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The German supply chain law ( Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, abbreviated: LkSG) which enters into force on 1 January 2023 is part of the developing legal framework for human rights in global supply chains. Like the French vigilance law, it represents a new generation of supply chain laws which impose mandatory human rights due diligence obligations. The LkSG requires enterprises to exercise a number of due diligence obligations – from conducting risk analysis to undertaking preventive measures or remedial actions. The law is based on public enforcement via a competent authority, the Federal Office for Economic Affairs and Export Control (BAFA). The BAFA monitors and enforces compliance with the due diligence obligations. Non-compliant enterprises can be fined with up to 800,000 Euros and, in some cases, up to 2% of the annual turnover. Whilst the LkSG is an important step towards achieving greater corporate sustainability, it also has limitations. It was a political compromise and, as such, it does not include a new civil liability for non-compliance. Moreover, by default, it only applies to the enterprise’s own business area and its direct suppliers, whereas indirect suppliers are only included where the enterprise has substantiated knowledge that an obligation has been violated.
Dephasing in quantum systems is typically the result of their interaction with environmental degrees of freedom. We investigate within a spin-boson model the influence of a super-Ohmic environment on the dynamics of a quantum two-state system. A super-Ohmic environment thereby models typical bulk phonons which are a common disturbance for solid state quantum systems as, for example, nitrogen-vacancy centers. By applying the numerically exact quasiadiabatic path-integral approach we show that for strong system-bath coupling, pseudocoherent dynamics emerges, i.e., oscillatory dynamics at short times due to slaving of the quantum system to the bath dynamics. We extend the phase diagram known for sub-Ohmic and Ohmic environments into the super-Ohmic regime and observe a pronounced nonmonotonous behavior. Super-Ohmic purely dephasing fluctuations strongly suppress the amplitude of coherent dynamics at very short times with no subsequent further decay at later times. Nevertheless, they render the dynamics overdamped. The corresponding phase separation line shows also a nonmonotonous behavior, very similar to the pseudocoherent dynamics.
We propose a quantum-mechanical model to calculate the current through a single molecular junction immersed in a solvent and surrounded by a thin shell of bound water under an applied ac voltage. The solvent plus hydration shell are captured by a dielectric continuum model for which the resulting spectral density is determined. Here the dielectric properties, e.g., the Debye relaxation time and the dielectric constant, of the bulk solvent and the hydration shell as well as the shell thickness directly enter. We determine the charge current through the molecular junction under an ac voltage in the sequential tunneling regime where we solve a quantum master equation by a real-time diagrammatic technique. Interestingly, the Fourier components of the charge current show an exponential-like decline when the hydration shell thickness increases. Finally, we apply our findings to binary solvent mixtures with varying volume fractions and find that the current is highly sensitive to both the hydration shell thickness as well as the volume fraction of the solvent mixture, giving rise to possible applications as shell and concentration sensors on the molecular scale.
Design and Development of a Bioreactor System for Mechanical Stimulation of Musculoskeletal Tissue
(2023)
We report on the development of a bioreactor system for mechanical stimulation of musculoskeletal tissues. The ultimate object is to improve the quality of medical treatment following injuries of the enthesis tissue. To this end, the tissue formation process through the effect of mechanical stimulation is investigated. A six-well system was designed, 3D printed and tested. An integrated actuator creates strain by applying a force. A contactless position sensor monitors the travels. An electronic circuit controls the bioreactor using a microcontroller. An IoT platform connects the microcontroller to a smartphone, enabling the user to alter variables, trigger actions and monitor the system. The system was stabilised by implementing two PID controllers and safety measures. The results show that the bioreactor design is suited to execute mechanical stimulation and to investigate the tissue formation and regeneration process …
In this paper, we investigate the influence of different disease groups on the size of different 1 anatomical structures. To this end, we first modify and improve an existing anatomical segmentation 2 model. Then, we use this model to segment 104 anatomical structures from computed tomography 3 (CT) scans and compute their volumes from the segmentation. After correlating the results with each 4 other, we find no new significant correlations. After correlating the volume data with known diseases 5 for each case, we find two weak correlations, one of which has not been described before and for 6 which we present a possible explanation.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
Der Datenjournalismus wird gleichermaßen stark in der Nachrichtenbranche beobachtet und in der Journalismusforschung reflektiert. Dieser Beitrag beschreibt das Phänomen zunächst im Kontext des Megatrends der Automatisierung des Journalismus. Anschließend wird die erste Trendstudie zum Da-tenjournalismus in Deutschland vorgestellt: Die Berufsfeldstudie war 2012 und 2019 im Feld. Die ge-wählten Items ermöglichen einen Längsschnitt-Vergleich der Entwicklung des Datenjournalismus. Bei einem Vergleich mit den nationalen Daten der „Worlds of Journalism Study“ werden weitere Gemein-samkeiten und Unterschiede deutlich. Die Ergebnisse zeigen, dass sich der Datenjournalismus in Deutschland zunehmend institutionalisiert hat und Datenjournalist:innen sich stark einem investigati-ven politischen Journalismus verpflichtet fühlen.
Different charge treatment approaches are examined for cyclotide-induced plasma membrane disruption by lipid extraction studied with dissipative particle dynamics. A pure Coulomb approach with truncated forces tuned to avoid individual strong ion pairing still reveals hidden statistical pairing effects that may lead to artificial membrane stabilization or distortion of cyclotide activity depending on the cyclotide’s charge state. While qualitative behavior is not affected in an apparent manner, more sensitive quantitative evaluations can be systematically biased. The findings suggest a charge smearing of point charges by an adequate charge distribution. For large mesoscopic simulation boxes, approximations for the Ewald sum to account for mirror charges due to periodic boundary conditions are of negligible influence.
„Digital gestützte Lehrveranstaltungen“ im Sinne von § 1a Abs. 2 LVV (NRW) – eine erste Annäherung
(2022)
The use of molecular string representations for deep learning in chemistry has been steadily increasing in recent years. The complexity of existing string representations, and the difficulty in creating meaningful tokens from them, lead to the development of new string representations for chemical structures. In this study, the translation of chemical structure depictions in the form of bitmap images to corresponding molecular string representations was examined. An analysis of the recently developed DeepSMILES and SELFIES representations in comparison with the most commonly used SMILES representation is presented where the ability to translate image features into string representations with transformer models was specifically tested. The SMILES representation exhibits the best overall performance whereas SELFIES guarantee valid chemical structures. DeepSMILES perform in between SMILES and SELFIES, InChIs are not appropriate for the learning task. All investigations were performed using publicly available datasets and the code used to train and evaluate the models has been made available to the public.
The translation of images of chemical structures into machine-readable representations of the depicted molecules is known as optical chemical structure recognition (OCSR). There has been a lot of progress over the last three decades in this field, but the development of systems for the recognition of complex hand-drawn structure depictions is still at the beginning. Currently, there is no data for the systematic evaluation of OCSR methods on hand-drawn structures available. Here we present DECIMER — Hand-drawn molecule images, a standardised, openly available benchmark dataset of 5088 hand-drawn depictions of diversely picked chemical structures. Every structure depiction in the dataset is mapped to a machine-readable representation of the underlying molecule. The dataset is openly available and published under the CC-BY 4.0 licence which applies very few limitations. We hope that it will contribute to the further development of the field.
Das Phänomen des Shareholder Activismbzw. der aktivistischen Investorenwar bis vor wenigen Jahren primär aus demangloamerikanischen Raumbekannt. Seit einiger Zeit sind verstärkt auch europäische und deutscheUnternehmen das Ziel von aktivistischen Aktionären. Der vorliegendeBeitrag zeigt die Zielsetzungen dieser Investorengruppe und die hierbeiverfolgten Strategien bzw. eingesetzten Maßnahmen auf, womit paralleleine Beschreibung des Geschäftsmodells des finanziell geprägten Share-holder Activismvorgelegt wird.
The development of deep learning-based optical chemical structure recognition (OCSR) systems has led to a need for datasets of chemical structure depictions. The diversity of the features in the training data is an important factor for the generation of deep learning systems that generalise well and are not overfit to a specific type of input. In the case of chemical structure depictions, these features are defined by the depiction parameters such as bond length, line thickness, label font style and many others. Here we present RanDepict, a toolkit for the creation of diverse sets of chemical structure depictions. The diversity of the image features is generated by making use of all available depiction parameters in the depiction functionalities of the CDK, RDKit, and Indigo. Furthermore, there is the option to enhance and augment the image with features such as curved arrows, chemical labels around the structure, or other kinds of distortions. Using depiction feature fingerprints, RanDepict ensures diversely picked image features. Here, the depiction and augmentation features are summarised in binary vectors and the MaxMin algorithm is used to pick diverse samples out of all valid options. By making all resources described herein publicly available, we hope to contribute to the development of deep learning-based OCSR systems.
Planung bzw. Budgetierung bilden ein zentrales Element des Controlling. Aussagekräftige Ergebnisse der Budgetierung sind unverzichtbar für die Steuerung der im Unternehmen verfügbaren Ressourcen. Entsprechend der hohen Bedeutung der Budgetierung ist eine intensive methodische Innovationsbereitschaft bei den Planungsinstrumenten in den letzten Jahren zu beobachten. Zwischenzeitlich werden auch die Einsatzbereiche des Zero-Based-Budgeting wieder intensiver diskutiert (= reloaded), wobei hier die Besonderheit darin besteht, dass dieses Instrument bereits in den 80er Jahren für einige Jahre eine stärkere Beachtung in der betriebswirtschaftlichen Theorie und Praxis gefunden hatte.
Die Ukrainekrise und coronabedingte Lieferkettenprobleme treiben derzeitdie Rohstoff-, Material- und Lebensmittelpreise hoch. Auch die Inflationser-wartungen steigen; es drohen Zweitrundeneffekte imGefolge höhererLohnforderungen und Lohnabschlüsse. Langfristig könnten in der Eurozoneweitere Faktoren die Inflation treiben, z.B. angebotsseitig der Fachkräfte-mangel sowie globale Nahrungsmittelknappheiten und politikseitig diegewollten Effekte der Klimapolitik. Der Beitrag diskutiert vor diesemHinter-grund geldpolitische Implikationen.
Ein größerer Anteil der in den letzten Jahren vorgenommenen Unternehmensakquisitionen wurde maßgeblich mit attraktiven Synergieerwartungen begründet. Bei näherer Betrachtung können diese Synergien oft nur wenig präzise quantifiziert und der Zeitpunkt ihrer Realisierung nur ungenau eingeordnet werden. Der vorliegende Beitrag zeigt die Bedeutung von Synergien in Verbindung mit dem Goodwill, grenzt die Kosten- und Umsatzsynergien inhaltlich ab und befasst sich auf der Basis zahlreicher Studien mit dem aktuellen Erkenntnisstand in Verbindung mit der Vorbereitung und Realisierung von Kosten- und Umsatzsynergien.
Robot arms are one of many assistive technologies used by people with motor impairments. Assistive robot arms can allow people to perform activities of daily living (ADL) involving grasping and manipulating objects in their environment without the assistance of caregivers. Suitable input devices (e.g., joysticks) mostly have two Degrees of Freedom (DoF), while most assistive robot arms have six or more. This results in time-consuming and cognitively demanding mode switches to change the mapping of DoFs to control the robot. One option to decrease the difficulty of controlling a high-DoF assistive robot arm using a low-DoF input device is to assign different combinations of movement-DoFs to the device’s input DoFs depending on the current situation (adaptive control). To explore this method of control, we designed two adaptive control methods for a realistic virtual 3D environment. We evaluated our methods against a commonly used non-adaptive control method that requires the user to switch controls manually. This was conducted in a simulated remote study that used Virtual Reality and involved 39 non-disabled participants. Our results show that the number of mode switches necessary to complete a simple pick-and-place task decreases significantl when using an adaptive control type. In contrast, the task completion time and workload stay the same. A thematic analysis of qualitative feedback of our participants suggests that a longer period of training could further improve the performance of adaptive control methods.
Nowadays, robots are found in a growing number of areas where they collaborate closely with humans. Enabled by lightweight materials and safety sensors, these cobots are gaining increasing popularity in domestic care, where they support people with physical impairments in their everyday lives. However, when cobots perform actions autonomously, it remains challenging for human collaborators to understand and predict their behavior, which is crucial for achieving trust and user acceptance. One significant aspect of predicting cobot behavior is understanding their perception and comprehending how they “see” the world. To tackle this challenge, we compared three different visualization techniques for Spatial Augmented Reality. All of these communicate cobot perception by visually indicating which objects in the cobot’s surrounding have been identified by their sensors. We compared the well-established visualizations Wedge and Halo against our proposed visualization Line in a remote user experiment with participants suffering from physical impairments. In a second remote experiment, we validated these findings with a broader non-specific user base. Our findings show that Line, a lower complexity visualization, results in significantly faster reaction times compared to Halo, and lower task load compared to both Wedge and Halo. Overall, users prefer Line as a more straightforward visualization. In Spatial Augmented Reality, with its known disadvantage of limited projection area size, established off-screen visualizations are not effective in communicating cobot perception and Line presents an easy-to-understand alternative.
The concept of molecular scaffolds as defining core structures of organic molecules is utilised in many areas of chemistry and cheminformatics, e.g. drug design, chemical classification, or the analysis of high-throughput screening data. Here, we present Scaffold Generator, a comprehensive open library for the generation, handling, and display of molecular scaffolds, scaffold trees and networks. The new library is based on the Chemistry Development Kit (CDK) and highly customisable through multiple settings, e.g. five different structural framework definitions are available. For display of scaffold hierarchies, the open GraphStream Java library is utilised. Performance snapshots with natural products (NP) from the COCONUT (COlleCtion of Open Natural prodUcTs) database and drug molecules from DrugBank are reported. The generation of a scaffold network from more than 450,000 NP can be achieved within a single day.
Im zweiten Corona-Winter sollen die Schulen offenbleiben. Neben Fenster- und mechanischer Lüftung werden mobile Raumluftreiniger als sinnvolle Maßnahmen angesehen, um das Infektionsrisiko zu reduzieren. Dabei stellt sich die Frage, wie deren sicherer und zuverlässiger Betrieb gestalten sein muss. Gibt es bevorzugte Aufstellpositionen im Raum und wie wirkt sich die Luftbewegung auf die Behaglichkeit aus? Die Datenlage hierzu ist noch unzureichend (vgl. HLH-Interview mit Dr. Gommel, HLH 10/2021). Diese Fragen werden für einen typischen Seminar- und Klassenraum näher beleuchtet.
Zentrale Raumlufttechnische Anlagen (RLT-Anlagen) sind für Betriebszeiten von fünfzehn und mehr Jahren konzipiert. Nicht selten werden die Geräte auch nach 25 Jahren Dank Retrofit weiterbetrieben. Unberücksichtigt bleibt dabei, ob die zukünftigen, klimatischen Bedingungen noch der Auslegung entsprechen. Zur Überprüfung der klimatischen Änderungen können sogenannte Testreferenzjahre (TRY – Test Reference Year) genutzt werden. Diese basieren für die heutige Auslegung auf den lokalen, stündlichen Wetterbedingungen im Bezugsjahr 2012 und zusätzlich auf modellbasierten Wetterdaten für das Bezugsjahr 2045.
Das Zentralluftgerät einer Krankenhaus-Intensivstation wurde für die 15 Wetter¬stationen der VDI 4710, Blatt 3 in Deutschland auf die Leistungsanforderungen von heute und für das Jahr 2045 untersucht. Zusätzlich wurden für den Standort Berlin die aktuellen Wetteraufzeichnungen im Sommer 2020 betrachtet. Daraus lassen sich Rückschlüsse ziehen, wie sich städtische Wärmeinseln (UHI – Urban Heat Islands) zukünftig auf den Energie- und Leistungsbedarf zur Gebäudeklimatisierung auswirken werden.
Die Auswirkungen auf die Wärme- und Kältespitzenleistung sowie der kumulierte Energiebedarf werden genauso analysiert wie der Befeuchtungsbedarf. Hieraus lassen sich die potenziellen Leistungsreserven abschätzen und die Klimaresilienz der Anlagentechnik bewerten.
We study the dynamics of a quantum two-state system driven through an avoided crossing under the influence of a super-Ohmic environment. We determine the Landau–Zener probability employing the numerical exact quasi-adiabatic path integral and a Markovian weak coupling approach. Increasing the driving time in the numerical protocol, we find converged results which shows that super-Ohmic environments only influence the Landau Zener probability within a finite crossing time window. This crossing time is qualitatively determined by the environmental cut-off energy. At weak coupling, we show that the Markovian weak coupling approach provides an accurate description. Since pure dephasing of a super-Ohmic bath is non-Markovian, this highlights that pure dephasing hardly influences the Landau–Zener probability. The finite crossing time window, thus, results from the suppression of relaxation once the energy splitting exceeds the environmental cut-off energy.
A quantum two-level system immersed in a sub-Ohmic bath experiences enhanced low-frequency quantum statistical fluctuations which render the nonequilibrium quantum dynamics highly non-Markovian. Upon using the numerically exact time-evolving matrix product operator approach, we investigate the phase diagram of the polarization dynamics. In addition to the known phases of damped coherent oscillatory dynamics and overdamped decay, we identify a new third region in the phase diagram for strong coupling showing an aperiodic behavior. We determine the corresponding phase boundaries. The dynamics of the quantum two-state system herein is not coherent by itself but slaved to the oscillatory bath dynamics.
We propose a quantum-mechanical model to calculate the nonlinear differential conductance of a single molecular junction immersed in a solvent, either in pure form or as a binary mixture with varying volume fraction. The solvent mixture is captured by a dielectric continuum model for which the resulting spectral density is determined within the Gladstone-Dale approach. The conductance of the molecular junction is calculated by a real-time diagrammatic technique. We find a strong variation of the conductance maximum for varying volume fraction of the solvent mixture. Importantly, the calculated molecular nonlinear conductance shows a very good agreement with experimentally measured data for common molecular junctions in various polar solvent mixtures.
To address the question which neocortical layers and cell types are important for the perception of a sensory stimulus, we performed multielectrode recordings in the barrel cortex of head-fixed mice performing a single-whisker go/no-go detection task with vibrotactile stimuli of differing intensities. We found that behavioral detection probability decreased gradually over the course of each session, which was well explained by a signal detection theory-based model that posits stable psychometric sensitivity and a variable decision criterion updated after each reinforcement, reflecting decreasing motivation. Analysis of multiunit activity demonstrated highest neurometric sensitivity in layer 4, which was achieved within only 30 ms after stimulus onset. At the level of single neurons, we observed substantial heterogeneity of neurometric sensitivity within and across layers, ranging from nonresponsiveness to approaching or even exceeding psychometric sensitivity. In all cortical layers, putative inhibitory interneurons on average proffered higher neurometric sensitivity than putative excitatory neurons. In infragranular layers, neurons increasing firing rate in response to stimulation featured higher sensitivities than neurons decreasing firing rate. Offline machine-learning-based analysis of videos of behavioral sessions showed that mice performed better when not moving, which at the neuronal level, was reflected by increased stimulus-evoked firing rates.
Daten sind heute die Schlüsselkomponente in der Wertschöpfung. Ihre sichere und vertrauenswürdige Verarbeitung sind daher essenziell - auch in Cloud-Infrastrukturen, die per se erst mal nicht vertrauenswürdig sind. Während die Daten und der Code der sie verarbeitenden Anwendung hier in gespeicherter Form und bei der Übertragung in der Regel verschlüsselt sind, liegt beides während der Verarbeitung von Anwendungen in einer Cloud-Infrastruktur im Klartext vor und ist somit angreifbar. Auf der Basis von Sicherheitsfunktionen der CPU sorg Confidential Computing dafür, dass Anwendungen mit Code und Daten auf Cloud-Infrastrukturen in isolierter und verschlüsselter Form in sicheren Enklaven verarbeitet werden. Die Inhalte der Anwendung in einer Enklave werden so vor unbefugten Zugriff durch Systemadministratoren und weiteren Personen, die prinzipiell Zugriff auf die Cloud-Infrastruktur haben, geschützt. Technik unterstützt auf diese Weise die sichere und vertrauenswürdige Umsetzung des Datenschutzes.
Das Internet hat sich als globale Kommunikations-, Informations-, Commerce- und Businessinfrastruktur fest in der Gesellschaft etabliert. Mit jedem Grad Zuwachs bei der Digitalisierung wird das Leben einfacher und schneller - aber auch gefährlicher. Die konkrete Gefährlichkeit bleibt dabei bislang oft ein Mysterium - Strategien für die IT-Sicherheit müssen auf Basis von Annahmen und Erfahrungen entwickelt werden. Internet-Kennzahlen und deren systematische Auswertung sollen nun dabei helfen, Probleme, Risiken und Schwachstellen als Trend zu erkennen, um Sicherheitsstrategien proaktiv fokussierter zu gestalten. Auch der Stand der IT-Sicherheit lässt sich durch Messung der Kennzahlen ermitteln und bewerten. Internet-Kennzahlen werden von lokalen und globalen Anbietern bereitgestellt.
Supply-Chain-Angriffe sind eine akute Bedrohung für jedes Unternehmen. Einen Softwarelieferanten auszunutzen, um eine große Anzahl seiner Kunden zu erreichen, ist eine ausgeklügelte und erfolgreiche Methode aktueller Hacker. Die Spezialisierung der Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen, die Globalisierung der Lieferketten (im folgendem wird Supply Chain und Lieferkette synonym verwendet), sowie die Digitalisierung entlang der Wertschöpfungskette sind nur einige Beispiele, wieso Angreifer vermehrt die Vertrauensbeziehung zwischen Kunden und Lieferanten verstärkt für Angriffe ausnutzen. Dieser Artikel erläutert Cyber-Angriffe in Bezug auf eine Supply Chain und zeigt Sicherheitsmechanismen für die erfolgreiche Verteidigung.
Digitale Sprachassistenten wie Alexa, Google, Siri & Co erfreuen sich auch in Deutschland hoher Beliebtheit - Tendenz steigend. Bei allen genannten und vielen weiteren Systemen handelt es sich um cloudbasierte Architekturen - die gesprochenen Befehle werden in Rechenzentren rund um den Globus übertragen und dort interpretiert. Aus Sicht des Datenschutzes und der Privatsphäre ist das problematisch. Auch die Abhängigkeit zu Cloud-Anbietern kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn sich die Sprachassistenten oder Smart-Home-Geräte nicht mehr nutzen lassen, weil der Anbieter seinen Dienst einstellt. Im Rahmen eines internen Forschungsprojekts hat das Institut für Internet-Sicherheit nun einen "dezentralen" Sprachassistenten entwickelt, der im Offline-Betrieb operiert und die Sprachdaten lokal auf dem Gerät verarbeitet, ohne sie in eine entfernte Cloud übertragen zu müssen.
Im Prinzip wollen und müssen Menschen auch in der digitalen Welt vertrauen (können) – nicht zuletzt, um grundsätzlich handlungsfähig zu sein. Aber auch, weil teilweise gar keine andere Wahl besteht, als einfach zu vertrauen, da die IT-Technologien mittlerweile nicht nur so allgegenwärtig, sondern auch so komplex geworden sind, dass der Nutzer sie vielfach gar nicht mehr einschätzen kann. Daher ist es – insbesondere im Sinne der Digitalisierung – wichtig und auch notwendig, dass Nutzern verschiedene Alternativen zur Verfügung stehen, anhand derer sie individuell die Vertrauenswürdigkeit von Unternehmen sowie IT-Lösungen – also jeglicher Produkte, Anwendungen und Dienste – beurteilen können. Aufgrund der steigenden Zahl an Sicherheitsvorfällen in der digitalen Welt sollte speziell die Cyber-Sicherheit dabei im Fokus stehen.
In dieser Arbeit wird eine ganzheitliche Bedrohung für Business-Chat-Anwendungen aufgezeigt und bewertet: Chishing – Phishing über Business-Chats. Die Bedrohung hat ihren Ursprung in den Anfängen der heutigen vernetzten Welt und das zugrunde liegende Problem wird als Spoofing in seiner einfachsten Form bezeichnet. In vier von sechs Business-Chat-Tools, die in dieser Arbeit analysiert werden, ist es möglich, Anzeigenamen, Profilbilder und weitere persönliche Informationen erfolgreich zu fälschen. Dies stellt eine Bedrohung für Unternehmen dar, da es Insider-Bedrohungen Vorschub leistet und unter Umständen auch externen Entitäten dazu einlädt, sich als interne Mitarbeiterin auszugeben.
Web measurement studies can shed light on not yet fully understood phenomena and thus are essential for analyzing how the modern Web works. This often requires building new and adjustinng existing crawling setups, which has led to a wide variety of analysis tools for different (but related) aspects. If these efforts are not sufficiently documented, the reproducibility and replicability of the measurements may suffer—two properties that are crucial to sustainable research. In this paper, we survey 117 recent research papers to derive best practices for Web-based measurement studies and specify criteria that need to be met in practice. When applying these criteria to the surveyed papers, we find that the experimental setup and other aspects essential to reproducing and replicating results are often missing. We underline the criticality of this finding by performing a large-scale Web measurement study on 4.5 million pages with 24 different measurement setups to demonstrate the influence of the individual criteria. Our experiments show that slight differences in the experimental setup directly affect the overall results and must be documented accurately and carefully.
Third-party tracking is a common and broadly used technique on the Web. Different defense mechanisms have emerged to counter these practices (e.g. browser vendors that ban all third-party cookies). However, these countermeasures only target third-party trackers and ignore the first party because the narrative is that such monitoring is mostly used to improve the utilized service (e.g. analytical services). In this paper, we present a large-scale measurement study that analyzes tracking performed by the first party but utilized by a third party to circumvent standard tracking preventing techniques. We visit the top 15,000 websites to analyze first-party cookies used to track users and a technique called “DNS CNAME cloaking”, which can be used by a third party to place first-party cookies. Using this data, we show that 76% of sites effectively utilize such tracking techniques. In a long-running analysis, we show that the usage of such cookies increased by more than 50% over 2021.
Aufgrund der zunehmenden IT-Technisierung und damit einhergehend stetigen Veränderung der Lebensbedingungen ist es notwendig, dass Menschen den IT-Lösungen und Unternehmen weiterhin und kontinuierlich vertrauen können. Denn durch den höheren Grad der IT-Technisierung steigt die Komplexität, wodurch es für den Nutzer zunehmend schwieriger wird, einzelne IT-Lösungen und deren Hintergründe zu verstehen sowie zu bewerten. Diese Veränderung hat Auswirkungen: Zum einen macht sie grundsätzlich den Nutzern – den Menschen – Angst, da gewohnte Vorgänge beständig ihre Gültigkeit verlieren. Zum anderen entsteht dadurch sowie durch die Komplexität latent das Gefühl, eine falsche Entscheidung zu treffen, weil nicht alles bedacht werden kann. So fällt dem Aspekt der Interdependenz von Vertrauen und Vertrauenswürdigkeit für deutsche und europäische Unternehmen eine hohe Bedeutung zu, insbesondere auch da sich internationale Tech-Unternehmen zunehmend weniger vertrauenswürdig im komplexen Cyber-Raum verhalten. Dies eröffnet die Möglichkeit, sich über den Aufbau von Vertrauen weltweit gegen internationale Unternehmen nachhaltig zu profilieren und positionieren. Um dieses Ziel zu realisieren, bedarf es einer strategischen Vorgehensweise – zum Beispiel auf Basis des Vertrauenswürdigkeitsmodells.
Damit die medizinische Versorgung weiterhin flächendeckend gewährleistet werden kann und den explodierenden Kosten Einhalt geboten wird, muss ein Gesundheitswesen der Zukunft auf digitalen Technologien basieren. Die Kritikalität der entsprechenden Health-Services ruft Cyber-Sicherheit auf den Plan – die Sensibilität der im Gesundheitswesen verarbeiteten Daten den Datenschutz. Ein zukunftsfähiges Gesundheitswesen braucht einen stringenten Rechtsrahmen, eine moderne cloudbasierte Telematikinfrastruktur, die je nach Sicherheitsbedarf in verschiedenen Modellen umgesetzt werden kann, einen restriktiven Umgang mit globalen Public-Cloud-Providern, eine besonders gesicherte, leistungsstarke Forschungsdateninfrastruktur – etwa zur Optimierung von KI-Fähigkeiten, sichere Gesundheitsanwendungen und einiges mehr. Hier ein Ausblick.
Die ehemals vom Grundsatz her separierten Welten der Information Technology (IT) und Operational Technology (OT) wachsen im Zuge der Digitalisierung vermehrt zusammen. Doch was ist dabei aus Sicht der IT/IT-Sicherheit zu berücksichtigen und wem kann oder muss die letztendliche Verantwortung für eine durchgängige IT-Sicherheit des Unternehmens obliegen?
Eine nicht ganz leicht zu klärende Aufgabenstellung – insbesondere mit Blick auf den Aspekt, dass die Schutzziele der beiden Unternehmensbereiche nicht einheitlich sind.
Keine Landesgesetzgebungskompetenz für ausnahmsloses Verbot von Windenergieanlagen in Waldgebieten
(2022)
Short Selling
(2022)
For proton exchange membrane water electrolysis (PEMWE) to become competitive, the cost of stack components, such as bipolar plates (BPP), needs to be reduced. This can be achieved by using coated low-cost materials, such as copper as alternative to titanium. Herein we report on highly corrosion-resistant copper BPP coated with niobium. All investigated samples showed excellent corrosion resistance properties, with corrosion currents lower than 0.1 µA cm−2 in a simulated PEM electrolyzer environment at two different pH values. The physico-chemical properties of the Nb coatings are thoroughly characterized by scanning electron microscopy (SEM), electrochemical impedance spectroscopy (EIS), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and atomic force microscopy (AFM). A 30 µm thick Nb coating fully protects the Cu against corrosion due to the formation of a passive oxide layer on its surface, predominantly composed of Nb2O5. The thickness of the passive oxide layer determined by both EIS and XPS is in the range of 10 nm. The results reported here demonstrate the effectiveness of Nb for protecting Cu against corrosion, opening the possibility to use it for the manufacturing of BPP for PEMWE. The latter was confirmed by its successful implementation in a single cell PEMWE based on hydraulic compression technology.