TY - BOOK A1 - Vollmer, Michael T1 - Optik und ihre Phänomene BT - Lichtspiele in der Natur: von Luftspiegelungen und Himmelsfarben bis in die Weiten des Alls N2 - Dieses Lehr-, Lern-, Fach- und Sachbuch präsentiert die Grundlagen der Optik in Theorie und ausführlich beschriebenem Experiment sowie vielfältige faszinierende optische Phänomene. Ob in Vorlesungen, Seminaren, für Projektarbeiten, Schulunterricht oder Selbststudium - dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich für Optik interessieren. Durch die große Zahl zitierter Originalarbeiten schlägt es nicht nur die Brücke zur Lehre sondern auch zur Forschung. Y1 - 2024 SN - 978-3-662-69308-7 SN - 978-3-662-69309-4 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-662-69309-4 PB - Springer ET - 3 ER - TY - CHAP A1 - Blasek, Katrin ED - Bernzen, Anna ED - Fritzsche, Jörg ED - Heinze, Christian ED - Thomsen, Oliver T1 - Datenschutzrechtliche Aspekte der geplanten EU-ID-Wallet T2 - Das IT-Recht vor der (europäischen) Zeitenwende? : Tagungsband Herbstakademie 2023 Y1 - 2024 SN - 978-3-95599-077-0 VL - 2023 SP - 73 EP - 90 PB - OlWIR Verlag für Wirtschaft, Informatik und Recht ER - TY - JOUR A1 - Blasek, Katrin T1 - Die Rolle von Scorewerten bei automatisierten Entscheidungen JF - Zeitschrift für Datenschutzrecht Y1 - 2024 SN - 3052-2811 VL - 2024 IS - 5 SP - 258 EP - 263 PB - Beck ER - TY - JOUR A1 - Blasek, Katrin T1 - Anlasslose Parallelverarbeitung von Restschuldbefreiungen? JF - Zeitschrift für das Recht der digitalen Wirtschaft Y1 - 2024 SN - 2702-4040 VL - 2024 IS - 4 SP - 115 EP - 118 PB - Wolters Kluwer ER - TY - CHAP A1 - Wang, Tingting A1 - Nitze, André A1 - Hofstedt, Petra A1 - Löffler, Sven A1 - Hennig, Silvia A1 - Klinge, Alexander T1 - Technische Machbarkeit von ländlichem On-Demand-Verkehr: Anforderungen an eine Open-Source-Software-Architektur T2 - 24. Nachwuchswissenschaftler:innenkonferenz N2 - On-Demand-Verkehr bezeichnet Mobilitätsangebote, die auf Bestellung verfügbar sind. Ziel ist es, durch flexible Mobilitätsangebote Lücken im ländlichen öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) zu schließen, insbesondere in dünn besiedelten Räumen und zu Randzeiten des Tages. Die Einführung solcher Dienste gestaltet sich für viele Kommunen jedoch aufgrund der hohen Lizenzgebühren für proprietäre Software als äußerst schwierig, insbesondere in strukturschwachen Regionen, die solche Dienste besonders benötigen. Im Rahmen des Projekts "Open-Source-Software für ländlichen On-Demand-Verkehr" (OSLO) wurde die Umsetzbarkeit einer niedrigschwelligen Open-Source-Lösung geprüft. Diese Lösung soll langfristig in die Open-Source-Mobilitätsplattform bbnavi integriert werden, um die Nutzung vorhandener Mobilitätsdaten zu erleichtern, Interoperabilität zu gewährleisten und die Anpassung an andere Regionen zu vereinfachen. Das Konzept beinhaltet eine Software-Architektur, einen speziell für den ländlichen Nahverkehr entwickelten intermodalen Routing-Algorithmus und ein Betriebs- und Organisationsmodell ([1]). In diesem Beitrag wird beschrieben, wie eine effiziente Software-Architektur für das OSLO-Projekt entworfen wurde. Die zentralen Themen beinhalten die Strukturierung der Komponenten, die Anwendung von GTFS-Flex-V2, die Integration des angepassten Routing-Algorithmus sowie die Einbindung externer Schnittstellen. KW - On-Demand-Verkehr KW - Software-Architektur KW - Open Source Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-154308 SN - 1437-7624 IS - 3 SP - 361 EP - 366 PB - Hochschule Mittweida CY - Mittweida ER - TY - CHAP A1 - Kitzelmann, Emanuel T1 - Lernen mit Neuronalen Netzen T2 - Furbach, U., Kitzelmann, E., Michaeli, T., Schmid, U. (Hrsg.) Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte. N2 - Sitz der menschlichen Intelligenz ist das Gehirn. Was läge also näher, als Erkenntnisse aus der Hirnforschung für die Erzeugung künstlicher Intelligenz zu nutzen? Künstliche neuronale Netze simulieren in einer vereinfachten und abgewandelten Form den grundlegenden Aufbau des Gehirns und sind als eine leistungsfähige Variante des maschinellen Lernens vielseitig einsetzbar, um komplexe Funktionen, z. B. in der Bild- und Sprachverarbeitung, aus großen Mengen von Daten zu lernen. Viele aktuelle und Aufsehen erregende Anwendungen der künstlichen Intelligenz – leistungsfähige ChatBots und Bildgeneratoren, Bilderkennung in Fahrassistenzsystemen, die Erkennung von Krankheitsbildern in der bildgebenden Diagnostik, Prognosen im Finanzwesen und viele mehr – beruhen auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieses Kapitel behandelt den Grundaufbau eines einzelnen künstlichen Neurons und eines mehrschichtigen neuronalen Netzes. Es wird erklärt, wie ein neuronales Netz Eingaben verarbeitet und wie es mit Daten trainiert werden kann, um eine bestimmte Funktion auszuführen. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_5 SP - 53 EP - 67 PB - Springer ER - TY - CHAP A1 - Michaeli, Tilman A1 - Kitzelmann, Emanuel A1 - Seegerer, Stefan A1 - Romeike, Ralf T1 - Lernen aus Daten T2 - Furbach, U., Kitzelmann, E., Michaeli, T., Schmid, U. (Hrsg.) Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte N2 - In diesem Kapitel werden Grundlagen des maschinellen Lernens erläutert und von wissensbasierten Ansätzen Künstlicher Intelligenz abgegrenzt. Dazu werden verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens unterschieden und an Beispielen ausgeführt. Aufbauend hierauf werden gesellschaftliche Bezüge und Implikationen beleuchtet. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_3 SP - 25 EP - 38 PB - Springer CY - Wiesbaden ER - TY - RPRT A1 - Schiller, Carina T1 - IN-FDM-BB Werkstattbericht: W 1.2.3 Gemeinsamer Lessons-Learned-Bericht zu Beratung N2 - Die Beratung von Forschenden spielt eine zentrale Rolle bei der Umsetzung und Etablierung des Forschungsdatenmanagements (FDM) im Forschungsalltag. Nach wie vor benötigen viele Forschende Unterstützung im Umgang mit ihren Forschungsdaten. Dies kann einerseits durch einen eher generischen Kenntnisstand zum Thema FDM bedingt sein, andererseits stellt der FDM-Kosmos einen hochfluiden Bereich dar – mit fortlaufend aktualisierten oder gänzlich neuen Tools und Infrastrukturen sowie veränderten Anforderungen an Forschende auch von Seiten der Forschungsförderer. Eine zentrale FDM-Anlaufstelle für die Ratsuchenden ist an den Hochschulen unerlässlich und folglich auch unter den Maßnahmen des Verbundprojekts „IN-FDM-BB – Institutionalisiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg“ zu finden. Seit Oktober 2022 (Projektbeginn) werden an den beteiligten brandenburgischen Hochschulen entsprechende FDM-Kontaktpunkte auf- bzw. ausgebaut um die (Erst-)Beratung von Forschenden durchführen zu können. Darüber hinaus werden unterstützende Angebote etwa für rechtliche/ethische Fragen konzipiert und etabliert, um eine umfassende Beratung auch für spezifische Aspekte des FDMs zu ermöglichen. Bedarfsgerechte Materialien und Handreichungen, ebenso Bestandteil des Projektplans, ergänzen das individuelle Beratungsangebot. Der vorliegende Werkstattbericht stellt Erkenntnisse und Herausforderungen der Erprobungsphase dar und skizziert Ansätze, um diesen Herausforderungen lösungsorientiert begegnen zu können. Wertvolle Einblicke in die Beratungspraxis aller am Projekt beteiligter Hochschulen bilden dabei die Grundlage. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.13349762 PB - Zenodo ER - TY - JOUR A1 - Frosch, Katharina A1 - Lindauer, Friederike T1 - AI-based Automated Production of Learning Content – A Means to Bridging the Digital Divide in Workplace Learning? JF - International Journal On Advances in Systems and Measurements Y1 - 2024 VL - 17 IS - 3&4 SP - 156 EP - 165 PB - IARIA ER - TY - JOUR A1 - Vollmer, Michael A1 - Eberhardt, Wolfgang T1 - Ein einfaches Modell für die Vorhersage von CO2 Konzentrationen in der Atmosphäre in Abhängigkeit von globalen CO2 Emissionen JF - PhyDid B, Didaktik der Physik, Beiträge zur DPG-Frühjahrstagung N2 - Es wird das vielleicht einfachst mögliche Modell vorgestellt, mit dem zeitabhängige CO2 Konzent-rationen c(t) in der Atmosphäre ausgehend von verschiedenen globalen Emissionsszenarien für CO2berechnet werden. Dazu wird eine einzelne inhomogene lineare Differenzialgleichung 1. Ordnung hergeleitet, deren Parameter sich aus den quantitativen Daten des global carbon project sowie Mauna Loa Daten für CO2 Konzentrationen errechnen. Das Modell wird erstens getestet am Zeitraum 1960 bis 2020 mit vergleichsweise guter quantitativer Übereinstimmung zu Messdaten. Zweitens wird für zwei typische IPCC Emissions-Szenarien ein Vergleich der Modellvorhersagen mit denen der kom-plexen IPCC Earth-System-Klimamodelle diskutiert mit qualitativer Übereinstimmung des zeitli-chen Verlaufs. Drittens werden Ergebnisse einiger ausgewählter neuer Emissionsszenarien präsen-tiert. Ungeachtet einiger Abweichungen zu komplexeren Klimamodellen zeichnet sich unser Mo-dell durch zwei wichtige Vorteile für die Lehre aus. Zum einen ist es sehr einfach für Studierende und begabte Schüler nutzbar, da die erforderliche Lösung der Differentialgleichung bereits mit han-delsüblicher Tabellenkalkulationssoftware wie z.B. Excel programmiert werden kann. Dadurch ge-stattet es zum anderen auch sehr einfach, den zeitlichen Verlauf von Emissionsszenarien zu verän-dern und innerhalb weniger Sekunden Veränderungen aufgrund geänderter Eingaben zu berechnen. Insofern eignet sich das Modell sehr gut als Einstieg in das Thema Klimamodellierung in einführen-den Hochschulvorlesungen zum Themenbereich Kohlenstoffkreislauf und Klimawandel. In der Schule kann es gegen Ende der Sekundarstufe 2 beispielsweise im Projektunterricht zum Themen-komplex Nachhaltigkeit in Physik und/oder Mathematik eingesetzt werden Y1 - 2024 UR - https://ojs.dpg-physik.de/index.php/phydid-b/article/view/1411 SN - 2191-379X VL - 1 IS - 1 SP - 379 EP - 388 PB - FU Berlin ER - TY - JOUR A1 - Puzyrev, Dmitry A1 - Torsten, Torsten A1 - Harth, Kirsten A1 - Stannarius, Ralf T1 - Cooling of a granular gas mixture in microgravity JF - npj microgravity N2 - Granular gases are fascinating non-equilibrium systems with interesting features such as spontaneous clustering and non-Gaussian velocity distributions. Mixtures of different components represent a much more natural composition than monodisperse ensembles but attracted comparably little attention so far. We present the observation and characterization of a mixture of rod-like particles with different sizes and masses in a drop tower experiment. Kinetic energy decay rates during granular cooling and collision rates were determined and Haff’s law for homogeneous granular cooling was confirmed. Thereby, energy equipartition between the mixture components and between individual degrees of freedom is violated. Heavier particles keep a slightly higher average kinetic energy than lighter ones. Experimental results are supported by numerical simulations. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1038/s41526-024-00369-5 VL - 10 IS - 1 SP - 1 EP - 9 PB - Springer CY - Brandenburg an der Havel ER - TY - JOUR ED - Wilms, Andreas ED - Hirsch, Sören T1 - Forschungs- und Transferbericht der Technischen Hochschule Brandenburg 2022/23 BT - Begegnung : Forschung & Transfer im Austausch mit Wirtschaft und Gesellschaft T3 - Forschungsbericht der Technischen Hochschule Brandenburg - 2022/2023 Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-32541 SN - 1861-3462 PB - Technische Hochschule Brandenburg CY - Brandenburg an der Havel ER -