301173 research outputs found
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Literaturlinguistik : Frühe interdisziplinäre Grenzüberschreitungen / Interpretation eines Trivialromans (Western):Stammels Der Mustangjäger[1973]
No full textLiteraturlinguistik : Frühe interdisziplinäre Grenzüberschreitungen / Bellows Vermächtnis: Zur Rezeption eines Nobelpreisträgers in der Bundesrepublik Deutschland [1978]
No full textLiteraturlinguistik : Frühe interdisziplinäre Grenzüberschreitungen / Erscheinungsformen des Feminismus in Mary Shelleys „Frankenstein“ [1983]
No full textLiteraturlinguistik : Frühe interdisziplinäre Grenzüberschreitungen / “Glasnost” in Middle English prose, or, how is modern text type theory applicable to medieval texts? [1991]
No full textLiteraturlinguistik : Frühe interdisziplinäre Grenzüberschreitungen / Chaucer’s prose in the „Canterbury Tales“ as parody [1996]
No full textTöten oder helfen? : aktive Sterbehilfe und Mitwirkung am Suizid im Spannungsfeld von Strafrecht und Selbstbestimmung
No full textDiese Diplomarbeit behandelt die aktive direkte Sterbehilfe sowie die Mitwirkung an der Selbsttötung aus strafrechtlicher Perspektive. Sie untersucht zunächst die geltende österreichische Gesetzeslage, insbesondere die einschlägigen Strafnormen (§§ 75, 77, 78 StGB) und die Auswirkungen des Erkenntnisses G 139/2020 des VfGH. Ein Schwerpunkt liegt auf der Frage, welche Möglichkeiten schwer leidende, aber physisch nicht mehr handlungsfähige Personen im aktuellen Rechtsrahmen haben. Darüber hinaus werden konkrete nationale und internationale Fallbeispiele dargestellt und analysiert. Ziel der Arbeit ist es, einen kritischen Überblick über die rechtlichen und ethischen Spannungsfelder zu geben, die mit der Thematik der Sterbehilfe verbunden sind, und potenzielle Lücken im bestehenden System aufzuzeigen.eingereicht von Michael AignerLiteraturverzeichnis: Seite VI-XIIDiplomarbeit Paris-Lodron-Universität Salzburg 2025Abstract in deutscher und englischer Sprach
Zum Erfordernis der Bestimmtheit ausländischer Exekutionstitel
No full texteingereicht von Marsel KilicDiplomarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Erkennung von Handgesten durch maschinelles Lernen
No full textHand Gesture Recognition remains a challenging task in computer science, particularly due to the flexibility of joints defined by the complex hand anatomy. To address this complexity, there exist several techniques that aim at solving this task and are trained and evaluated on various dataset sources, which makes the comparability across different publications rather difficult. To address this research gap, this study uses ’MediaPipe Hands’, a powerful hand landmark feature extractor from the MediaPipe framework, and a subset from the large-scale ’HAnd Gesture Recognition Image Dataset’ (HaGRID), in order to focus on the exploration of various classifier models, each with distinct strengths and limitations. All implemented classifiers were able to yield accuracy scores above 96%, demonstrating their effectiveness in recognizing hand gestures. While traditional machine learning models such as Support Vector Machines (SVMs) and Random Forests (RFs) provided strong classification performances, deep learning approaches, including Convolutional Neural Networks (CNNs), showcased additional advantages in feature extraction and adaptability to varied gesture inputs. Experimental results demonstrate that convolutional networks achieve superior performance with an F1 score of 0.9645, whereas all other classifiers fell below 0.95. The implementation and evaluation of all classifiers, as well as all trained models are available at Github. This repository also includes an exemplary live webcam stream pipeline that inpaints hand landmarks and detects four different gestures (like, dislike, mute, stop) and an additional ’no_gesture’ class, using MediaPipe and any selected of the ten classifiers.Die Erkennung von Handgesten bleibt eine herausfordernde Aufgabe in der Informatik, insbesondere aufgrund der Gelenkflexibilität, die durch die komplexe Anatomie der Hand definiert wird. Um dieser Komplexität zu begegnen, existieren mehrere Techniken zur Lösung dieser Aufgabe, trainiert und evaluiert auf verschiedenen Datenquellen, was die Vergleichbarkeit zwischen Publikationen erschwert. Um diese Forschungslücke zu adressieren, nutzt diese Studie "MediaPipe Hands", einen leistungsstarken Merkmal-Extraktor für Handlandmarken aus dem "MediaPipe"-Framework, sowie einen Teilbereich des großen "HAnd Gesture Recognition Image Dataset" (HaGRID), um sich auf die Untersuchung verschiedener Klassifikatoren zu konzentrieren, welche jeweils unterschiedliche Stärken und Einschränkungen aufweisen. Alle implementierten Klassifikatoren erzielten Genauigkeitswerte von über 96%, was ihre Effektivität bei der Erkennung von Handgesten belegt. Während traditionelle maschinelle Lernverfahren wie "Support Vector Machines" (SVMs) und "Random Forests" (RFs) eine starke Klassifikationsleistung lieferten, zeigten tiefere neuronale Netze, einschließlich "Convolutional Neural Networks" (CNNs), zusätzliche Vorteile in der Merkmalsextraktion und Anpassungsfähigkeit an Gesteneingaben. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass konvolutionale Netzwerke eine überlegene Leistung mit einem F1-Score von 0,9645 erreichen, während alle anderen Klassifikatoren unter 0,95 blieben. Die Implementierung und Evaluierung aller Klassifikatoren, sowie alle trainierten Modelle sind auf GitHub verfügbar. Dieses Repository enthält zudem eine exemplarische Pipeline für Live-Webcam-Streaming, welche Handlandmarken einzeichnet und vier verschiedene Gesten (Mögen, Nicht mögen, Stummschalten, Stoppen), sowie eine zusätzliche Klasse für „Keine Geste“ mit MediaPipe und einem der zehn ausgewählten Klassifikatoren detektiert.Author Jessica FritzAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Intricating dynamics between emotional intelligence and corporate culture
No full textHuman perception encompasses identifying and understanding emotions conveyed through various mediums, such as images, voices, expressions, and personal interactions. This also includes the ability to recognize one’s own feelings. The perception of emotion forms the foundation of emotional intelligence, as it facilitates the processing of all other (emotional) information in an individual. This thesis delineates organizational culture to provide readers with a clear understanding of how a purposeful and systematic shift in the values or operations of an organization or company can lead to holistic advancement. Understanding the decisive factors behind a company’s success and identifying the characteristics necessary for its leaders could lay the groundwork for financial stability. Discerning the key traits needed in a company and its leadership increases the likelihood of creating an organizational culture that fosters satisfaction among both customers and employees. The research questions aim to elucidate the determinants of motivation and gender diversity within companies. Qualitative research involves several individuals examining their experiences, challenges, and perspectives on corporate culture over the years. The focus is also on methodological approaches, findings, and recommendations for future research oriented upon information conducted in the literature review, which will, after critical observation, be stated with a conclusion.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
The Future of Education. Conference Proceedings / Measuring the Impact of Challenge-Based Learning in a Social Hackathon: Case Study Results from the Eco-Digithon
No full textEquipping students with sustainability competencies and digital collaboration skills is a critical requirement in 21st-century education. Challenge-Based Learning (CBL), grounded in experiential learning theory (Kolb, 1984), offers a promising pedagogical framework to prepare learners for real- world complexity through active engagement and problem-solving (Gallagher & Savage, 2020). The ENNEPlus Erasmus+ project (2024–2027) builds on this foundation by developing and implementing the Eco-Digithon: a digital, challenge-based hackathon model for Vocational Education and Training (VET). Participants are engaged in interdisciplinary teams to co-develop digital solutions addressing community-specific environmental challenges aligned with the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). In its first edition (2024-2025), the Eco-Digithon involved 28 VET institutions, from them involved students and educators across Austria, Italy, Spain, and Portugal. The initiative included the co- creation of #10 CBL scenarios and a ENNEPlus Methodological Toolkit for implementation in local and transnational learning contexts. The project also fostered collaboration and knowledge exchange through a dedicated Community of Practice Platform - CoP. To evaluate the impact of this initiative, a mixed-methods case study design was employed (Creswell & Plano Clark, 2018), integrating pre- and post-event surveys, teacher reflections, and student interviews. The ENNEPlus team also developed ten CBL scenarios and a methodological toolkit, used across all sites to ensure instructional consistency. A qualitative content analysis approach (Mayring, 2014) was employed to explore participant experiences, pedagogical processes, and institutional dynamics in depth. his contribution will present the research design, theoretical framework, and key methodological components of the ENNEPlus case study. I will also represent and discuss selected empirical findings— focusing on how participation in structured challenge-based learning experiences supports the development of sustainability competencies and digital collaboration skills among VET learners. The study is situated within broader European education policy contexts, including the Digital Education Action Plan and the European Green Deal, and contributes to ongoing discourse on inclusion, green transition, and innovation in VET systems.Version of recor