Offenburg University of Applied Sciences
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6641 research outputs found
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Digital Trends Changing Solution Selling: An Overview of Use Cases
No full textDigital technologies have the potential to change well-established practices in business-to-business (B2B) sales. This paper gives an overview to understand how digital trends (e.g., emerging technologies) will impact the future of solution selling. For this purpose, solution business is seen from a process-oriented point of view. This article presents insights into digital use case scenarios changing the solution selling process
How Do Training Methods Influence the Utilization of Vision Models?
No full textNot all learnable parameters (e.g., weights) contribute equally to a neural network's decision function. In fact, entire layers' parameters can sometimes be reset to random values with little to no impact on the model's decisions. We revisit earlier studies that examined how architecture and task complexity influence this phenomenon and ask: is this phenomenon also affected by how we train the model? We conducted experimental evaluations on a diverse set of ImageNet-1k classification models to explore this, keeping the architecture and training data constant but varying the training pipeline. Our findings reveal that the training method strongly influences which layers become critical to the decision function for a given task. For example, improved training regimes and self-supervised training increase the importance of early layers while significantly under-utilizing deeper layers. In contrast, methods such as adversarial training display an opposite trend. Our preliminary results extend previous findings, offering a more nuanced understanding of the inner mechanics of neural networks.
Code: https://github.com/paulgavrikov/layer_criticalit
Top-GAP: Integrating Size Priors in CNNs for more Interpretability, Robustness, and Bias Mitigation
No full textThis paper introduces Top-GAP, a novel regularization technique that enhances the explainability and robustness of convolutional neural networks. By constraining the spatial size of the learned feature representation, our method forces the network to focus on the most salient image regions, effectively reducing background influence. Using adversarial attacks and the Effective Receptive Field, we show that Top-GAP directs more attention towards object pixels rather than the background. This leads to enhanced interpretability and robustness. We achieve over 50% robust accuracy on CIFAR-10 with PGD ϵ=8255 and 20 iterations while maintaining the original clean accuracy. Furthermore, we see increases of up to 5% accuracy against distribution shifts. Our approach also yields more precise object localization, as evidenced by up to 25% improvement in Intersection over Union (IOU) compared to methods like GradCAM and Recipro-CAM
Olympische Spiele in Paris – ein Großprojekt aus der Perspektive einer teilnehmenden Athletin
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Aufbau und Evaluation einer FMCW-Radarkamera
No full textDie vorliegende Arbeit befasst sich mit Vermessung der Oberflächentopografie. Dafür wird die Distanz zur Oberfläche an mehreren Punkten mithilfe mehrerer FMCW-Radarsensoren gemessen. Für die Umsetzung wird eine dielektrische Linse zur Brechung der Radarsignale in verschiedene Winkelrichtungen verwendet. Durch die Linse müssen die verwendeten Sensoren nicht, wie in anderen vergleichbaren Systemen, zeitlich synchronisiert werden und es kann ein günstiges Messsystem aufgebaut werden, welches jedoch eine geringe Auflösung hat.
In der Arbeit wird dieses Messsystem aufgebaut, evaluiert und getestet. Dafür wird die Richtcharakteristik des Radarsystems vermessen, daraus Messaufbauten konzipiert und zwei Auswertungsmethoden implementiert. Dabei wird ein großes Augenmerk auf die Verarbeitung mithilfe von neuronalen Netzen gelegt wird. Es wurde die Distanzmessung an vier Punkten/Bereichen mit herkömmlicher Signalverarbeitung implementiert.
Mithilfe von neuronalen Netzen wurde versucht, eine Bildkonstruktion der zu vermessenden Oberfläche durchzuführen. Wegen der zu geringen Auflösung des Radarsystems konnten mehrere Objekte nicht voneinander unterschieden werden. Diese Verarbeitung funktionierte als Positionsdetektion bzw. zur Verfolgung eines Objektes jedoch stabil. Das Auflösunsgproblem sollte mit einer neuen Radarplatine mit 12 Radarsensoren behoben werden. Diese konnte jedoch wegen technischen Problemen nicht angesteuert und somit auch nicht ausgewertet werden.
Ein möglicher Anwendungsbereich dieses Systems ist deshalb die Füllstandmessung von Schüttgütern, da diese sich nicht unbedingt eben ausbreiten und so mehrere Messpunkte benötigt werden, um eine genauere Messung durchzuführen. Außerdem ist eine Anwendung zur Positionsbestimmung von einzelnen Objekten in drei Dimensionen denkbar
Die Auswirkungen kultureller Unterschiede auf die Wirksamkeit von Werbebotschaften in verschiedenen Ländern
No full textDie vorliegende Bachelorarbeit widmet sich der Untersuchung kultureller Unterschiede im Bereich Marketing, wobei der Fokus auf Deutschland und Ägypten liegt. Die zentrale Fragestellung lautet: In welchem Umfang beeinflussen die kulturellen Unterschiede zwischen Deutschland und Ägypten die Gestaltung und Wahrnehmung von Werbung? Es soll untersucht werden, inwiefern sich die genannten Unterschiede in der Werbestrategie widerspiegeln und welche spezifischen kulturellen Faktoren dabei eine Rolle spielen
Detecting vibrations in digital holographic multiwavelength measurements using deep learning
No full textDigital holographic multiwavelength sensor systems integrated in the production line on multi-axis systems such as robots or machine tools are exposed to unknown, complex vibrations that affect the measurement quality. To detect vibrations during the early steps of hologram reconstruction, we propose a deep learning approach using a deep neural network trained to predict the standard deviation of the hologram phase. The neural network achieves 96.0% accuracy when confronted with training-like data while it achieves 97.3% accuracy when tested with data simulating a typical production environment. It performs similar to or even better than comparable classical machine learning algorithms. A single prediction of the neural network takes 35 µs on the GPU
Entwicklung der Kinematik eines kostengünstigen 6-Achs-Vertikal-Knickarmroboters
No full textDie vorliegende Bachelorthesis beschäftigt sich mit der Entwicklung der Kinematik eines kostengünstigen 6-Achs-Vertikal-Knickarmroboters. Die Motivation liegt darin, in zukünftigen Versuchen im Rahmen des Labors Automatisierungssysteme einen günstigen, reproduzierbaren Vertikal-Knickarmroboters einzusetzen. Die Fertigung des Roboterarms erfolgt mit 3D-Druck-Technologie im FDM-Verfahren. Nach Formulierung der Zielsetzung und Festlegung der Anforderungen wird der Entwicklungsprozess näher beschrieben. Zunächst erfolgt die Konzeption der Elektronik. Unter Berücksichtigung einer möglichst günstigen Umsetzung beinhaltet die Elektronikkonzeption die Auswahl des Antriebstyps, die Ansteuerung der Motoren und deren Auswahl. Weiterhin wird eine geeignete Sensorik zur Lagemessung der Achsen gewählt und Netzteile zur Spannungsversorgung ausgelegt. Die Realisierung der Konstruktion des Roboters wird beleuchtet, nachdem grundlegende Überlegungen zum 3D-Druck-Verfahren, zur Lagerung und Übersetzungs- und Getriebeauslegung angestellt werden. Die Konstruktion und Umsetzung aller Armsegmente wird aufgezeigt. Es folgt eine Darstellung der erreichten Ergebnisse. Die Auswertung der Sensorik kann im Rahmen dieser Arbeit nicht realisiert werden, auch die Motorauslegung und die Antriebsart bleiben optimierbar. Dem gegenüber steht eine stabile Konstruktion und eine solide Grundlage für Optimierungen. Dies wird durch geringen Zukauf von Bauteilen, eine gute Austauschbarkeit der Bauteile, sowie die günstige Umsetzung ermöglicht. Diese Arbeit schafft durch vertikale Reduktion der Komplexität von Industrierobotern eine Zugänglichkeit für Bildungseinrichtungen und Studierende. Der Roboterarm ist kostengünstig reproduzierbar und zeigt Möglichkeiten des 3D-Drucks, auch im unteren Preissegment, auf
Entwicklung einer Alternativen Nachweismethode zur Bestimmung von Metformin in Wasser
No full textAn increasingly ageing society and the growing consumption of sugary foods are leading to a steady increase in the number of people suffering from type 2 diabetes mellitus. The active ingredient metformin, which inhibits the formation of new glucose in the liver, is often used for treatment. In addition to the increasing number of patients, the high quantities of metformin being excreted are also a cause for great concern. Metformin can interfere with steroid pathways by promoting glucose uptake and catabolism and can affect the endocrine system of vertebrates such as fish and mammals. The control of effluent limits for metformin is still very complex and expensive.
The aim of this work is to develop a thin-layer chromatography assay with which metformin can be detected by fluorescence. The prerequisite is that reproducibility with standard laboratory equipment is given and that the detection of metformin in a wastewater sample is possible in principle. Such an assay would reduce costs and time expenditure and at the same time enable reliable and regular testing of wastewater.
The assay resulting from the study showed that it enables the reproducible detection of metformin in water. However, it was not yet possible to achieve the required sensitivity to assess the metformin content in untreated wastewater samples within the limit value. However, the attempts to improve the sensitivity with DTT offer a promising prospect of a further possibility to improve the assay. The feasibility of concentrating a wastewater sample using SPE before using the assay was demonstrated. Qualitatively, the assay is therefore generally applicable. The prerequisite for this is sufficient concentration of the samples. However, use for quantitative evaluation can be falsified by a poor yield of analyte and therefore depends heavily on the efficiency of the SPE.Die immer stärker alternde Gesellschaft und der erhöhte Konsum von zuckerhaltigen Nahrungsmitteln sorgt für eine stetig steigende Anzahl an Diabetes mellitus Typ 2 Erkrankten. Zur Behandlung wird häufig der Wirkstoff Metformin verwendet, welcher die Neubildung von Glucose in der Leber hemmt. Neben den steigenden Patientenzahlen sind auch die hohen Mengen an wieder ausgeschiedenem Metformin mit großer Sorge zu beobachten. Metformin kann durch Förderung der Glukoseaufnahme und des Katabolismus in den Steroidstoffwechsel eingreifen und das endokrine System von Wirbeltieren wie Fischen und Säugetieren beeinflussen. Die Kontrolle von Abwasser-Grenzwerten ist bei Metformin bislang noch sehr aufwendig und teuer.
Das Ziel dieser Arbeit ist, einen Dünnschichtchromatographie Assay zu entwickeln mit dem Metformin anhand von Fluoreszenz nachgewiesen werden kann. Voraussetzung ist, dass eine Reproduzierbarkeit mit gängigen Laborutensilien gegeben und ein Nachweis von Metformin in einer Abwasserprobe grundsätzlich möglich ist. Ein solcher Assay würde den Kosten- und Zeitaufwand reduzieren und gleichzeitig eine zuverlässige und regelmäßige Überprüfung von Abwässern ermöglichen.
Es konnte ein Assay entwickelt werden, mit dem ein reproduzierbarer Nachweis von Metformin in Wasser möglich ist. Für eine Bewertung des Metformin-Gehaltes in unbehandelten Abwasserproben innerhalb des Grenzwertes konnte allerdings noch nicht die benötigte Sensitivität erreicht werden. Die Versuche mit DTT eine Verbesserung der Sensitivität zu erreichen, geben allerdings eine vielversprechende Aussicht auf eine weitere Möglichkeit den Assay zu verbessern. Die Umsetzbarkeit eine Abwasserproben mittels SPE vor dem Anwenden des Assays zu konzentrieren konnte belegt werden. Qualitativ ist der Assay somit grundsätzlich anwendbar. Voraussetzung hierfür ist ein ausreichendes Konzentrieren der Proben. Eine Nutzung zur quantitativen Bewertung hingegen kann durch eine schlechte Ausbeute an Analyt verfälscht werden und hängt somit stark von der Effizienz der SPE ab