Hochschule Konstanz University of Applied Sciences
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3D-Extended Object Tracking and Shape Classification with a Lidar Sensor using Random Matrices and Virtual Measurement Models
No full textIn extended object tracking, random matrices are commonly used to filter the mean and covariance matrix from measurement data. However, the relation from mean and covariance matrix to the extension parameters can become challenging when a lidar sensor is used. To address this, we propose virtual measurement models to estimate those parameters iteratively by adapting them, until the statistical moments of the measurements they would cause, match the random matrix result. While previous work has focused on 2D shapes, this paper extends the methodology to encompass 3D shapes such as cones, ellipsoids and rectangular cuboids. Additionally, we introduce a classification method based on Chamfer distances for identifying the best-fitting shape when the object’s shape is unknown. Our approach is evaluated through simulation studies and with real lidar data from maritime scenarios. The results indicate that a cone is the best representation for sailing boats, while ellipsoids are optimal for motorboats
Potenzial der Satellitenfernerkundung als Entscheidungsgrundlage zur klimaresilienten Maßnahmenplanung anhand des Fallbeispiels Hitzeresilienz der Innenstadt Konstanz
Get PDFZiel der Arbeit ist es, das Instrument der Satellitenfernerkundung auf die Anwendbarkeit zur klimaresilienten Maßnahmenplanung zu prüfen. Aufgrund der Probleme vieler Kommunen, die nötigen Ressourcen für aufwendige Stadtklimasimulationen und Messreihen aufzubringen, wurde folgende Forschungsfrage gestellt: „Inwiefern hat nichtkommerzielle Satellitenfernerkundung das Potenzial, als Entscheidungsgrundlage für Anpassungsmaßnahmen zur Steigerung der urbanen Klimaresilienz zu fungieren?“.
Um diese Forschungsfrage beantworten zu können, ist eine qualitative Fallstudie in Bezug auf die Hitzeresilienz der Innenstadt Konstanz durchgeführt worden. Im Mittelpunkt dieser Studie stehen insbesondere verschiedene Einflussfaktoren auf den urbanen Wärmeinseleffekt, welche sich mittels nichtkommerzieller Satellitenfernerkundung analysieren lassen. Diese sind auf deren Anwendbarkeit zur Planung klimaresilienter Anpassungsmaßnahmen geprüft worden.
Das Ergebnis der Studie zeigt, dass Satellitenfernerkundung ein wirksames Mittel zur Planung klimaresilienter Anpassungsmaßnahmen ist, jedoch einige Herausforderungen mit sich bringt. Vor allem die Qualität der Ergebnisse ist durch Hinzuziehen von Klimasimulationen oder In-Situ-Messreihen verbessert. Sind die notwendigen Ressourcen zur tieferen Betrachtung jedoch nicht vorhanden, ist eine rein auf Satellitendaten basierte Planung empfehlenswert.
Außerdem können zu dieser Arbeit einige weiterführende Forschungen durchgeführt werden
ChatGPT als Recherchetool?
No full text„ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts“, so warnt Open AI vor der Unzuverlässigkeit der Auskünfte, die sein Chatbot erteilt. Zu KI-Kompetenz, die heute zu den zukunftsrelevanten und berufsvorbereitenden Studienzielen gezählt wird, gehört, diese Unzuverlässigkeit einschätzen zu können. Der Beitrag bietet dazu eine Fehlertypologie und setzt sie in Bezug zur technischen Funktionsweise. Zwanzig Arten der Unzuverlässigkeit von KI-Auskünften ordnet er den drei Ursachenfeldern Trainingsmaterial, Generierungsprozess und Programmierung zu. Außerdem entwirft er ein Modell des paradoxen Mechanismus der User-Psychologie – Technikglaube vs. Eliza-Effekt – und rekurriert auf Harry Frankfurts Begriff des Unfugs („Bullshit“), der wie zugeschnitten auf KI-Auskünfte scheint. Einige der Fehlertypen, insbesondere die im Generierungsprozess selbst erzeugten, sind als unbehebbares Kernphänomen zu sehen. Im Einsatz generativer KI als Informations- und Recherchetool steckt daher ein großes und dauerhaftes Gefahrenpotenzial – für den Kompetenzaufbau im Studium, aber auch für unsere Wissensgesellschaft als Ganzes.“ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts,” Open AI warns when using its chatbot. Being able to assess this unreliability is part of AI literacy, which recently became a future skill at university, understood as a precondition for future careers. The article offers an error typology, which is linked to AI’s technical functionality. Twenty categories of flaws in AI information are assigned to three fields of causative factors: training data, generation process, and programming. Additionally, a paradoxical mechanism pattern in user psychology is outlined – automation bias vs. Eliza effect –, and Harry Frankfurt’s concept of “bullshit” is introduced, which seems tailor-made for AI information. Some error types, especially those caused in the generation process itself, must be regarded as non-recoverable. The use of generative AI as an information and research tool therefore harbors a substantial and lasting risk potential – for competence development in higher education as well as for our knowledge-based society as a whole
Study on the Effect of the Pre-state of Electropolished Surfaces of Austenitic Stainless Steels on the Generated Topography
No full textStainless steels are used in many areas of industry not only because of their high resistance, but also because they are easy to clean. How well particles can adhere to surfaces depends on a variety of parameters.
The aim of this study is to show the influence of mechanical grinding processes on the surface produced. By specifically adapting the process parameters, it can be shown that a significant reduction in the adhesion of particles to the component surface can be achieved, even though the surface roughness is comparable.
The application of a less abrasive grinding process chosen here and the results obtained allow the discussion that a reduced negative influence on the metallic structure in the base material also has an influence on the cleanability and adhesion behavior of particles
Sabbatical Semester Report
No full textThe following sabbatical semester report documents the activities accomplished, the valuable experiences, and the resulting and potential gains for the University of Applied Sciences
Daten im B2B-Ökosystem teilen und nutzen: Wie KMU Voraussetzungen schaffen und Hürden überwinden
No full text«Big Data» haben ein großes Potenzial, um die Wertschöpfung effizienter zu gestalten oder um Innovationen hervorzubringen. Daten werden oft an der Schnittstelle zwischen mehreren Akteuren in Business-to-Business-Ökosystemen generiert und sie müssen zwischen den Akteuren geteilt werden. Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, Daten in Werte zu transferieren und die Daten im Ökosystem zu teilen. Ursächlich sind weniger technische Gründe als organisationale Rahmenbedingungen. Der Beitrag identifiziert fünf Perspektiven, die Hürden und Voraussetzungen in diesem Prozess darstellen: (1) eine datengetriebene Organisationskultur, (2) Vertrauen zwischen den Akteuren, (3) die Konkretisierung des Wertes von Daten, (4) Datensicherheit und (5) rechtliche und Governance-Aspekte. Eine Fallstudie eines typischen Daten-Ökosystems um ein produzierendes KMU konkretisiert diese Voraussetzungen und Hürden. Es zeigt sich, dass sich Unternehmen, die Daten im Ökosystem teilen möchten, ganzheitlich verändern müssen
Non-Invasive System for Measuring Parameters Relevant to Sleep Quality and Detecting Sleep Diseases: The Data Model
No full textHealthy and good sleep is a prerequisite for a rested mind and body. Both form the basis for physical and mental health. Healthy sleep is hindered by sleep disorders, the medically diagnosed frequency of which increases sharply from the age of 40. This chapter describes the formal specification of an on-course practical implementation for a non-invasive system based on biomedical signal processing to support the diagnosis and treatment of sleep-related diseases. The system aims to continuously monitor vital data during sleep in a patient’s home environment over long periods by using non-invasive technologies. At the center of the development is the MORPHEUS Box (MoBo), which consists of five main conceptualizations: the MoBo core, the MoBo-HW, the MoBo algorithm, the MoBo API, and the MoBo app. These synergistic elements aim to support the diagnosis and treatment of sleep-related diseases. Although there are related developments in individual aspects concerning the system, no comparative approach is known that gives a similar scope of functionality, deployment flexibility, extensibility, or the possibility to use multiple user groups. With the specification provided in this chapter, the MORPHEUS project sets a good platform, data model, and transmission strategies to bring an innovative proposal to measure sleep quality and detect sleep diseases from non-invasive sensors
Unleash the Power of Citizen Development
Get PDFGiven the increasing demand for application development and process automation, Low-Code Development Platforms (LCDPs) have become highly relevant in recent years. However, the lack of familiarity with the implementation and application of LCDP in organizations poses a challenge. This publication therefore aims to shed light on the essential organizational capabilities that companies must master to overcome this obstacle. Using action design research, this study develops a model-based framework of 21 organizational capabilities for successful LCDP adoption. It underscores the importance of conceptual development as a prerequisite for effective management and long-term application of the technology. Furthermore, it emphasizes the importance of considering both technical and social aspects of the LCDP information system. The findings contribute to academia by providing a model-based capability framework, which serves as a structure for driving future research. Moreover, practitioners benefit from a practice-oriented and evaluated summary of initialization tasks and capabilities required for successful adoption