are compared in full-scale scenarios. %To use the investigated approaches for controller design, a general optimal control problem containing the advanced models is described. These can improve advanced control strategies e.g., nonlinear model predictive control (NMPC) or reinforcement learning (RL). This paper explores the question of what the advantages and disadvantages of the different presented prediction approaches are and how they can be used to improve the docking behavior of a vessel.
Welche Kompetenzen brauchen Führungskräfte, damit der Ansatz Compliance und Integrity als Führungsaufgabe in Organisationen verfängt? Und wie lassen sich diese systematisch nutzen und trainieren? Der Beitrag stellt den ersten Baustein eines am Konstanz Institut für Corporate Governance angesiedelten Forschungsprojekts vor, das darauf abzielt, bestehende Compliance-Systeme in Unternehmen praxistauglicher zu machen und die Wirksamkeit der Maßnahmen eines Compliance-Management-Systems (CMS) zu steigern.
Reed-Muller (RM) codes have recently regained some interest in the context of low latency communications and due to their relation to polar codes. RM codes can be constructed based on the Plotkin construction. In this work, we consider concatenated codes based on the Plotkin construction, where extended Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) codes are used as component codes. This leads to improved code parameters compared to RM codes. Moreover, this construction is more flexible concerning the attainable code rates. Additionally, new soft-input decoding algorithms are proposed that exploit the recursive structure of the concatenation and the cyclic structure of the component codes. First, we consider the decoding of the cyclic component codes and propose a low complexity hybrid ordered statistics decoding algorithm. Next, this algorithm is applied to list decoding of the Plotkin construction. The proposed list decoding approach achieves near-maximum-likelihood performance for codes with medium lengths. The performance is comparable to state-of-the-art decoders, whereas the complexity is reduced.
Global agriculture will face major challenges in the future. In addition to the increasing demand for food due to constant population growth, the consequences of climate change will make it even more difficult to operate agriculture and supply people with food. In addition to further productivity increases in traditional agriculture, new concepts for sustainable and scalable food production are needed. Vertical farming offers a promising approach.
The aim of this project is to demonstrate how vertical farming can be used to ensure sustainable food production and how this concept can be applied in the pioneering Maun Science Park project in Botswana. In doing so, the Maun Science Park will address future challenges such as demographics, governance and climate change and become a best practice model for Botswana, the whole of Africa and the world. The country of Botswana grew to become one of the most prosperous countries in Africa in recent decades due to strong economic growth from mining. However, the population faces great challenges in the future; in addition to great social inequality, climate change threatens the country's overall supply.
With the help of a literature review and qualitative and quantitative interviews with stakeholders from Maun (Botswana), the potentials and challenges for vertical farming in Botswana could be identified and future measures for a possible realization could be derived. Basically, some challenges in Botswana are addressed by the technology, for example, Vertical Farming offers high food security through year-round production of food through the closed ecosystem and creates independence from current and future climatic conditions, poor conditions for traditional agriculture (e.g. infertile soils) and foreign imports. However, the main structural problems of agriculture in Botswana, such as the lack of infrastructure, know-how and policy support, are not addressed.
Botswana serves as a role model for other African countries due to its rapid development in recent decades. Since the country is sparsely populated and a large part of the rural population depends on agriculture, especially livestock, this sector forms the backbone of the national economy. The digitization of this sector offers promising opportunities for economic growth and driving Botswana's evolution to a digital economy, while real value is being created for smallholder farmers. To support this process, an ITU research project made the key recommendation for the development of a digital crowdfarming tool and marketplace to create a digital ecosystem for smallholder agriculture. Within the research project, infrastructural challenges such as the creation of rural electricity supply and internet access, as well as the smallholders' need for remote monitoring, management, and better connectivity, were identified.
Based on the findings of the ITU research report, this bachelor's thesis aims to identify potential innovations for the digital development of smallholder agriculture in Botswana and to conceptualize proposals to address the identified challenges and needs of smallholder farmers. To achieve this, solutions were developed through literature research, technology analysis and expert involvement. These included the design of a decentralized mini-grid for power supply, proposals to create internet access, and the graphic visualization of a conceptual app. The latter addresses smallholder farmers' needs for remote monitoring, market access, knowledge enhancement, and connection to colleagues, buyers, and investors.
The proposed solutions and developed concepts provide impulses for further research and can serve as a basis for an extended evaluation through further involvement of experts and stakeholders.
Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, dass eine klare Trennung von verpflichtenden Anforderungen und freiwilliger Verantwortungsübernahme nur noch schwer möglich ist. Haftungsvermeidung, Reputationsschutz sowie der Aufbau und die Sicherung von Vertrauenskapital in Kooperationsbeziehungen gehen Hand in Hand. Der Beitrag beleuchtet Corporate Compliance und Integrity Management als Gestaltungsansätze eines gezielten und integrierten Managements der Unternehmensverantwortung. Compliance ist dabei das Rückgrat, Integrity ihr Herz.
Wer schon einmal dicht gedrängt vor der Konzertbühne stand kann sich die aussichtslose Lage, wenn die Stimmung kippt und Panik aufkommt, gut vorstellen. Es ist sehr wichtig, Räume und Events, die zeitweise von sehr vielen Menschen aufgesucht werden, so zu gestalten und zu planen, dass maximale Sicherheit gewährleistet ist. Damit eine öffentliche Veranstaltung reibungslos verläuft ist eine gründliche Planung, also ein qualitativ hochwertiges Crowd Management unabdingbar.
The code-based McEliece cryptosystem is a promising candidate for post-quantum cryptography. The sender encodes a message, using a public scrambled generator matrix, and adds a random error vector. In this work, we consider q-ary codes and restrict the Lee weight of the added error symbols. This leads to an increased error correction capability and a larger work factor for information-set decoding attacks. In particular, we consider codes over an extension field and use the one-Lee error channel, which restricts the error values to Lee weight one. For this channel model, generalized concatenated codes can achieve high error correction capabilities. We discuss the decoding of those codes and the possible gain for decoding beyond the guaranteed error correction capability.
Outcomes with a natural order commonly occur in prediction problems and often the available input data are a mixture of complex data like images and tabular predictors. Deep Learning (DL) models are state-of-the-art for image classification tasks but frequently treat ordinal outcomes as unordered and lack interpretability. In contrast, classical ordinal regression models consider the outcome’s order and yield interpretable predictor effects but are limited to tabular data. We present ordinal neural network transformation models (ontrams), which unite DL with classical ordinal regression approaches. ontrams are a special case of transformation models and trade off flexibility and interpretability by additively decomposing the transformation function into terms for image and tabular data using jointly trained neural networks. The performance of the most flexible ontram is by definition equivalent to a standard multi-class DL model trained with cross-entropy while being faster in training when facing ordinal outcomes. Lastly, we discuss how to interpret model components for both tabular and image data on two publicly available datasets.