Offenburg University of Applied Sciences
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Optimising peer-to-peer topology for blockchain-based industrial internet of things networks using particle swarm optimisation
No full textThe Industrial Internet of Things collects data from the environment to improve industrial processes. Data integrity, privacy, authorisation, and authentication attacks are among the security vulnerabilities in traditional IIoT networks. Blockchain is a potential solution to some of these security issues. However, the throughput of traditional blockchains has been a major drawback. Blockchain’s throughput could be improved by enhancing its peer-to-peer (P2P) communications. In the literature, current blockchain implementations use Random-Neighbour-Selection (RNS) to establish the P2P network; that is, peers randomly select their neighbours. However, existing studies have shown that RNS limits the effective throughput. In this study, we identify and analyse how key node features impact the performance of the network. Furthermore, we also investigate the impact of an optimised P2P topology on performance in comparison to RNS. To achieve this, we propose a Software-Defined-Networking-inspired blockchain architecture that decouples blockchain data from network management. We then use a blockchain simulator we extended to simulate and investigate the impact of optimising the P2P network on performance. Compared to existing solutions, the results show that, despite having a longer runtime, our approach reduces the number of control messages and finality time by at least 16% and 20%, respectively, while increasing transactional throughput by at least 46%
Practice problems
No full textSelected practice problems in the format of numerical problems, concept questions, and case studies are presented in this chapter. Each problem is labeled with an estimated level of difficulty and list of most relevant chapters. Solutions and hints for about half of these problems are provided in the following chapter
Digital gestützte Analyse von Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen und Defekteinflüssen auf die HCF-Lebensdauer der additiv gefertigten Legierung AlSi10Mg
No full textFür die additiv gefertigte Legierung AlSi10Mg wurde ein umfangreicher Datensatz mit über 1.000 Ermüdungsversuchen im überwiegend hochzyklischen Bereich erstellt. Er umfasst detaillierte Informationen zu Laserprozessparametern, Wärmebehandlungszuständen, Probengeometrien, Oberflächenqualitäten, Versuchsbedingungen sowie repräsentativen Festigkeits- und Lebensdauerkennwerten. Ziel der Arbeit ist es, Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen digital gestützt systematisch zu analysieren und insbesondere den Einfluss von Defektgrößen und Oberflächenzustand auf die Lebensdauer zu quantifizieren. Zur vereinheitlichten Bewertung der Lebensdauer wird ein bruchmechanisch motivierter Schädigungsparameter verwendet. Mithilfe statistischer Methoden wird untersucht, inwiefern zentrale Einflussgrößen – etwa Wärmebehandlung, Lastverhältnis, Defektgeometrie und Oberflächenzustand – durch den Parameter im Zeit- und Dauerfestigkeitsbereich adäquat erfasst werden. Die Ergebnisse eröffnen Potenziale für optimierte Prüf- und Auslegungskonzepte
Improving Feature Stability During Upsampling – Spectral Artifacts and the Importance of Spatial Context
No full textPixel-wise predictions are required in a wide variety of tasks such as image restoration, image segmentation, or disparity estimation. Common models involve several stages of data resampling, in which the resolution of feature maps is first reduced to aggregate information and then increased to generate a high-resolution output. Previous works have shown that resampling operations are subject to artifacts such as aliasing. During downsampling, aliases have been shown to compromise the prediction stability of image classifiers. During upsampling, they have been leveraged to detect generated content. Yet, the effect of aliases during upsampling has not yet been discussed w.r.t. the stability and robustness of pixel-wise predictions. While falling under the same term (aliasing), the challenges for correct upsampling in neural networks differ significantly from those during downsampling: when downsampling, some high frequencies can not be correctly represented and have to be removed to avoid aliases. However, when upsampling for pixel-wise predictions, we actually require the model to restore such high frequencies that can not be encoded in lower resolutions. The application of findings from signal processing is therefore a necessary but not a sufficient condition to achieve the desirable output. In contrast, we find that the availability of large spatial context during upsampling allows to provide stable, high-quality pixel-wise predictions, even when fully learning all filter weights
§ 110b Elektronische Formulare; Verordnungsermächtigung
No full textDieser umfassende Kommentar zum OWiG orientiert sich an den in der Praxis entscheidungserheblichen Fragen und erörtert diese auf wissenschaftlichem Niveau in prägnanter und leicht verständlicher Weise. Er bietet auch dort Lösungsvorschläge an, wo Gerichtsentscheidungen bisher noch nicht vorliegen.
Aufgezeigt werden dabei auch Querverbindungen zu benachbarten Rechtsgebieten, vor allem zum Straf- und Strafprozessrecht.
Den Bedürfnissen der Benutzer entsprechend enthält der Anhang u.a. eine Reihe bundesrechtlicher Regelungen, auf die das OWiG verweist oder an die es anknüpft, sowie eine größere Anzahl landesrechtlicher Zuständigkeitsvorschriften
