Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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Sachbericht
No full textKlinische Leitlinien empfehlen die kognitive Verhaltenstherapie für Insomnie (KVT-I) als Therapie der Wahl für Insomnien, da in Bezug auf die Effektivität der Behandlung sehr überzeugende Evidenz vorliegt. Die KVT-I ist eine psychotherapeutische Behandlung, die mehrere so genannte Behandlungskomponenten umfasst: Psychoedukation, Schlafrestriktion, Stimuluskontrolle, Entspannungsverfahren und kognitive Therapie. Die relative Effektivität dieser einzelnen Behandlungskomponenten wurde jedoch bislang nicht meta-analytisch untersucht. Für die gegenwärtige Meta-Analyse wurde in PubMed, MEDLINE, PsycINFO,
PsycARTICLES und CINAHL eine Literaturrecherche durchgeführt, wobei Suchbegriffe verwendet wurden, die sich auf die Themen Insomnie und KVT-I beziehen. Darauf basierend wurden Effektstärken (Cohen’s d) für den Vergleich von Baseline- und Post-Treatment-Werten mittels einer Komponenten-Netzwerk-Meta-Analyse berechnet. 80 Studien mit 15.351 Studienteilnehmer:innen (mittleres Alter: 44,9 Jahre, 70,1% Frauen) wurden in die Meta Analyse eingeschlossen. Für den primären Outcome, den Schweregrad der Insomnie, zeigten sich signifikante positive Effekte für die Schlafrestriktion (d = -,45; 95% Konfidenzintervall:
[-,63; -,26]) und die kognitive Therapie (d = -,28; 95% Konfidenzintervall: [-,48; -,09]). Insgesamt legen die Ergebnisse nahe, dass die Schlafrestriktion die subjektive Schlafkontinuität und Schlafqualität verbessert und die Stimuluskontrolle die subjektive und objektiv gemessene Schlafdauer verbessert. Hingegen zeigten sich keine signifikanten Effekte für Psychoedukation und Entspannungsverfahren, und keine weiteren positiven Effekte für objektive Schlafparameter als Outcomes. Die am häufigsten beobachteten Quellen für ein erhöhtes Risiko für Bias in den Originalstudien waren der Verzicht auf Verblindung, fehlende Outcome-Daten und das Fehlen von Studienprotokollen. Die Ergebnisse dieser Komponenten Netzwerk-Meta-Analyse legen nahe, dass es sich bei der Schlafrestriktion, der Stimuluskontrolle und der kognitiven Therapie um die effektivsten Komponenten der KVT-I handelt
Verbundprojekt: GAIA-X 4 AMS - Advanced Mobility Services; Schlussbericht des Teilvorhabens: Spezifikation auf Basis der Anforderungsanalyse sowie Hard- und Softwaretechnische Realisierung des Gesamtsystems für die Umfeldwahrnehmung im Fahrzeug, sowie Nutzung und Anbindung der kollektiven Fahrzeugdaten an das Gaia-X-Ökosystem
No full textThe Gaia-X 4 Advanced Mobility Services (AMS) project is part of the “Gaia-X 4 Future Mobility” project family and focuses on the development of future mobility applications using the Gaia-X data and services ecosystem. Gaia-X-4 AMS addresses relevant aspects that are crucial for the implementation of use cases in the field of “connected and automated driving.” The goal is to define and implement a data and service landscape that describes the Gaia X data space for mobility. This includes both the data itself and the necessary data interfaces and basic services, such as security mechanisms, architecture, etc. Another central focus of the project is on the management of the underlying IT resources within the framework of capacity management. Furthermore, the goal is to design the data space based on the Gaia-X specifications in such a way that sector coupling will be possible seamlessly and efficiently. To this end, established technologies will be used, above all the International Data Space (IDS).
Continental is responsible for the sub-project: “Specification based on requirements analysis and hardware and software implementation of the overall system for environmental perception in the vehicle, as well as use and connection of collective vehicle data to the Gaia-X ecosystem.
Schlussbericht des Projekts im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung : Förderschwerpunkt: Energieeffiziente Gebäude- Innovationsprojekte
No full textZiel des Forschungsprojekts FlexEhome war die Entwicklung, Errichtung und messtechnische Begleitung eines Einfamilienhauses, das seinen gesamten Energiebedarf ganzjährig selbstständig aus lokal genutzter solarer Strahlungsenergie decken kann und sich dabei netz- und energiesystemdienlich verhält. Dieses Ziel wurde vollumfänglich erreicht.
Das realisierte Konzept setzt ausschließlich auf marktverfügbare, massenproduzierte Komponenten und ist weitgehend ortsunabhängig an unterschiedliche Grundstücksgegebenheiten anpassbar. Neben einer Photovoltaikanlage und einer Luft-Wasser-Wärmepumpe, inkl. Wärmespeichersystem für Heizung und Trinkwarmwasser, bildet das picea-System von HPS Home Power Solutions mit einem Elektrolyseur, einer Brennstoffzelle, einer Batterie, einer Lüftungsanlage mit Wärmerückgewinnung und einem Druckwasserstoffspeicher das Herzstück der saisonalen Energiespeicherung. Durch konsequente Nutzung der Prozessabwärme der Wasserstoffstrecke für Brauchwarmwasser und Raumwärme wurden Nutzungsgrade von rund 80% erreicht.
Die Koordination aller Energieflüsse übernimmt eine eigens entwickelte Energiemanagementplattform auf Basis einer ökonomischen modellprädiktiven Regelung (EMPC) mit KI-gestützter Lastprognose. Sie steuert Wasserstoffstrecke, Batteriespeicher, PV-Anlage und Wärmepumpe aufeinander abgestimmt und berücksichtigt dabei variable Strompreise sowie Einspeise- und Netzbezugsbeschränkungen vorausschauend.
Im Monitoring-Zeitraum 2024/25 wurde das Gebäude von einer vierköpfigen Familie bewohnt. Der Jahres-Vollversorgungsgrad betrug 97%, wobei die verbleibenden 3% auf regelungsbedingte Netzbezüge zurückzuführen sind. Die spezifische Raumwärmenachfrage lag bei 30 kWh/m²a. Die Lebenszyklusanalyse weist einen Treibhausgasausstoß von 11,75 kg CO₂/m²a aus und unterschreitet damit das Zielwertband der planetaren Grenzen von 12–17 kg CO₂/m²a
Abschlussbericht zum Mikroprojekt
No full textDas Projekt PurifyFDCA untersuchte Möglichkeiten zur Reduktion farbgebender Begleitstoffe in der Herstellung biobasierter Furandicarbonsäure (FDCA). Dabei wurden verschiedene Prozessstufen hinsichtlich ihres Beitrags zur Produktqualität bewertet und zentrale Ansatzpunkte für eine Farbminimierung identifiziert. Die Ergebnisse schaffen eine belastbare Grundlage für weitere technologische Entwicklungs‑ und Skalierungsschritte und unterstützen zugleich die Ziele nachhaltiger, ressourcenschonender chemischer Produktionsprozesse
Abschlussbericht
No full textDer Forschungsbericht „Digital Enterprise - Durchgängige Datenmodellierung für industrielle Anlagen-Engineering- und Produktionsprozesse“ beschreibt den Beitrag von Siemens zum Verbundprojekt DIAMOND „Digitale Anlagenmodellierung mit neutralen Datenformaten“. Das Projekt DIAMOND war Teil im Modul a2 des Förderrahmens „Zukunftsinvestitionen Fahrzeughersteller und Zulieferindustrie“ im Konjunkturpaket vom Juni 2020 (Ziffer 35c, kurz: KoPa 35c) der Bundesregierung Deutschland (BMWE).
Das Projekt adressiert eine zentrale Herausforderung der Automobilindustrie: die fehlende Datendurchgängigkeit in komplexen Anlagenplanungsprozessen. Das Projekt zielt darauf ab, die Planungseffizienz drastisch zu steigern und Industrie 4.0 Use Cases flächendeckender anwendbar zu machen. Die Basis dafür bildet ein domänenübergreifendes, gemeinsames Informations- und Datenmodell (Common Data Model, CDM)
