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Music Therapy for Older Adults - Promoting Wellbeing, Health Outcomes, and Cost-Effectiveness
No full textMMTSCNet: Multimodal Tree Species Classification Network for Classification of Multi-Source, Single-Tree LiDAR Point Clouds
No full textTrees play a critical role in climate regulation, biodiversity, and carbon storage as they cover approximately 30% of the global land area. Nowadays, Machine Learning (ML)is key to automating large-scale tree species classification based on active and passive sensing systems, with a recent trend favoring data fusion approaches for higher accuracy. The use of 3D Deep Learning (DL) models has improved tree species classification by capturing structural and geometric data directly from point clouds. We propose a fully Multimodal Tree Species Classification Network (MMTSCNet) that processes Light Detection and Ranging (LiDAR) point clouds, Full-Waveform (FWF) data, derived features, and bidirectional, color-coded depth images in their native data formats without any modality transformation. We conduct several experiments as well as an ablation study to assess the impact of data fusion. Classification performance on the combination of Airborne Laser Scanning (ALS) data with FWF data scored the highest, achieving an Overall Accuracy (OA) of nearly 97%, a Mean Average F1-score (MAF) of nearly 97%, and a Kappa Coefficient of 0.96. Results for the other data subsets show that the ALS data in combination with or even without FWF data produced the best results, which was closely followed by the UAV-borne Laser Scanning (ULS) data. Additionally, it is evident that the inclusion of FWF data provided significant benefits to the classification performance, resulting in an increase in the MAF of +4.66% for the ALS data, +4.69% for the ULS data under leaf-on conditions, and +2.59% for the ULS data under leaf-off conditions. The proposed model is also compared to a state-of-the-art unimodal 3D-DL model (PointNet++) as well as a feature-based unimodal DL architecture (DSTCN). The MMTSCNet architecture outperformed the other models by several percentage points, depending on the characteristics of the input data
Book review "Einwanderungsrecht (3rd ed.)" by v. Harbou, F., & Weizsäcker E. (Eds.) (2025)
No full textWerturteile in der Indikationsstellung – Eine interdisziplinäre Analyse
No full textZusammenfassung
Die Indikationsstellung basiert auf medizinischem Fachwissen und wird flankiert von professionsethischen Standards sowie rechtlichen Anforderungen. Diese Arbeit beleuchtet, inwiefern Werturteile Indikationsstellungen beeinflussen und welcher Umgang damit gerechtfertigt erscheint.
Die interdisziplinäre begriffliche und normative Analyse umfasst medizintheoretische Ansätze, Fallbeispiele, empirische Ergebnisse und juristische Überlegungen, um verschiedene Ebenen von Werturteilen im Indikationsprozess zu identifizieren und kritisch zu diskutieren.
Neben dem medizinischen Wissenskorpus beeinflussen Werturteile die Indikationsstellung. Dies trifft bereits auf die Wahl des Ziels aus allgemeinen Zielen der Medizin zu, auf das hin eine Maßnahme als indiziert geprüft wird. Zudem beeinflussen der individuelle Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheit sowie persönliche Überzeugungen und gesellschaftliche Normen die Indikationsstellung. Manche Werturteile sollten nicht in die Indikationsstellung einfließen. Insbesondere wirtschaftliche Überlegungen oder Verteilungsentscheidungen sollten unabhängig von Indikationsstellungen geprüft werden. Es dient der Klarheit und Transparenz, ärztliche Wertungen und Präferenzen von Patientinnen getrennt zu analysieren, zu explizieren und im Entscheidungsprozess zusammenzuführen.
Werturteile in der Indikationsstellung sind unvermeidbar, erfordern aber einen bewussten Umgang. Sie sollten transparent gemacht werden, um ärztlicherseits indizierte oder nichtindizierte Maßnahmen fallspezifisch zu begründen und die Selbstbestimmung von Patientinnen zu stärken. Außerdem ist ein gesellschaftlicher Diskurs notwendig, um bestimmte Einflüsse, beispielsweise ökonomische, sachgerecht zu adressieren und nicht implizit mit Indikationsstellungen zu vermengen
Towards Dynamic Human–Robot Collaboration: A Holistic Framework for Assembly Planning
Get PDFThe combination of human cognitive skills and dexterity with the endurance and repeatability of robots is a promising approach to modern assembly. However, efficiently allocating tasks and planning an assembly sequence between humans and robots is a manual, complex, and time-consuming activity. This work presents a framework named “Extract–Enrich–Assess–Plan–Review” that facilitates holistic planning of human–robot assembly processes. The framework automatically Extracts data from heterogeneous sources, Assesses the suitability of each assembly step to be performed by the human or robot, and Plans multiple assembly sequence plans (ASP) according to boundary conditions. Those sequences allow for a dynamic adaptation at runtime and incorporate different human–robot interaction modalities that are Synchronized, Cooperative, or Collaborative. An expert remains in the loop to Enrich the extracted data, and Review the results of the Assess and Plan steps with options to modify the process. To experimentally validate this framework, we compare the achieved degree of automation using three different CAD formats. We also demonstrate and analyze multiple assembly sequence plans that are generated by our system according to process time and the interaction modalities used
Deep Reinforcement Learning for Adaptive Job Shop Scheduling in Robotic Cells: Handling Disruptions Effectively
No full textDatenqualität in der Praxis: Einfache Methoden zur Umsetzung des Datenqualitätsmanagements
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