OPUS - Publikationenserver der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
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Optimizing coal gangue reactivity for geopolymer applications: a comprehensive study on high-energy grinding parameters
No full textThe coal gangue (CG), a prominent industrial coal mining waste, for sustainable construction materials is a key focus of this research. We employed mechanical activation via a planetary ball mill to enhance coal gangue reactivity for geopolymer application. A systematic experimental design explored the influence of crucial rinding parameters: grinding media size dGM, rotational speed (rpm), and grinding time (tg). A primary objective was to optimize the specific grinding energy (Em), recognizing the substantial energy consumption associated with ball milling. The effectiveness of mechanical activation was rigorously evaluated by analysing changes in particle size distribution (PSD), stressing conditions (CF, SE and SI), phases analysis X-ray diffraction (XRD), morphological of powder by scanning electron microscopy (SEM), and chemical bonding by Fourier� transform infrared spectroscopy (FT-IR). Subsequently, the performance of the developed geopolymers was comprehensively assessed through visual observation, compressive strength measurements, and detailed analysis of reaction mechanisms. Our results demonstrate a significant improvement in geopolymer properties directly attributable to increased geometric specific surface area and reduced particle size of the mechanically activated coal gangue. This research elucidates a strong correlation between particle characteristics (size and geometric surface area), specific grinding energy Em and stressing intensity SI, and the overall mechanically activated coal
gangue, ultimately its efficacy in geopolymer applications
Untersuchung eines Matching-Systems für Lebensläufe und Stellenanzeigen: Ein Ansatz zur Verbesserung der Jobvermittlung
No full textDiese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines KI-gestützten Matching-Systems, das Lebensläufe und Stellenanzeigen durch semantische Textanalyse (NLP) verknüpft. Ziel ist es, die Schwächen herkömmlicher Suchsysteme auf Jobportalen zu überwinden und eine präzisere, nutzerorientierte Lösung bereitzustellen. Untersuchungen von bestehenden Lebensläufen und Stellenanzeigen sowie eine quantitative Erhebung zeigten, dass bestehende Suchsysteme oft unzureichend sind. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde eine maßgeschneiderte Datenvorverarbeitung entwickelt, um die Qualität der Eingabedaten zu verbessern. Die Modell- und Algorithmenauswahl ergab, dass das multilingual-e5-large-instruct-Modell die leistungsfähigste Matchingvariante darstellt. Der entwickelte Prototyp erwies sich als leistungsfähiger und präziser als viele bestehende Systeme.
Gleichzeitig verdeutlichte eine Regressionsanalyse, dass die Qualität der Ergebnisse stark von der Güte und Aktualität der zugrunde liegenden Daten abhängt
No Player is Bigger than the Club? Examining Athlete Brand and Team Brand Identification among Gen Z and Gen X
No full textModellierung der stationären Wärmeübertragung eines Geothermieprojekts für die Fernwärmeversorgung der Stadt Nürnberg
No full textDie Arbeit analysiert die technische Machbarkeit eines tiefengeothermischen
Fernwärmesystems für die Stadt Nürnberg auf Basis der Eavor-Loop-Technologie. Dazu wurde ein stationäres Wärmeübertragungsmodell entwickelt, das vertikale Hauptbohrungen sowie geneigte Lateralbohrungen mit einer Gesamtlänge von bis zu 8.000 m berücksichtigt. Die Simulation integriert standortspezifische geologische Formationen und deren thermische Eigenschaften. Bei optimierten Betriebsparametern erreicht das System die für urbane Wärmeversorgung erforderliche Nennleistung von 15 MW. Die geschätzte Lebensdauer hängt deutlich vom thermischen Einflussradius ab;
eine Verdopplung des Einflussradius von 100 m auf 200 m führt zu einer mehr als vierfachen Steigerung der Lebensdauer von etwa 66 auf über 300 Jahre bei geforderter Nennleistung. Die Modellvalidierung mittels mehrfacher Berechnungsverfahren bestätigt mit geringen Abweichungen die Zuverlässigkeit der Simulationsergebnisse und unterstreicht das erhebliche Potenzial tiefengeothermischer Systeme für eine defossilisierte, urbane Wärmeversorgung
Altlutherisches Kirchenvermögen in den neupolnischen Gebieten (nach 1945)
No full textWie gestalten sich die juristischen Regelungen in Polen direkt nach dem Ende des 2.Weltkrieges bezüglich der Inbesitznahme des vorgefundenen altlutherischen Kirchenvermögens in den ehemals deutschen Gebieten
Vocoder-Free Non-parallel Conversion of Whispered Speech With Masked Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks
No full textCycle-consistent generative adversarial networks have been widely used in non-parallel voice conversion (VC). Their ability to learn mappings between source and target features without relying on parallel training data eliminates the need for temporal alignments. However, most methods decouple the conversion of acoustic features from synthesizing the audio signal by using separate models for conversion and waveform synthesis. This work unifies conversion and synthesis into a single model, thereby eliminating the need for a separate vocoder. By leveraging cycle-consistent training and a self-supervised auxiliary training task, our model is able to efficiently generate converted high-quality raw audio waveforms. Subjective listening tests showed that our unified approach achieved improvements of up to 6.7% relative to the baseline in whispered VC. Mean opinion score predictions also yielded stable results in conventional VC (between 0.5% and 2.4% relative improvement)
Evaluation of recognition errors of hybrid and transformer-based ASR systems in German video lectures
No full textWe analyze different errors in speech recognition systems, focusing on consecutive insertions and deletions, known as hallucinations and elisions in
transformer-based end-to-end automatic speech recognition (ASR) systems. We compare errors from a TDNN-HMM, and whisper-based models on English and German spontaneous speech. Based on a human annotated subset of German lecture videos, we investigate whether these blocks of deletions affect the semantics of the utterance. Whisper performs best and preserves the meaning in 90% of the annotated error segments even containing consecutive deletions on this subset. We analyze the word error rate and do further analysis of errors using natural language processing to detect lemmatization errors, compound word errors, and out-of-vocabulary words. We discuss possible reasons and mitigations
Wer probiert, wer profitiert? Potentiale, Herausforderungen und Nutzungspraxis KI-basierter Lehr-Lernumgebungen aus der Perspektive der Nutzenden am Beispiel von HAnS
No full textLängst beeinflusst die immer weiter fortschreitende Digitalisierung grundlegende Abläufe in allen Organisationen (Bartscher und Nissen 2023). In der Folge müssen sich auch Hochschulen an diese sich schnell verändernden Umweltbedingungen anpassen und digitale Medien in ihre bestehenden institutionellen Strukturen integrieren. Dabei ist die Digitalisierung für Hochschulen längst nicht nur eine zu bewältigende Herausforderung, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vor dem Hintergrund steigender Zahlen an Studierenden sowie einer zunehmenden Internationalisierung deutscher Hochschulen (Teichler 2018) entstehen durch Automatisierungsprozesse Potentiale für eine effizientere Organisation, während digitale Medien neue und flexibilisierte Lernformate ermöglichen. Das digitale Lernen ist dabei durch die flächendeckende Verbreitung von „smarten“ Technologien wie mobilen Endgeräten und Apps sowie Lernformaten wie E- und Blended-Learning längst Realität geworden (Möslein-Tröppner und Bernhard 2021). Aktuell sind durch die steigende Relevanz der Hype-Technologie der künstlichen Intelligenz auch diese relativ neuen digitalen Klassenzimmer wiederum von Veränderungen betroffen. Immer mehr Anwendungen und Systeme integrieren KI-Tools, um personalisierte (Lern-)Inhalte bereitzustellen. In der Folge entstehen zunehmend KI-basierte Lehr-Lernsysteme, also KI-gestützte Plattformen, die Lernprozesse individualisieren und den individuellen Lernfortschritt unterstützten sollen. Die Vorteile dieser Fusion digitalen Lernens und künstlicher Intelligenz scheinen offensichtlich. Während digitale Medien das Lernen zu jeder Zeit, an jedem Ort und mit jeder Technik ermöglichen, kann KI Inhalte auf Lernende zuschneiden. Neben den Vorteilen dieser Flexibilisierung und Individualisierung lassen sich jedoch auch Herausforderungen der Nutzung von Selbstlernsystemen in der Hochschulbildung identifizieren. Auf der Mikro-Ebene etwa könnte die Vielzahl an digitalen Angeboten Stress und Abwehrreaktionen hervorrufen, wenn sich Nutzende überfordert oder mit Funktionen alleine gelassen fühlen (Matthes 2023). Ebenso gewinnt die Kompetenz im Umgang mit digitalen Medien im Rahmen von Selbstlernsystemen an Bedeutung. So ist eine grundlegende Medienkompetenz notwendig, um digitale Medien sicher und kompetent nutzen zu können (Gramß und Pillath 2023: 43) und sollte sowohl technische Fertigkeiten als auch eine kritisch-reflektierte Nutzung digitaler Angebote umfassen (Scheiter 2021: 1040). Auf der Meso-Ebene dagegen reicht eine einfache Einbindung digitalisierter Lehrformate in bestehende Strukturen kaum aus. Vielmehr gilt es, umfassende Implementationsmodelle zu entwickeln, welche auch organisatorische und didaktische Aspekte berücksichtigen (Stegmann et al. 2018). Was dabei im aktuellen Diskurs um die Zukunft des digitalen Lehrens und Lernens wenig betrachtet wird, sind die konkreten Erfahrungen von Nutzenden. Im vorliegenden Beitrag geht es daher nicht um das Für und Wider digitalisierter Lernsysteme, sondern um die Perspektive der Studierenden und Lehrenden. Am Beispiel des Hochschul-Assistenz-System HAnS wird betrachtet, welche Potentiale und Herausforderungen die Nutzenden auf Basis ihrer Erfahrungen identifizierten und wie die bereitgestellten (KI-)Funktionen von Studierenden konkret genutzt wurden. Zuvor wird die qualitative Evaluation von HAnS, auf deren Daten der Beitrag basiert, dargestellt