OPUS-Publikationsserver der Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin
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Home market influence on internationalization strategies of United States and Germany-based electronic commerce companies - comparative analysis of Amazon and Zalando
No full textComparative analysis of the sustainability of centralized and decentralized transportation networks
No full textCelebrities in Microfilm Advertising: The impact of celebrity liking and celebrity-brand fit on advertising effectiveness
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Digitalisierung von Produktionsprozessen - Herausforderungen und aktuelle Entwicklungen in deutschen produzierenden KMU
No full textManagement in globalen Konzernen - Die Diversität von Vorständen als strategisches Instrument
No full textDiscrimination of Bias and Development in Machine Learning
No full textMany fields of science and business are currently undergoing technological changes. Possible future prospects and the impact of our ever increasing reliance on digital algorithms are key factors influencing this field of research. However, only few confront contemporary digitalization with socially unjustified effects. Therefore, this work focuses on the main research question: Can the transparency and fairness concerning the probabilistic distributions of computer based selections be ensured? Or, in contrary, do the current power ranks promote an amplification of bias found in training datasets that swiftly impact marginalized populations at scale. We are still a long way from intellectual and creative thinking computer networks. Our current notion of artificial intelligence (AI) is based on neural networks, which can emit individual "thought processes" based on historical data and homogeneous developer teams. This is not self contained thinking but merely a copy of human thought patterns, which may well be affected by discrimination, e.g. job selection,
credit-ratings, healthcare or other types of personal appraisals. Machine Learning (ML), so far, can not filter out individual human abilities based on historical data and discriminating coding.
This work discusses possible reasons for biased opinions of machine learning classification systems. Also, the social question focusing on gender roles and potential winners and losers through technological changes are explored. Finally, approaches for anti discriminatory use of AI are proposed
Vereinbarung zur Veröffentlichung wissenschaftlicher Publikationen über den OPUS-Publikationsserver der HWR Berlin (Deposit-Lizenz)
Get PDFFür die digitale Veröffentlichung wissenschaftlicher Publikationen wird zwischen Publizierenden und Hochschule eine Deposit-Lizenz vereinbart, d. h. es wird ein Veröffentlichungsvertrag geschlossen. In der Deposit-Lizenz wird u. a. dokumentiert, welche Art der Bereitstellung von den jeweiligen Autorinnen und Autoren auf dem OPUS-Publikationsserver der HWR Berlin gewünscht wird. Die Hochschulbibliothek empfiehlt im Rahmen des Open Access die Auswahl einer Creative-Commons-Lizenz (bevorzugt CC-BY 4.0).
Die Deposit-Lizenz kann über den OPUS-Publikationsserver heruntergeladen werden.
Dieses Dokument wird von den Publizierenden digital ausgefüllt, ausgedruckt und unterschrieben.
Dieses Dokument wird von der Hochschulbibliothek archiviert.A deposit license is agreed between the publisher and the university for the digital publication of scientific publications, i. H. a publication contract will be concluded. Among other things, the deposit license documents which type of provision is desired by the respective authors on the OPUS publication server of the HWR Berlin. The university library recommends selecting a Creative Commons license (preferably CC-BY 4.0) as part of Open Access.
The deposit license can be downloaded via the OPUS publication server.
This document is filled out digitally, printed out and signed by the publisher.
This document is archived by the university library
Leitlinien zur Veröffentlichung auf dem OPUS-Publikationsserver der Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin
Get PDFDer OPUS-Publikationsserver ist der institutionelle Publikationsserver der Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin (HWR Berlin). Er bietet die organisatorischen und technischen Möglichkeiten, Inhalte in digitaler Form zu publizieren, zu archivieren und dauerhaft zugänglich zu machen. Der OPUS-Publikationsserver ermöglicht sowohl den hochschulinternen Zugang als auch den weltweit freien Zugang im Sinne des Open Access. Dieser Dienst wird durch die Hochschulbibliothek kostenfrei angeboten.
Perspektivisch soll der Server auch dem Nachweis von Forschungsmetadaten dienen