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Multi-rotor wind turbines : a review of modern research efforts and challenges
Get PDFThe rising capital and operational costs associated with scaling up single-rotor wind turbines have the potential to offset the energy gains of larger rotors, making their impact on levelised cost of energy uncertain. Multi-rotor wind turbines show great promise in reducing LCoE through their advantageous scaling laws. Their smaller individual rotors enable the use of more sustainable materials and streamlined operations and maintenance, addressing many shortcomings of single-rotor designs. This work reviews recent MRWT research spanning numerous disciplines, including aerodynamics, structures, and maintenance, amongst others.NonPeerReviewe
Entwicklung einer mechanischen Sitzstruktur quer zur Fahrtrichtung für den Einsatz in Sonderfahrzeugen
Get PDFDiese Arbeit umfasst die Konzeptentwicklung einer mechanischen Sitzstruktur, welche quer zur Fahrtrichtung angeordnet und für den Einsatz in Sonderfahrzeugen ausgelegt ist. Dabei steht die mechanische modulare Grundstruktur des Sitzes zur Positionierung von Rückenlehne, Sitzfläche und Kopfstütze im Vordergrund. Ausgehend von einer Funktionsstruktur wird ein morphologischer Kasten erstellt, mit dem fünf Lösungsvarianten generiert werden. Die Bewertung dieser erfolgt mit einer gewichteten Nutzwertanalyse. Eine Variante wird ausgewählt und in der CAD-Umgebung Siemens-NX detailliert. Abschließend erfolgt eine Validierung der Struktur unter Berücksichtigung der Anforderungen und eines Lastfalls.This thesis contains the concept development of a mechanical seat structure, which is arranged transverse to the direction of travel and is designed for the use in special vehicles. It focuses on the mechanical modular seat structure for the positioning of the backrest, the seat pan, and the head restraint. Based on a functional structure, a morphological box is created with which five variants are generated. These are evaluated using a weighted scoring method. One variant is selected and detailed in the CAD environment Siemens-NX. Finaly, the structure is validated, taking into account the requirements and a load case
NEKOBERE : Netzwerke und Kooperationen in der beruflichen Rehabilitation ; Abschlussbericht
Get PDFDer Abschlussbericht dokumentiert das Vorgehen sowie die Ergebnisse des von der DRV Bund im Rahmen des Schwerpunkts" Weiterentwicklung der beruflichen Rehabilitation" geförderten Projekt.Deutsche Rentenversicherung BundNonPeerReviewe
Alternative Proteine: Bewertung der ernährungsphysiologischen Proteinqualität pflanzlicher und mikrobieller Proteinquellen anhand von DIAAS und PDCAAS im Hinblick auf ihren potenziellen Beitrag zur Proteinversorgung der deutschen Allgemeinbevölkerung : systematische Literaturrecherche mit Experteninterview
Get PDFDer deutsche Markt für alternative Proteinquellen ist in den letzten Jahren stetig gewachsen. Für eine zukunftsfähige, bedarfsdeckende Proteinversorgung aus alternativen Proteinen spielen die Balance aus ernährungsphysiologischer Qualität und technologischer Umsetzbarkeit eine wichtige Rolle. Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Bewertung der Proteinqualität anhand des DIAAS bzw. PDCAAS, fokussiert auf für Deutschland relevante Ölsaaten, Hülsenfrüchte, Mykoproteine sowie Mikroalgen, mittels einer systematischen Literaturrecherche. Ergänzend werden durch ein Experteninterview aus technologischer Perspektive die aktuellen Anwendungsmöglichkeiten sowie Entwicklungschancen dieser Alternativen im Hinblick auf ihre potenzielle Rolle in der Proteinversorgung der deutschen erwachsenen Allgemeinbevölkerung beleuchtet. Soja erreicht im Mittel eine „hochwertige“ Proteinqualität (DIAAS≥100). Raps, Erbse und Kichererbse liegen im Mittel im „guten“ Bereich (DIAAS=75-99). Lupine, Ackerbohne und Linse unterschreiten im Mittel den DIAAS-Cut-Off-Wert (<75) und profitieren voraussichtlich von Proteinkombination bzw. Verarbeitung (z.B. Fermentation). Mykoprotein (F. venenatum) zeigt hohe PDCAAS-Werte (99,6-101), Spirulina und Chlorella liegen in einem niedrigeren Bereich (63-84). Die Daten bei den Mikroalgen deuten darauf hin, dass ein Zellwandaufbruch die Proteinqualität weiter verbessern kann. Technologisch zeigen Soja und Erbse derzeit die größte Anwendungsbreite, Mykoprotein ist besonders aufgrund seiner strukturgebenden Eigenschaften für hochwertigen Fleischersatz relevant. Mikroalgen weisen vielversprechende Schaum- und Emulgiereigenschaften auf, jedoch sind Lebensmittelanwendungen derzeit begrenzt. Diese Arbeit liefert eine aktuelle Übersicht zur ernährungsphysiologischen Qualität relevanter pflanzlicher und mikrobieller Proteine und deren praktischer Einsetzbarkeit. Sie kann Produktentwicklung und Forschung bei der gezielten Auswahl geeigneter alternativer Proteine für physiologisch hochwertige Ersatzprodukte dienen und verweist auf Prioritäten (DIAAS für unterrepräsentierte Hülsenfrüchte und mikrobielle Proteine, Effekte von Verarbeitung auf die Proteinqualität) für zukünftige Studien.Germany’s market for alternative protein sources has grown steadily in recent years. Achieving a sustainable, demand-oriented protein supply requires balancing nutritional quality with technological feasibility. This bachelor’s thesis conducts a systematic literature review of protein quality measured by DIAAS and PDCAAS for oilseeds, legumes, mycoproteins, and microalgae relevant to Germany. An expert interview adds a technological perspective on current applications, development opportunities, and the potential contribution of these alternatives to protein supply in the general adult population. Soybeans reach an average “high-quality” rating (DIAAS ≥100). Rapeseed, peas, and chickpeas fall in the “good” range (75–99). Lupine, faba beans, and lentils score below 75 on average and are likely to benefit from protein blending or processing (e.g., fermentation). Mycoprotein (F. venenatum) shows high PDCAAS values (99.6–101), whereas spirulina and chlorella are in a lower range (63–84). For microalgae, cell-wall disruption appears to further improve protein quality. Technologically, soy and peas currently offer the broadest applicability. Mycoprotein is especially relevant for high-quality meat analogues due to its structuring properties. Microalgae display promising foaming and emulsifying functions, but food applications are currently limited. Overall, the paper provides an up-to-date overview of nutritional quality and practical applicability for key plant and microbial proteins. It supports product development and research by guiding the targeted selection of alternative proteins suited for physiologically high-quality substitutes. It also outlines priorities for future studies, including DIAAS data for underrepresented legumes and microbial proteins and systematic evaluation of processing effects
KI-generierte Musik und die GEMA-Vermutung : eine Analyse rechtlicher und praktischer Aspekte
Get PDFGenerative künstliche Intelligenz ermöglicht es, Musikstücke zu erzeugen, die immer weniger von menschlich produzierten Musikwerken zu unterscheiden sind. Diese Entwicklung stellt nicht nur das Urheberrecht vor neue Herausforderungen, sondern betrifft auch musikalische Verwertungsgesellschaften wie die GEMA. In diesem Kontext wirft dies Fragen für die Anwendung der GEMA-Vermutung auf. In der Arbeit werden die rechtlichen und praktischen Problemfelder eines wachsenden Anteils KI-generierter Musik auf die Anwendbarkeit dieser Vermutungsregelung herausgestellt. Die Analyse basiert auf Einbeziehung juristischer und interdisziplinärer Fachliteratur, Gerichtsurteile zur GEMA-Vermutung, aktueller Studien zur Prognose über die Verbreitung von KI-generierter Musik sowie einem kurzen Praxistest ausgewählter KI-Tools zur Musikgenerierung. Zudem wird das Thema möglicher Kennzeichnungsmethoden für KI-generierte Inhalte aufgegriffen und in diesem Zusammenhang ein kurzer Blick auf bestehende Transparenzpflichten geworfen
Large Language Models for Software Development: Evaluating the Feasibility of Local Large Language Models for Code Generation
Get PDFDie Fähigkeit von großen Sprachmodellen natürliche Sprache in Code umzuwandeln, hat sich in den letzten Iterationen erheblich verbessert. Bestehende Methoden wie GitHub Copilot zeigen, dass ihre Benutzung äußerst hilfreich sein kann, jedoch ihre Funktionalität nur über externe Anbieter zugänglich ist. Dies kann ein Problem für Unternehmen mit strengen Datenschutz- oder Compliance-Anforderungen sein. Eine Alternative dazu könnten lokale Sprachmodelle sein. Lokale Sprachmodelle, die Code unter Verwendung von
unternehmensinternen Code-Repositories generieren können, können insbesondere für Unternehmen
mit strengen Datenschutzanforderungen von Vorteil sein. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Machbarkeit von lokalen Sprachmodellen zur Code- Generierung zu untersuchen. Diese Arbeit untersucht, inwieweit Retrieval-Augmented Generation genutzt werden kann, um den notwendigen Code aus dem unternehmens-internen Repository als Kontext zu holen. Mit dem Kontext soll das Sprachmodell anschließend Code
generieren. Zusätzlich wird in dieser Arbeit untersucht, inwieweit Sprachmodelle mithilfe von Filament-
Code und der Filament-Dokumentation durch Fine-Tuning trainiert werden können. Abschließend wird diese Arbeit untersuchen, wie die Kombination von RAG und Fine-Tuning genutzt werden kann, um die Leistung in der Codegenerierung zu steigern.The ability of Large Language Models (LLMs) to transform natural language into code has significantly
improved over the last iterations. Existing methods, such as GitHub Copilot, demonstrate that their usability is highly robust, but their functionality can only be accessed through external providers. This can pose a problem for companies with strict data protection or compliance requirements. An alternative to this could be local LLMs. Local code generation LLMs that can generate code using company internal code repository can be particularly beneficial for companies with stringent data protection requirements. The motivation of this bachelor thesis is therefore to investigate the feasibility of using local LLMs for code generation. This thesis investigates the extent to which Retrieval-Augmented Generation (RAG) can be used, to retrieve the necessary code from the companies internal repository to generate code. It will also explore how RAG can enhance the usability and relevance of LLM-generated outputs. Additionally, this thesis will investigate the extent to which LLMs can be fine-tuned using examples from private code repositories, such as Philips’ internal repository for User Interface (UI) components, known as Filament. Finally, this thesis will examine how the combination of both RAG and fine-tuning on a companies private repository can be leveraged to maximize performance for code generation tasks
Off-gas balancing for bioprocess monitoring Pichia pastoris bioprocesses
No full textAlternativeReviewe
Critical consideration towards broad consent by patient experts : results of a semi-structured interview study on the secondary use of medical data
No full textBackground: Some would argue that there is a moral obligation to make the personal health data stored in databases and biobanks available for secondary research use. Yet, it is unclear what ways to gain consent to use the stored data for secondary research purposes are both effective and respectful of the patient’s autonomy. One prominent example under discussion is broad consent. As a form of consent in which specific study objectives are not defined, it is seen by many as an efficient alternative to the established consent of participants. Research on subjects' attitudes towards and their discursive reflections on broad consent is, however, limited. With our study, we aimed to gain deeper insights into the views and (normative) attitudes towards broad consent by members and representatives of patient organizations. Methods: Semi-structured interviews were conducted with members (N = 13) and representatives (N = 9) of German patient organizations. Subsequently, we evaluated the material using content analysis. Results: The results initially indicate a general agreement with broad consent among members and representatives of patient organizations. In contrast to the results of some existing studies on broad consent, our analysis reveals limitations in this regard: Positive assessments relate less to broad consent in particular, but rather to overarching regulations on secondary data use that deviate from broad consent. Broad consent is criticized for exactly what it was originally intended to regulate: reduced flow of information, lack of a concrete and communicated research objective, and coverage of (too) long periods of time. The interviewees often formulated specific ideas and wishes about appropriate procedures for consenting to secondary data use, i.e., specific governance structures, thus (implicitly) conceptualizing "informed consent" as the gold standard of consent procedures. Conclusions: The interviewees consider the provision of data for secondary use to be important for the improvement of treatment methods, freedom of research, and ethical considerations such as reciprocity. However, these values are linked to conditions in the stakeholders' considerations and thus appear less absolute and universal than conditional and situated. Qualitative, empirical-ethical research can make this inherent complexity of ethical attitudes of stakeholders as negotiation processes tangible and fruitful for medical ethical practice.PeerReviewe
Cost-utility analysis of a collaborative and stepped care model in patients with mental disorders in German primary care (the COMET study)
No full textBackground: In order to reduce the health burden and the health care costs caused by the most common mental disorders, health care systems throughout Europe have tried to improve services and treatment choices. Recently, a collaborative and stepped care (CSC) model for patients with depressive, anxiety, somatoform or alcohol-related disorders and their comorbidities was developed and implemented under routine care conditions in Germany. The aim of this study was to determine the cost-effectiveness of this CSC model from a societal perspective with a 12-month follow-up. Methods: This study was part of a cluster-randomized controlled trial to compare a CSC model with treatment as usual (TAU) in patients with depressive, anxiety, somatoform or alcohol-related disorders and their comorbidities in German routine care. The cost-effectiveness of the CSC model compared with TAU was analyzed based on the incremental cost-utility ratio (ICUR) with quality-adjusted life years (QALYs) based on the EQ-5D-5L index as measure of health effect. The uncertainty of the ICUR was assessed using cost-effectiveness acceptability curves based on net-benefit regressions. Results: In total, n = 307 patients in the CSC and n = 308 patients in the TAU group were included, with a mean age of 38 and 43 years, respectively. There were no differences in mean QALYs and total costs between the CSC (0.86 QALY, 27,174€) and the TAU group (0.86 QALY, 26,441€). Only the adjusted mean costs for outpatient mental health services were higher in the CSC group (+685€; 95% CI 398€ to 972€; p < 0.001). The probability of cost-effectiveness of the CSC model was 35% at a willingness-to-pay (WTP) of 0€ and 34% at a WTP of 50,000€ per additional QALY. Conclusion: The evaluated CSC model was unlikely to be cost-effective compared with TAU from a societal perspective for patients with depressive, anxiety, somatoform or alcohol-related disorders and their comorbidities during the 12-month follow-up period. The higher mean costs for outpatient mental health services might indicate that general practitioners in the CSC group were able to refer patients to psychotherapists and psychiatrists more frequently through the network of health care providers. Trial registration: ClinicalTrials.gov: NCT03226743. Registration date: 24/7/2017.PeerReviewe
Crime Prediction mit Machine Learning
Get PDFAngesichts zunehmender Verfügbarkeit von Kriminalitätsdaten bieten maschinelle Lernverfahren neue Möglichkeiten zur Identifizierung von Kriminalitätsschwerpunkten und Planung präventiver Maßnahmen. Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Anwendung und dem Vergleich verschiedener Machine-Learning-Algorithmen wie Decision Tree, Random Forest, XGBoost und K-Nearest Neighbors zur Vorhersage von Verbrechen auf Basis des öffentlich zugänglichen San Francisco Crime Datasets. Ziel der Arbeit ist es, die Leistungsfähigkeit unterschiedlicher Klassifikationsmodelle zu bewerten und deren Stärken und Schwächen bei der Klassifikation multiklassiger, unausgewogener Daten zu analysieren. Die besten Ergebnisse
wurden mit XGBoost mit Beschränkung auf die zehn häufigsten Verbrechenskategorien erzielt (Accuracy: ~33 %). Dennoch zeigen die insgesamt niedrigen F1-Scores, dass seltene Klassen nur unzureichend vorhergesagt werden. Die Ergebnisse machen deutlich, dass herkömmliche Modelle bei unausgeglichenen Klassen-zuweisungen an ihre Grenzen stoßen. Zur Verbesserung der Modellleistung wurde Feature Engineering eingesetzt. Zusätzlich wird auf ethische Herausforderungen und datenschutzrechtliche Probleme eingegangen.In view of the increasing availability of historical crime data, machine learning methods offer new possibilities for identifying crime hotspots and planning preventive measures. This bachelor thesis deals with the application and comparison of different machine learning algorithms for predicting crime based on the publicly available San Francisco Crime Dataset. The aim of the thesis is to evaluate the performance of different classification models and to analyse their strengths and weaknesses in the classification of multiclass, unbalanced data. The best results were achieved with XGBoost when restricted to the ten most frequent crime categories (Accuracy:~33 %). Nevertheless, the overall low F1 scores show that rare classes are insufficiently
predicted. The results show that conventional models reach their limits with unbalanced class assignments. Feature engineering was used to improve model performance. In addition, ethical challenges and data protection issues are addressed