1654 research outputs found
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Informationsressourcen : Ein Handbuch für Bibliothekare und Informationsspezialisten
Get PDFDie vollständig aktualisierte und erweiterte Neuauflage des etablierten Werks bietet Informationsspezialistinnen und -spezialisten aus allen Sparten einen umfassenden Überblick über die Entwicklungen und die Typologie wissenschaftlicher Informationsressourcen. Darauf aufbauend werden rund 430 Informationsressourcen, die für die allgemeine und fachspezifische Informationsrecherche von besonderer Bedeutung sind, in ihren Inhalten und Funktionalitäten sowie ihrer Bedeutung vorgestellt. Klassische bibliothekarische Ressourcentypen wie Bibliothekskataloge, Bibliographien, Nachschlagewerke und Portale für Fachinformationen werden dabei ebenso berücksichtigt wie Forschungsdatenverzeichnisse, Patent- und Normdatenbanken, Angebote zu Statistiken, Open-Access- und Open-Educational-Resources-Publikationen sowie Datenbanken zu Zeitungen, Bildern, Filmen und Audiomaterialien. Die Verbindung von einführender Typologie und konkreter Vorstellung zentraler Ressourcen sorgt dafür, dass das hier vermittelte Grundwissen unmittelbar in der beruflichen Praxis einsetzbar ist
Ethische und rechtliche Implikationen von Schattenbibliotheken
Get PDFSchattenbibliotheken sind Lösungen, die sich aus einem Literaturmangel in der Forschung ergeben haben. Urheberrechtlich geschützte Inhalte werden hier online jedem frei zur Verfügung gestellt. In der vorliegenden Arbeit wird versucht, das Wirken dieser Dokumentsammlungen einzuordnen. So wird die Entstehung von Schattenbibliotheken aufgezeigt, auf den rechtlichen Umgang mit diesen Plattform eingegangen, zwei Schattenbibliotheken beispielhaft näher betrachtet und deren Auswirkungen abgebildet, bevor die Arbeit mit einem persönlichen Fazit abschließt
Implementierung und Vergleich zweier Skelettierungsalgorithmen für Baum-Punktwolken
Get PDFIm Rahmen dieser Bachelorarbeit werden zwei Skelettierungsalgorithmen für Baum-Punktwolken implementiert und miteinander verglichen. Darüber hinaus werden zwei Erweiterungen für einen der beiden Algorithmen präsentiert
Severity of Clinical Mastitis and Bacterial Shedding
Get PDFThe aim of this cross-sectional study was to investigate associated factors of the severity of clinical mastitis (CM). Milk samples of 249 cases of CM were microbiologically examined, of which 27.2% were mild, 38.5% moderate, and 34.3% severe mastitis. The samples were incubated aerobically and anaerobically to investigate the role of aerobic and anaerobic microorganisms. In addition, the pathogen shedding was quantitatively examined, and animal individual data, outside temperature and relative humidity, were collected to determine associated factors for the severity of CM. The pathogen isolated the most was Escherichia coli (35.2%), followed by Streptococcus spp. (16.4%). Non-aureus staphylococci (NaS) (15.4%) and other pathogens (e.g., Staphylococcus aureus, coryneforms) (15.4%) were the pathogens that were isolated the most for mild mastitis. Moderate mastitis was mostly caused by E. coli (38%). E. coli was also the most common pathogen in severe mastitis (50.6%), followed by Streptococcus spp. (16.4%), and Klebsiella spp. (10.3%). Obligate anaerobes (Clostridium spp.) were isolated in one case (0.4%) of moderate mastitis. The mortality rate (deceased or culled due to the mastitis in the following two weeks) was 34.5% for severe mastitis, 21.7% for moderate mastitis, and 4.4% for mild mastitis. The overall mortality rate of CM was 21.1%. The pathogen shedding (back logarithmized) was highest for severe mastitis (55,000 cfu/mL) and E. coli (91,200 cfu/mL). High pathogen shedding, low previous somatic cell count (SCC) before mastitis, high outside temperature, and high humidity were associated with severe courses of mastitis
“We Need To Talk About ChatGPT”: The Future of AI and Higher Education
Get PDFOn November 30th, 2022, OpenAI released the large language model ChatGPT, an extension of GPT-3. The AI chatbot provides real-time communication in response to users’ requests. The quality of ChatGPT’s natural speaking answers marks a major shift in how we will use AI-generated information in our day-to-day lives. For a software engineering student, the use cases for ChatGPT are manifold: assessment preparation, translation, and creation of specified source code, to name a few. It can even handle more complex aspects of scientific writing, such as summarizing literature and paraphrasing text. Hence, this position paper addresses the need for discussion of potential approaches for integrating ChatGPT into higher education. Therefore, we focus on articles that address the effects of ChatGPT on higher education in the areas of software engineering and scientific writing. As ChatGPT was only recently released, there have been no peer-reviewed articles on the subject. Thus, we performed a structured grey literature review using Google Scholar to identify preprints of primary studies. In total, five out of 55 preprints are used for our analysis. Furthermore, we held informal discussions and talks with other lecturers and researchers and took into account the authors’ test results from using ChatGPT. We present five challenges and three opportunities for the higher education context that emerge from the release of ChatGPT. The main contribution of this paper is a proposal for how to integrate ChatGPT into higher education in four main areas
Multimodalität in der Technischen Kommunikation: Bibliografie
Get PDFAls Ergebnis eines Forschungssemesters im Sommersemester 2022 wird eine Bibliografie zur Multimodalität in der Technischen Kommunikation (TK) vorgestellt. In der TK werden vorwiegend instruktive Informationen entwickelt, sodass die Bibliografie auch für alle von Interesse ist, die sich mit dem Einsatz von Multimodalität bei der Vermittlung von prozeduralem Wissen beschäftigen. Die Bibliografie ist als Gruppenbibliothek Multimodality in TC öffentlich zugänglich (https://bit.ly/multimodality_in_tc) und kann genutzt und erweitert werden.
Nach Ausführungen zur Zielsetzung und Zielgruppe werden die fünf Fachdisziplinen vorgestellt, aus denen die Publikationen der Bibliografie stammen. Darauf folgen Hinweise zu Strukturierung und Recherchemöglichkeiten der Gruppenbibliothek, die das Aufspüren von Publikationen zum jeweiligen Forschungsinteresse unterstützen sollen. Der Beitrag schließt mit einigen Anregungen für die kollaborative Weiterentwicklung der Bibliografie.
Diese Gruppenbibliothek wird von der Autorin weiter gepflegt und sie hofft, dass einige der Nutzer*innen die aus ihrer Sicht interessanten Publikationen beisteuern. Hierzu können sich diese per E-Mail bei der Autorin ([email protected]) melden. Sie erhalten dann zügig die entsprechenden Administrationsrechte. Die Autorin hofft, mit dieser Bibliografie die Zusammenarbeit von Wissenschaftler*innen verschiedener Forschungsfelder zu befördern
New Distributed Optimization Method for TSO–DSO Coordinated Grid Operation Preserving Power System Operator Sovereignty
Get PDFElectrical power system operators (SOs) are free to realize grid operations according to their own strategies. However, because resulting power flows also depend on the actions of neighboring SOs, appropriate coordination is needed to improve the resulting system states from an overall perspective and from an individual SO perspective. In this paper, a new method is presented that preserves the data integrity of the SOs and their independent operation of their grids. This method is compared with a non-coordinated local control and another sequential method that has been identified as the most promising distributed optimization method in previous research. The time series simulations use transformer tap positioning as well as generation unit voltage setpoints and reactive power injections as flexibilities. The methods are tested on a multi-voltage, multi-SO, realistic benchmark grid with different objective combinations of the SOs. In conclusion, the results of the new method are much closer to the theoretical optimum represented by central optimization than those of the other two methods. Furthermore, the introduced method integrates a sophisticated procedure to provide fairness between SOs that is missing in other methods
Towards a common data model for semantic annotation of digital media: A new FOSS toolchain
Get PDFIn this poster we present the ongoing development of an integrated free and open source toolchain for semantic annotation of digitised cultural heritage. The toolchain development involves the specification of a common data model that aims to increase interoperability across diverse datasets and to enable new collaborative research approaches
Extending ”PathoLearn” with an End-To-End Artificial Intelligence Platform
Get PDFPathologists need to identify abnormal changes in tissue. With the developing digitalization, the used tissue slides are stored digitally. This enables pathologists to annotate the region of interest with the support of software tools. PathoLearn is a web-based learning platform explicitly developed for the teacher-student scenario, where the goal is that students learn to identify potential abnormal changes. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have become very important in medicine. Many health sectors already utilize AI and ML. This will only increase in the future, also in the field of pathology. Therefore, it is important to teach students the fundamentals and concepts of AI and ML early in their studies. Additionally, creating and training AI generally requires knowledge of programming and technical details. This thesis evaluates how this boundary can be overcome by comparing existing end-to-end AI platforms and teaching tools for AI. It was shown that a visual programming editor offers a fitting abstraction for creating neural networks without programming. This was extended with real-time collaboration to enable students to work in groups. Additionally, an automatic training feature was implemented, removing the necessity to know technical details about training neural networks
Lernen von maritimen Aktivitätsmustern aus Schiffsbewegungsdaten
Get PDFDie Arbeit untersucht die Anwendung von maschinellem Lernen zur Erkennung von Aktivitäten von Schiffen anhand von AIS-Signalen. Das Automatic Identification System (AIS) wird von Schiffen genutzt, um Informationen über ihren Status in regelmäßigen Intervallen zu übertragen. Auf Basis der Daten wurden mithilfe von Machine Learning-Algorithmen aus der Gruppe der überwachten Klassifikationsalgorithmen Modelle gelernt, die in der Lage sind zu erkennen, welcher Aktivität ein Schiff zu einem Zeitpunkt nachgeht.
Da das erfolgreiche Lernen eines Modells von einer sorgfältigen Datenvorbereitung abhängt, wurden verschiedene Verfahren zur Datenvorbereitung verwendet. Anschließend wurden verschiedene Algorithmen eingesetzt, darunter der Random Forest und k-NN, um Modelle zu lernen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Aktivitäten mit einer Genauigkeit von bis zu 99% erkannt werden konnten, wenn in der Datenvorbereitung geeignete Verfahren gewählt wurden