Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt Publikationsserver OPUS
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Corporate Governance Reporting mittels Wertschöpfungsrechnungen
No full textDie Wertschöpfungsrechnung ist ein seit langer Zeit bekanntes Rechenwerk, welches im Laufe der Zeit zu unterschiedlichen Zwecken verwendet wurde. Die wesentliche Besonderheit der Wertschöpfungsrechnung ist die Orientierung an den Stakeholder-Gruppen des Unternehmens, wodurch sie sich als aussagekräftiges Berichtsinstrument für das Corporate-Governance-Reporting anbietet. Aufgrund der Connectivity zu den übrigen Rechenwerken der Finanzberichterstattung zeichnet sie sich gleichermaßen durch ihre einfache Anwendbarkeit und gute Nachvollziehbarkeit aus. Nach einer einführenden Erläuterung zur Bedeutung des Wertschöpfungsbegriffs für die Corporate Governance wird der konzeptionelle Ansatz der Wertschöpfungsrechnung vorgestellt. Anschließend wird der aktuelle Einsatz
der Wertschöpfungsrechnung in den einhundert größten börsennotierten Konzernen in Deutschland untersucht. Der Beitrag schließt mit Überlegungen zur konzeptionellen Weiterentwicklung der Wertschöpfungsrechnung
Improved Calculation of the Force Density in the Air Gap of a Squirrel Cage Induction Machine for NVH Simulation
No full textWork in Progress: Methodik zur Ableitung von Sanierungsstrategien für Nichtwohngebäude im Bestand mittels mathematischer Optimierung
No full textDie energetische Bestandssanierung hat für die Dekarbonisierung des Gebäudesektors in Europa eine entscheidende Funktion. Mathematische Optimierungsverfahren können für eine ganzheitliche Betrachtung und Optimierung von Sanierungsentscheidungen eingesetzt werden. Sie ermöglichen einen effizienten Einsatz von knappen personellen, finanziellen und materiellen Ressourcen. Die Verbreitung in der Praxis ist allerdings bisher nur sehr gering. Das Autorenteam erkennt hier strukturell bisher nicht genutztes Potenzial und stellt neue Ergebnisse zum Einsatz einer entwickelten Optimierungsmethodik zur Ableitung von Sanierungsstrategien für Bestandsgebäude vor. Die Methodik berücksichtigt in der Zielfunktion wahlweise Kostenaspekte und CO2-Ausstoß und wird hier erstmals auf ein fiktives Nichtwohngebäude mit zwei unterschiedlichen Nutzungstypen angewendet. Die Optimierung erfolgt exemplarisch hinsichtlich der Reduktion des betriebsbedingten CO2-Ausstoßes. Die Ergebnisse zeigen die vielversprechende Anwendbarkeit der Methodik zur Ableitung von Sanierungsstrategien für Bestandsgebäude
Evaluating Different Deep Learning Approaches for Tree Health Classification Using High-Resolution Multispectral UAV Data in the Black Forest, Harz Region, and Göttinger Forest
Get PDFWe present an evaluation of different deep learning and machine learning approaches for tree health classification in the Black Forest, the Harz Mountains, and the Göttinger Forest on a unique, highly accurate tree-level dataset. The multispectral UAV data were collected from eight forest plots with diverse tree species, mostly conifers. As ground truth data (GTD), nearly 1500 tree polygons with related attribute information on the health status of the trees were used. This data were collected during extensive fieldwork using a mobile application and subsequent individual tree segmentation. Extensive preprocessing included normalization, NDVI calculations, data augmentation to deal with the underrepresented classes, and splitting the data into training, validation, and test sets. We conducted several experiments using a classical machine learning approach (random forests), as well as different convolutional neural networks (CNNs)—ResNet50, ResNet101, VGG16, and Inception-v3—on different datasets and classes to evaluate the potential of these algorithms for tree health classification. Our first experiment was a binary classifier of healthy and damaged trees, which did not consider the degree of damage or tree species. The best results of a 0.99 test accuracy and an F1 score of 0.99 were obtained with ResNet50 on four band composites using the red, green, blue, and infrared bands (RGBI images), while VGG16 had the worst performance, with an F1 score of only 0.78. In a second experiment, we also distinguished between coniferous and deciduous trees. The F1 scores ranged from 0.62 to 0.99, with the highest results obtained using ResNet101 on derived vegetation indices using the red edge band of the camera (NDVIre images). Finally, in a third experiment, we aimed at evaluating the degree of damage: healthy, slightly damaged, and medium or heavily damaged trees. Again, ResNet101 had the best performance, this time on RGBI images with a test accuracy of 0.98 and an average F1 score of 0.97. These results highlight the potential of CNNs to handle high-resolution multispectral UAV data for the early detection of damaged trees when good training data are available
Self-employed and stressed out? The impact of stress and stress management on entrepreneurs’ mental health and performance
Get PDFErster! Die THWS geht vollständig live mit FOLIO – oder doch nicht?
Get PDFAls erste Hochschulbibliothek in Deutschland geht die THWS mit voller Verbundanbindung und allen Modulen im Sommer 2024 live
Needs of amyloidosis patients and their care providers: design & first results of the A MY-NEED S research and care program
No full textAmyloidosis represents a rare yet heterogeneous multi-system disorder associated with a grave prognosis and an enormous psycho-emotional strain on patients, relatives, and caregivers. We here present the overall study design and first results ofMY-NEED, a research program aiming to systematically assess the needs of patients suffering from amyloidosis, their relatives and health care professionals (HCPs), and develop an amyloidosis-specific care approach.MY-NEEDuses a mixed-methods approach including focus groups (step 1), a questionnaire-based broad evaluation within the local amyloidosis patient collective (step 2), and the development of a needs-adapted care concept (step 3).Seven patients, six relatives and five HCPs participated in the focus groups (step 1). At the time of diagnosis, patients expressed the need of a smooth diagnostic process, possibly enhanced through improved awareness and better education of local HCPs. There was a strong wish to receive well-founded information and comprehensive support including companionship during medical visits, experience the feeling of being understood, find trust in that "everything possible" is being done, and have effortless access to centre staff. In the course of the disease, patients favoured that the specialized centre should manage treatment coordination, monitoring and psychosocial support. The interface between centre and local HCPs was regarded of particular importance, requiring further investigation into its optimal design.Patients with amyloidosis express particular needs that should appropriately be considered in specifically tailored care concepts
Social Entrepreneurship for Innovation, Value Creation and Economic Growth
Get PDFConference Proceedings of the Würzburg International Business Forum´s 7th International Business Conference 2024. Held at Dogus University in Istanbul / Turkiye. Topic of the Conference: Social Entrepreneurship for Innovation, Value Creation and Economic Growt
Zur Absenkung der Niedrigsteuergrenze für die Hinzurechnungsbesteuerung ab 1.1.24
No full textIm Zuge der Einführung der globalen Mindeststeuer hat der Gesetzgeber
im Mindestbesteuerungsrichtlinie-Umsetzungsgesetz mit Wirkung ab dem
1.1.24 eine Absenkung der Niedrigsteuergrenze bei der Hinzurechnungsbesteuerung
von 25 % auf 15 % vorgenommen. Dadurch wird eine Doppelbesteuerung
aufgrund von Anrechnungsüberhängen vermieden. Da die Aufhebung
der Gewerbesteuerpflicht des Hinzurechnungsbetrags im Laufe
des Gesetzgebungsverfahrens gestrichen wurde, kann es in bestimmten
Fällen jedoch zu stark divergierenden Steuerbelastungen passiver Einkünfte
von Tochtergesellschaften kommen. Diese fragwürdigen Ergebnisse sollen
nachfolgend anhand der Besteuerung von Kapitalgesellschaften dargestellt
werden