Hochschule Bonn-Rhein-Sieg
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Schlussbericht des Teilvorhabens "Konzeptionierung, Implementierung und Evaluation von Privacy-Dashboards im Arbeitnehmerdatenschutz" im Rahmen des Verbundprojekts "TrUSD - Transparente und selbstbestimmte Ausgestaltung der Datennutzung im Unternehmen"
No full textAgile Methoden für das IT-Controlling
No full textWährend sich die unternehmerische Arbeitswelt immer mehr in Richtung Agilität verschiebt, verharrt das IT-Controlling noch in alten, klassischen Strukturen. Diese Arbeit untersucht die Fragestellung, ob und inwieweit agile Ansätze im IT-Controlling eingesetzt werden können. Dieser Beitrag ist eine modifizierte Version des in der Zeitschrift „HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik“ (https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-022-00837-0) erschienenen Artikels „Agiles IT-Controlling“
On technology-assisted energy saving: challenges of digital plumbing in industrial settings
No full textFormelsammlung Wirtschaftsmathematik: Wissen kompakt für Studierende und Praktiker
No full textDiese etablierte Formelsammlung enthält und erklärt mathematische Formeln innerhalb ökonomischer Zusammenhänge, wie sie in den Wirtschaftswissenschaften und in der wirtschaftswissenschaftlichen Praxis unbedingt notwendig sind. Das Verständnis der Formeln und deren praktische Anwendung werden durch nützliche Hilfen und erklärliche Beispiele sinnvoll unterstützt, so dass der Kontext wirtschaftsmathematischer Formeln klar und verständlich dargestellt wird. Diese Formelsammlung ist ein unverzichtbares Tool für Studierende der Wirtschaftswissenschaften, aber auch ein nützliches Nachschlagewerk für Verantwortliche aus Wirtschaft, Politik und Lehre. Die Inhalte wurden für die 4. Auflage teilweise überarbeitet und ergänzt
3-Hydroxyisobutyric Acid Dehydrogenase Deficiency: Expanding the Clinical Spectrum and Quantitation of D- and L-3-Hydroxyisobutyric Acid by an LC-MS/MS Method
No full textRichtlinie zur Errichtung von wissenschaftlichen Einrichtungen und Betriebseinheiten der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg vom 14.09.2021
No full textBachelorprüfungsordnung 2021 in der Fassung der 1. Änderungsverordnung für die Studiengänge Betriebswirtschaft (B.Sc.) an den Campi Rheinbach und Sankt Augustin der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg vom 19.05.2022
No full textMental Load und Menstruation in der Hochschule
No full textAn der Hochschule Bonn-Rhein Sieg gibt es auf dem Campus St. Augustin seit kurzem Spenderautomaten für kostenlose Menstruationsartikel. Barbara Hillen, Zentrale Gleichstellungsbeauftragte der Hochschule, hat sie anbringen lassen als Teil eines Pilotprojekts, das struktureller Bildungsbenachteiligung entgegenwirken soll
Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI Safety
No full textDeployment of modern data-driven machine learning methods, most often realized by deep neural networks (DNNs), in safety-critical applications such as health care, industrial plant control, or autonomous driving is highly challenging due to numerous model-inherent shortcomings. These shortcomings are diverse and range from a lack of generalization over insufficient interpretability and implausible predictions to directed attacks by means of malicious inputs. Cyber-physical systems employing DNNs are therefore likely to suffer from so-called safety concerns, properties that preclude their deployment as no argument or experimental setup can help to assess the remaining risk. In recent years, an abundance of state-of-the-art techniques aiming to address these safety concerns has emerged. This chapter provides a structured and broad overview of them. We first identify categories of insufficiencies to then describe research activities aiming at their detection, quantification, or mitigation. Our work addresses machine learning experts and safety engineers alike: The former ones might profit from the broad range of machine learning topics covered and discussions on limitations of recent methods. The latter ones might gain insights into the specifics of modern machine learning methods. We hope that this contribution fuels discussions on desiderata for machine learning systems and strategies on how to help to advance existing approaches accordingly
