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Um grünen Wasserstoff effizient als Energieträger nutzen zu können, ist die Entwicklung von haltbaren und aktiven Katalysatorschichten für Brennstoffzellen und Elektrolyseuren von äußerster Wichtigkeit. Eine große Herausforderung ist, dass konventionelle C/Pt-Katalysatoren eine starke Korrosionsreaktion durchlaufen und mit hohen Kosten verknüpft sind. Weswegen alternative Kohlenstoffträger wie Kohlenstoffnanofaser-Materialien entwickelt wurden, welche eine längere Haltbarkeit aufweisen können. In dieser Arbeit wurde die Aufbringung von Pt- und Ir-Nanopartikeln auf gesponnene Kohlenstoffnanofaser-Vliese untersucht. Es wurden erstmals in einer Flüssigkeit laserablatierte Pt-Nanoartikel mit einem PAN-Vlies versponnen oder in einem zweiten Syntheseverfahren auf ein Vlies aufgesprüht. Diese Methoden wurden mit der gepulsten galvanischen Abscheidung von Pt auf einem PAN-Vlies verglichen. Die Vliese wurden bezüglich ihres Graphitisierungsgrades, ihrer Partikelverteilung und ihrer Beständigkeit untersucht, einschließlich des Einflusses der Karbonisierungstemperatur. Die Raman- und XRF-Messungen ergaben eine Erhöhung des Graphitisierungsgrades und eine Abnahme der PAN-Reste mit dem Anstieg der Karbonisierungstemperatur. Elektrochemische Messungen und REM-Aufnahmen bestätigten die erfolgreiche Synthese von langzeitstabilen CNF-Vliesen mit einer hohen massenspezifischen aktiven Platinoberfläche und einer guten Nanopartikelverteilung. Diese Ergebnisse tragen zur Entwicklung von ökologischen und ökonomischen Katalysatorschichten bei.
Ni-based alloys are among the materials of choice in developing high-quality coatings for ambient and high temperature applications that require protection against intense wear and corrosion. The current study aims to develop and characterize NiCrBSi coatings with high wear resistance and improved adhesion to the substrate. Starting with nickel-based feedstock powders, thermally sprayed coatings were initially fabricated. Prior to deposition, the powders were characterized in terms of microstructure, particle size, chemical composition, flowability, and density. For comparison, three types of powders with different chemical compositions and characteristics were deposited onto a 1.7227 tempered steel substrate using oxyacetylene flame spraying, and subsequently, the coatings were inductively remelted. Ball-on-disc sliding wear testing was chosen to investigate the tribological properties of both the as-sprayed and induction-remelted coatings. The results reveal that, in the case of as-sprayed coatings, the main wear mechanisms were abrasive, independent of powder chemical composition, and correlated with intense wear losses due to the poor intersplat cohesion typical of flame-sprayed coatings. The remelting treatment improved the performance of the coatings in terms of wear compared to that of the as-sprayed ones, and the density and lower porosity achieved during the induction post-treatment had a significant positive role in this behavior.
Without proper post-processing (often using flame, furnace, laser remelting, and induction) or reinforcements’ addition, Ni-based flame-sprayed coatings generally manifest moderate adhesion to the substrate, high porosity, unmelted particles, undesirable oxides, or weak wear resistance and mechanical properties. The current research aimed to investigate the addition of ZrO2 as reinforcement to the self-fluxing alloy coatings. Mechanically mixed NiCrBSi-ZrO2 powders were thermally sprayed onto an industrially relevant high-grade steel. After thermal spraying, the samples were differently post-processed with a flame gun and with a vacuum furnace, respectively. Scanning electron microscopy showed a porosity reduction for the vacuum-heat-treated samples compared to that of the flame-post-processed ones. X-ray diffraction measurements showed differences in the main peaks of the patterns for the thermal processed samples compared to the as-sprayed ones, these having a direct influence on the mechanical behavior of the coatings. Although a slight microhardness decrease was observed in the case of vacuum-remelted samples, the overall low porosity and the phase differences helped the coating to perform better during wear-resistance testing, realized using a ball-on-disk arrangement, compared to the as-sprayed reference samples.
Among the FDM process variables, one of the less addressed in previous research is the filament color. Moreover, if not explicitly targeted, the filament color is usually not even mentioned.
Aiming to point out if, and to what extent, the color of the PLA filaments influences the dimensional precision and the mechanical strength of FDM prints, the authors of the present research carried out experiments on tensile specimens. The variable parameters were the layer height (0.05 mm, 0.10 mm, 0.15 mm, 0.20 mm) and the material color (natural, black, red, grey). The experimental results clearly showed that the filament color is an influential factor for the dimensional accuracy as well as for the tensile strength of the FDM printed PLA parts. Moreover, the two way ANOVA test performed revealed that the strongest effect on the tensile strength was exerted by the PLA color (2 = 97.3%), followed by the layer height (2 = 85.5%) and the interaction between the PLA color and the layer height (2 = 80.0%). Under the same printing conditions, the best dimensional accuracy was ensured by the black PLA (0.17% width deviations, respectively 5.48% height deviations), whilst the grey PLA showed the highest ultimate tensile strength values (between 57.10 MPa and 59.82 MPa).
Among all additive manufacturing processes, Directed Energy Deposition-Arc (DED-Arc) shows significantly shorter production times and is particularly suitable for large-volume components of simple to medium complexity. To exploit the full potential of this process, the microstructural, mechanical and corrosion behavior have to be studied. High stickout distances lead to a large offset, which leads to an instable electric arc and thus defects such as lack of fusion. Since corrosion preferentially occurs at such defects, the main objective of this work is to investigate the influence of the stickout distance on the corrosion
behavior and microstructure of stainless steel manufactured by DED-Arc.
Within the heterogenous structure of the manufactured samples lack of fusion defects were detected. The quantity of such defects was reduced by applying a shorter stickout distance. The corrosion behavior of the additively manufactured specimens was investigated by means of potentiodynamic polarization measurements. The semi-logarithmic current density potential curves showed a similar course and thus similar corrosion resistance like that of the conventionally forged sample. The polarization curve of the reference material shows numerous current peaks, both in the anodic and cathodic regions. This metastable behavior is induced by the presence of manganese sulfides. On the sample surface a local attack by pitting corrosion was identified.
MFsim - An open Java all-in-one rich-client simulation environment for mesoscopic simulation
MFsim is an open Java all-in-one rich-client computing environment for mesoscopic simulation with Jdpd as its default simulation kernel for Molecular Fragment Dissipative Particle Dynamics (DPD). The environment integrates and supports the complete preparation-simulation-evaluation triad of a mesoscopic simulation task. Productive highlights are a SPICES molecular structure editor, a PDB-to-SPICES parser for particle-based peptide/protein representations, a support of polymer definitions, a compartment editor for complex simulation box start configurations, interactive and flexible simulation box views including analytics, simulation movie generation or animated diagrams. As an open project, MFsim enables customized extensions for different fields of research.
MFsim uses several open libraries (see MFSimVersionHistory.txt for details and references below) and is published as open source under the GNU General Public License version 3 (see LICENSE).
MFsim has been described in the scientific literature and used for DPD studies.
Jdpd - An open Java Simulation Kernel for Molecular Fragment Dissipative Particle Dynamics (DPD)
Jdpd is an open Java simulation kernel for Molecular Fragment Dissipative Particle Dynamics (DPD) with parallelizable force calculation, efficient caching options and fast property calculations. It is characterized by an interface and factory-pattern driven design for simple code changes and may help to avoid problems of polyglot programming. Detailed input/output communication, parallelization and process control as well as internal logging capabilities for debugging purposes are supported. The kernel may be utilized in different simulation environments ranging from flexible scripting solutions up to fully integrated “all-in-one” simulation systems like MFsim.
Since Jdpd version 1.6.1.0 Jdpd is available in a (basic) double-precision version and a (derived) single-precision version (= JdpdSP) for all numerical calculations, where the single precision version needs about half the memory of the double precision version.
Jdpd uses the Apache Commons Math and Apache Commons RNG libraries and is published as open source under the GNU General Public License version 3. This repository comprises the Java bytecode libraries (including the Apache Commons Math and RNG libraries), the Javadoc HTML documentation and the Netbeans source code packages including Unit tests.
Jdpd has been described in the scientific literature (the final manuscript 2018 - van den Broek - Jdpd - Final Manucsript.pdf is added to the repository) and used for DPD studies (see references below).
See text file JdpdVersionHistory.txt for a version history with more detailed information.
Aufgrund der Energiewende und den steigenden Anforderungen an die technische Gebäudeausrüstung gewinnt der Betrieb von Wärmepumpen in Gebäuden immer mehr an Bedeutung. Inzwischen existiert eine Vielzahl an Wärmepumpen-Systemen, die unterschiedliche Vor- und Nachteile sowie Einsatzmöglichkeiten aufweisen. Sofern die Installation einer Wärmepumpe für den Wohngebäudesektor in Betracht gezogen wird, muss eruiert werden, welches System sowohl ökologisch als auch ökonomisch für das Bauvorhaben am sinnvollsten ist. Hierfür wurde eine Bewertungstool entwickelt, das den Einsatz der unterschiedlichen Wärmepumpensysteme bewertet und auch Nutzern mit wenig Expertise eine Entscheidungshilfe ermöglicht. Für eine möglichst ganzheitliche Betrachtung können verschiedene Szenarien mit Hilfe des Bewertungstools überprüft werden. Hierzu können Indikatoren wie Standortdaten, Gebäudedaten, Parameter für die Trinkwassererwärmung, die Systemtemperaturen der Heizung und die Betriebsweise der Wärmepumpe im Tool variiert werden. Die Ergebnisse des Bewertungstools zeigen, wie die unterschiedlichen Nutzungsanforderungen sich auf die Jahresarbeitszahl und den Energiebedarf auswirken. Zusätzlich werden Investitions- und Verbrauchskosten für die unterschiedlichen Szenarien abgeschätzt und berechnet. Bei der ökologischen Bewertung wird der Fokus der Betrachtung auf den TEWI-Wert gelegt, um den Einfluss von verschiedener Kältemittel im Lebenszyklus der Wärmepumpe zu berücksichtigen.
n-type silicon modules
(2023)
The photovoltaic industry is facing an exponential growth in the recent years fostered by a dramatic decrease in installation prices. This cost reduction is achieved by means of several mechanisms. First, because of the optimization of the design and installation process of current PV projects, and second, by the optimization, in terms of performance, in the manufacturing techniques and material combinations within the modules, which also has an impact on both, the installation process, and the levelized cost of electricity (LCOE).
One popular trend is to increase the power delivered by photovoltaic modules, either by using larger wafer sizes or by combining more cells within the module unit. This solution means a significant increase in the size of these devices, but it implies an optimization in the design of photovoltaic plants. This results in an installation cost reduction which turns into a decrease in the LCOE.
However, this solution does not represent a breakthrough in addressing the real challenge of the technology which affects the module requirements. The innovation efforts must be focused on improving the modules capability to produce energy without enlarging the harvesting area. This challenge can be faced by approaching some of the module characteristics which are summarized in this chapter.
This paper reveals various approaches undertaken over more than two decades of teaching undergraduate programming classes at different Higher Education Institutions, in order to improve student activation and participation in class and consequently teaching and learning effectiveness.
While new technologies and the ubiquity of smartphones and internet access has brought new tools to the classroom and opened new didactic approaches, lessons learned from this personal long-term study show that neither technology itself nor any single new and often hyped didactic approach ensured sustained improvement of student activation. Rather it needs an integrated yet open approach towards a participative learning space supported but not created by new tools, technology and innovative teaching methods.
This paper presents a pragmatic approach for stepwise introduction of peer assessment elements in undergraduate programming classes, discusses some lessons learned so far and directions for further work. Students are invited to challenge their peers with their own programming exercises to be submitted through Moodle and evaluated by other students according to a predefined rubric and supervised by teaching assistants. Preliminary results show an increased activation and motivation of students leading to a better performance in the final programming exams.
Nachhaltigkeit von intelligenten Gebäuden - Ein Blick auf die Gesetzgebungen und Praxismöglichkeiten
(2023)
Gebäude sind durch ihre Herstellung und den Betrieb für einen erheblichen Teil der CO2-Emissionen in Europa verantwortlich. Die EU und Deutschland wollen durch milliardenschwere Maßnahmenpakete diese Emissionen bis zum Jahr 2045 (Deutschland) bzw. 2050 (EU) auf null reduzieren. Neben der Gebäudehülle als maßgeblicher Faktor für die Wärmebilanz zum Heizen und Kühlen spielt die Gebäudeautomation eine wichtige Rolle. Wie Gebäude intelligenter und smarter werden und wie sich das auf die Energieeffizienz auswirkt, soll im Folgenden betrachtet werden.
In this work a mathematical approach to calculate solar panel temperature based on measured irradiance, temperature and wind speed is applied. With the calculated module temperature, the electrical solar module characteristics is determined. A program developed in MatLab App Designer allows to import measurement data from a weather station and calculates the module temperature based on the mathematical NOCT and stationary approach with a time step between the measurements of 5 minutes. Three commercially available solar panels with different cell and interconnection technologies are used for the verification of the established models. The results show a strong correlation between the measured and by the stationary model predicted module temperature with a coefficient of determination R2 close to 1 and a root mean square deviation (RMSE) of ≤ 2.5 K for a time period of three months. Based on the predicted temperature, measured irradiance in module plane and specific module information the program models the electrical data as time series in 5-minute steps. Predicted to measured power for a time period of three months shows a linear correlation with an R2 of 0.99 and a mean absolute error (MAE) of 3.5, 2.7 and 4.8 for module ID 1, 2 and 3. The calculated energy (exemplarily for module ID 2) based on the measured, calculated by the NOCT and stationary model for this time period is 118.4 kWh, resp. 116.7 kWh and 117.8 kWh. This is equivalent to an uncertainty of 1.4% for the NOCT and 0.5% for the stationary model.
Advanced Determination of Temperature Coefficients of Photovoltaic Modules by Field Measurements
(2023)
In this work data from outdoor measurements, acquired over the course of up to three years on commercially available solar panels, is used to determine the temperature coefficients and compare these to the information as stated by the producer in the data sheets. A program developed in MatLab App Designer allows to import the electrical and ambient measurement data. Filter algorithms for solar irradiance narrow the irradiance level down to ~1000 W/m2 before linear regression methods are applied to obtain the temperature coefficients. A repeatability investigation proves the accuracy of the determined temperature coefficients which are in good agreement to the supplier specification if the specified values for power are not larger than -0.3%/K. Further optimization is achieved by applying wind filter techniques and days with clear sky condition. With the big (measurement) data on hand it was possible to determine the change of the temperature coefficients for varying irradiance. As stated in literature we see an increase of the temperature coefficient of voltage and a decline for the temperature coefficient of power with increasing irradiance.
Die neue Aufgabe der internen Kommunikation: schwierige Unternehmenspersönlichkeiten erkennen
(2023)
Measurement studies are essential for research and industry alike to understand the Web’s inner workings better and help quantify specific phenomena. Performing such studies is demanding due to the dynamic nature and size of the Web. An experiment’s careful design and setup are complex, and many factors might affect the results. However, while several works have independently observed differences in
the outcome of an experiment (e.g., the number of observed trackers) based on the measurement setup, it is unclear what causes such deviations. This work investigates the reasons for these differences by visiting 1.7M webpages with five different measurement setups. Based on this, we build ‘dependency trees’ for each page and cross-compare the nodes in the trees. The results show that the measured trees differ considerably, that the cause of differences can be attributed to specific nodes, and that even identical measurement setups can produce different results.
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge und Muster aus großen Datenmengen zu extrahieren und in einem statistischen Modell zu erfassen. Dieses KI-Modell kann anschließend Aussagen über zukünftig auftretende Daten treffen. Mit dem zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz rücken solche Systeme auch immer mehr ins Visier von Cyberkriminellen. Der Artikel beschreibt umfassend Angriffsszenarien und mögliche Abwehrmaßnahmen.
Die Beschaffung von IT-Sicherheitslösungen ist für Unternehmen oft eine Herausforderung. So führt die Komplexität der Systeme dazu, dass die für eine Kaufentscheidung erforderlichen Kompetenzen und Informationen nicht immer vorhanden sind. Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Geschäftsbeziehung ist deswegen ein valides Vertrauensverhältnis zwischen Anwender- und Herstellerunternehmen. Das setzt jedoch voraus, dass die Herstellerunternehmen vertrauenswürdig auftreten und im Interesse ihrer Kunden handeln. Eine Studie der Westfälischen Hochschule Gelsenkirchen hat untersucht, welche Vertrauenskriterien Kunden bei Herstellern und deren Produkten wichtig sind. So ist zum Beispiel ein Hersteller bei den Kunden unten durch, wenn er zu viele Buzzwords nutzt.
Vor vier Jahren betrat die Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) die Bühne und brachte für Unternehmen und Nutzer gleichermaßen Veränderungen mit sich. Doch gerade im dynamischen Umfeld des Online-Marketings tauchen ständig neue und oft knifflige Fragen auf – Fragen, die nun im Rahmen einer wissenschaftlichen Studie etwas genauer unter die Lupe genommen wurden.
Wie Datenräume helfen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln : sicher, vertrauenswürdig und dezentral
(2023)
In der heutigen Zeit werden sehr große Datenmengen generiert und verwaltet, dennoch wird der Wert der Daten in Deutschland und Europa noch nicht voll ausgeschöpft. Die gemeinsame Nutzung von Daten kann und soll datengetriebene Anwendungen noch weiter vorantreiben, bei der Erfüllung regulatorischer Anforderungen helfen sowie einen finanziellen Mehrwert für Firmen schaffen. Viele kleine bis mittelständische Unternehmen zögern derzeit jedoch, Daten untereinander auszutauschen, weil sie befürchten, die Hoheit über ihre Daten zu verlieren und nicht wissen, wer Zugriff auf die Daten hat und wofür die Daten verwendet werden.
The number of publications describing chemical structures has increased steadily over the last decades. However, the majority of published chemical information is currently not available in machine-readable form in public databases. It remains a challenge to automate the process of information extraction in a way that requires less manual intervention - especially the mining of chemical structure depictions. As an open-source platform that leverages recent advancements in deep learning, computer vision, and natural language processing, DECIMER.ai (Deep lEarning for Chemical IMagE Recognition) strives to automatically segment, classify, and translate chemical structure depictions from the printed literature. The segmentation and classification tools are the only openly available packages of their kind, and the optical chemical structure recognition (OCSR) core application yields outstanding performance on all benchmark datasets. The source code, the trained models and the datasets developed in this work have been published under permissive licences. An instance of the DECIMER web application is available at https://decimer.ai.
Viele Unternehmen beginnen damit, Standards "wild" umzusetzen oder verschiedene Sicherheitsprodukte zu kaufen. Cybersicherheit muss aber auf einem soliden Fundament stehen. Dazu sollten die Verantwortlichen die eigenen Organisationsstrukturen kennen und die drei Schlüsselfaktoren Menschen, Prozesse und Technologie sorgfältig ausbalancieren.
Cookie notices (or cookie banners) are a popular mechanism for websites to provide (European) Internet users a tool to choose which cookies the site may set. Banner implementations range from merely providing information that a site uses cookies over offering the choice to accepting or denying all cookies to allowing fine-grained control of cookie usage. Users frequently get annoyed by the banner’s pervasiveness as they interrupt “natural” browsing on the Web. As a remedy, different browser extensions have been developed to automate the interaction with cookie banners.
In this work, we perform a large-scale measurement study comparing the effectiveness of extensions for “cookie banner interaction.” We configured the extensions to express different privacy choices (e.g., accepting all cookies, accepting functional cookies, or rejecting all cookies) to understand their capabilities to execute a user’s preferences. The results show statistically significant differences in which cookies are set, how many of them are set, and which types are set—even for extensions that aim to implement the same cookie choice. Extensions for “cookie banner interaction” can effectively reduce the number of set cookies compared to no interaction with the banners. However, all extensions increase the tracking requests significantly except when rejecting all cookies.
Theoretischer Hintergrund: In der psychologischen Führungsforschung zeigt sich ein Shift von traditionellem Management hin zu progressiveren Führungsmodellen, in denen das Gemeinwohl und die nachhaltige Führung von Mitarbeitenden anstelle des Selbstinteresses von Führungskräften treten.
Diese Modelle bewegen sich allerdings weiter im traditionellen Paradigma, dass effektive Führung komplexe Systeme gezielt beeinflussen und auf erwünschte Zielzustände hin ausrichten kann.
Fragestellung: Folgt man dem systemischen Ansatz, so können Führungskräfte das organisationale System nicht beeinflussen, sondern lediglich die Relationen seiner Bestandteile und Rahmenbedingungen für Emergenz schaffen. So lässt es sich beispielsweise aus der Theorie komplexer adaptiver Systeme und dem darauf basierenden Complexity Leadership Ansatz ableiten. Wenngleich viele Wissenschaftler*innen hierin Potential effektiver Führung sehen, mangelt es doch an konzeptionellen und psychometrischen Grundlagen sowie empirischer Evidenz für die Effektivität systemischer Führung.
Methodik: Wir stellen einen Fremdbeschreibungsfragebogen zur Messung systemischer Führung vor (N ges = 8770) sowie die mit diesem Instrument gewonnenen Ergebnisse verschiedener Feldstudien (k = 28) zu Antezedenzien, Auswirkungen und Randbedingungen systemischer Führung. Wir berücksichtigen auch die inkrementelle Varianzaufklärung über transformationale Führung.
Ergebnisse: Das Systemic Leadership Inventory ermöglicht die Einschätzung systemischer Kompetenzen
von Führungskräften.
Diskussion: Zukünftige Forschung sollte sich mit der Entwickelbarkeit systemischer Führung beschäftigen. Limitationen unseres Forschungsprojekts werden diskutiert.
Eine der ersten Informationen, die man von seinem Gegenüber wahrnehmen kann, ist meist das äußere Erscheinungsbild. Wird dies als attraktiv bewertet, wirkt es sich in vielen Lebensbereichen, wie auch im beruflichen Umfeld, vorteilhaft aus (Willis & Todorov, 2006; Marlowe et al., 1996; Langlois et al., 2000; Frieze et al., 1991). Im Rahmen der Bachelor-Thesis wurde der Einfluss physischer Attraktivität in Bezug
auf das Fehlverhalten von Mitarbeitenden in Form einer Vignettenstudie untersucht. Es wurden die folgenden Forschungsfragen formuliert: Werden attraktive Mitarbeitende trotz eines gezeigten Fehlverhaltens als vertrauenswürdiger eingeschätzt als unattraktive Mitarbeitende? Wird eine Bestrafung in Form einer Abmahnung und einer Kündigung bei unattraktiven Mitarbeitenden für angemessener gehalten als bei attraktiven Mitarbeitenden? Es wurde vermutet, dass sich auch hier die physische Attraktivität positiv auswirken kann.
Die postulierten Hypothesen wurden mit einem Stichprobenumfang von N = 679 im Between-Subjects Design eines Online-Experiments untersucht. Insgesamt gab es vier Vignetten, die sich in der Attraktivität einer dargestellten Mitarbeiterin und der Art des kontraproduktiven Arbeitsverhaltens unterschieden. Die Datenanalyse zeigte eine signifikante Interaktion zwischen der physischen Attraktivität und der Art des kontraproduktiven Arbeitsverhaltens auf, F(1,675) = 4.02, p = .046, η² = .01. Im Falle eines interpersonal schädigenden Arbeitsverhaltens wurde eine Kündigung bei der attraktiven Mitarbeiterin als angemessener bewertet. Im Falle eines organisationalschädigenden Arbeitsverhaltens hingegen wurde eine Kündigung bei der unattraktiven Mitarbeiterin als angemessener bewertet. Aus diesen Forschungsergebnissen wurden praktische Implikationen, wie zum Beispiel die Sensibilisierung für derartige Einflüsse durch Schulungen, abgeleitet. Auch Ansätze für zukünftige Forschungen, wie die Variation im Geschlecht der Stimulusperson, wurden vorgeschlagen.
Der sozioanalytischen Theorie folgend argumentieren wir, dass Machiavellismus nur im Falle einer hohen emotionalen Einflusskompetenz zuträglich für den objektiven Karriereerfolg ist.
In den Daten unserer fragebogenbasierten Querschnittsstudie zum jährlichen Bruttoeinkommen mit N = 149 Mitarbeitenden aus der Privatwirtschaft zeigen sich unter Kontrolle von Alter, Geschlecht und Führungsspanne weder signifikante Haupteffekte für Machiavellismus, noch für emotionale Intelligenz, dafür aber ein hypothesenkonformer Interaktionseffekt.
Unter Berücksichtigung methodischer Limitationen, die vorrangig an die Messung der beiden die Studie konstituierenden Konstrukte geknüpft sind, werden wissenschaftliche und praktische Implikationen dieses Befunds diskutiert.
Sowohl im Online-, aber auch im stationären Handel sind schon etliche innovative immersive Anwendungen entstanden, die neue kognitive und affektive Interaktions- und Informationsmöglichkeiten bieten. In den Bereichen Kunst, Immobilien, Architektur, Gaming, Fashion, Stadtplanung und -führungen finden sich ebenfalls mehr und mehr AR/VR Anwendungen. In diesem Beitrag wird nach einer Sichtung ausgewählter immersiver Projekte ein Konzept zur Nutzung von AR bzw. VR für Leerstände in einer ehemals attraktiven Einkaufsmeile in Gelsenkirchen vorgestellt.
Theoretischer Hintergrund: Mut ist ein bislang wenig erforschtes Konstrukt. In der Forschung existieren unterschiedliche Betrachtungsweisen und Annahmen, u.a. hinsichtlich der Art des Konstruktes oder der Einflussfaktoren. Es existieren zudem, insbesondere im deutschsprachigen Raum, nur wenige Instrumente zur Messung von Mut. Diese zeigen zudem oftmals verbesserungsfähige oder unzureichende psychometrische Gütekriterien.
Fragestellung: Auf Basis einer umfangreichen Literaturrecherche ist unser Ziel, neben einem wissenschaftlichen Beitrag zur Klärung des Konstruktes, einen Selbstbeschreibungsfragebogen zur Messung von Mut im Arbeitskontext zu konstruieren, welcher den gängigen psychometrischen Gütekriterien entspricht und perspektivisch im Rahmen der Personalauswahl und Personalentwicklung eingesetzt werden könnte.
Methodik: Der Erstentwurf des Selbstbeschreibungsfragebogens zu Mut im Arbeitskontext besteht aus den Dimensionen sozialer Mut und persönlicher Mut. Zur psychometrischen Überprüfung des Fragebogenentwurfs haben wir eine Querschnittstudie in Form einer Online-Befragung durchgeführt (N = 253). Der Fokus lag auf der Itemanalyse, sowie auf der Überprüfung der Reliabilität und der Validität.
Ergebnisse: Die Reliabilität beträgt α = .92 und α = .91. Die exploratorische Faktorenanalyse stützt das 2-Faktoren-Modell. Es existieren erwartungsgemäß signifikante positive Korrelationen mit inhaltsähnlichen Konstrukten, u.a. arbeitsplatzbezogene Selbstwirksamkeit oder Extraversion und negative signifikante Korrelationen zu Neurotizismus und Psychopathie. Zusätzlich zeigen Mittelwertsvergleiche für
Geschlecht und Führungsverantwortung Ergebnisse gemäß dem aktuellen Stand der Forschung.
Diskussion Der Selbstbeschreibungsfragebogen zeigt klares Potenzial für die Nutzung im Rahmen der Personalauswahl und Personalentwicklung. Im Rahmen der Fragebogenkonstruktion ist es entscheidend das Konstrukt so eng wie möglich einzugrenzen. Die Fokussierung auf eine spezifische Form von
Mut scheint der Schlüssel zu sein, um ein den gängigen Anforderungen an psychometrische Gütekriterien entsprechendes Instrument zu entwickeln.
Desert ants Cataglyphis spec. monitor inclination and distance covered through force-based sensing in their legs. To transfer this mechanism to legged robots, artificial neural networks are used to determine the inclination angle of an experimental ramp from the motor data of the legs of a commercial hexapod walking robot. It is possible to determine the inclination angle of the ramp based on the motor data of the robot legs read out during a run. The result is independent of the weight and orientation of the robot on the ramp and hence robust enough to serve as an independent odometer.
In the realm of digital situational awareness during disaster situations, accurate digital representations,
like 3D models, play an indispensable role. To ensure the
safety of rescue teams, robotic platforms are often deployed
to generate these models. In this paper, we introduce an
innovative approach that synergizes the capabilities of compact Unmaned Arial Vehicles (UAVs), smaller than 30 cm, equipped with 360° cameras and the advances of Neural Radiance Fields (NeRFs). A NeRF, a specialized neural network, can deduce a 3D representation of any scene using 2D images and then synthesize it from various angles upon request. This method is especially tailored for urban environments which have experienced significant destruction, where the structural integrity of buildings is compromised to the point of barring entry—commonly observed post-earthquakes and after severe fires. We have tested our approach through recent post-fire scenario, underlining the efficacy of NeRFs even in challenging outdoor environments characterized by water, snow, varying light conditions, and reflective surfaces.
In this paper, we present a method for detecting objects of interest, including cars, humans, and fire, in aerial images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs) usually during vegetation fires. To achieve this, we use artificial neural networks and create a dataset for supervised learning. We accomplish the assisted labeling of the dataset through the implementation of an object detection pipeline that combines classic image processing techniques with pretrained neural networks. In addition, we develop a data augmentation pipeline to augment the dataset with utomatically labeled images. Finally, we evaluate the performance of different neural networks.
Problem: A group of robots, called a swarm, is placed in an unknown environment and is supposed to explore it independently. The goal of the exploration is the creation of a common map.
Implementation
- Equipping six Kobuki robots with appropriate sensor technology, a large battery, a router and the Jetson board
- Setup of the Jetson-Boards with self-made ROS2 nodes and the set up mesh network
- Writing of launch files for the common start of all functions
- Reinforcement learning is used to train an AI that controls the swarm by selecting points for the robots to approach and navigating to them and navigating them there.
- Setting up a responsive website using Angular and the Bootstrap
Framework.