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Major depressive disorder (MDD) is a multifaceted condition that affects millions of people worldwide and is a leading cause of disability. There is an urgent need for an automated and objective method to detect MDD due to the limitations of traditional diagnostic approaches. In this paper, we propose a methodology based on machine and deep learning to classify patients with MDD and identify altered functional connectivity patterns from EEG data. We compare several connectivity metrics and machine learning algorithms. Complex network measures are used to identify structural brain abnormalities in MDD. Using Spearman correlation for network construction and the SVM classifier, we verify that it is possible to identify MDD patients with high accuracy, exceeding literature results. The SHAP (SHAPley Additive Explanations) summary plot highlights the importance of C4-F8 connections and also reveals dysfunction in certain brain areas and hyperconnectivity in others. Despite the lower performance of the complex network measures for the classification problem, assortativity was found to be a promising biomarker. Our findings suggest that understanding and diagnosing MDD may be aided by the use of machine learning methods and complex networks.
Periodically, the European Space Agency (ESA) updates scientific roadmaps in consultation with the scientific community. The ESA SciSpacE Science Community White Paper (SSCWP) 9, “Biology in Space and Analogue Environments”, focusses in 5 main topic areas, aiming to address key community-identified knowledge gaps in Space Biology. Here we present one of the identified topic areas, which is also an unanswered question of life science research in Space: “How to Obtain an Integrated Picture of the Molecular Networks Involved in Adaptation to Microgravity in Different Biological Systems?” The manuscript reports the main gaps of knowledge which have been identified by the community in the above topic area as well as the approach the community indicates to address the gaps not yet bridged. Moreover, the relevance that these research activities might have for the space exploration programs and also for application in industrial and technological fields on Earth is briefly discussed.
The Eurosystem and the Deutsche Bundesbank will incur substantial losses in 2023 that are likely to persist for several years. Due to the massive purchases of securities in the last 10 years, especially of government bonds, the banks' excess reserves have risen sharply. The resulting high interest payments to the banks since the turnaround in monetary poli-cy, with little income for the large-scale securities holdings, led to massive criticism. The banks were said to be making "unfair" profits as a result, while the fiscal authorities had to forego the previously customary transfers of central bank profits. Populist demands to limit bank profits by, for example, drastically increasing the minimum reserve ratios in the Eurosystem to reduce excess reserves are creating new severe problems and are neither justified nor helpful. Ultimately, the EU member states have benefited for a very long time from historically low interest rates because of the Eurosystem's extraordinary loose monetary policy and must now bear the flip side consequences of the massive expansion of central bank balance sheets during the necessary period of monetary policy normalisa-tion.
Due to the massive purchases of securities in the last 15 years central banks incur substantial losses likely to persist for several years. On the other hand, the banking sector gains large profits from interest payments on their excess reserves holdings. Central banks and fiscal authorities must now bear the flip side consequences of their bond purchase programs. Populist demands to limit bank profits by drastically increasing minimum reserve ratios in the Eurosystem are creating new severe problems. Instead, a consistent and faster
normalisation of central bank balance sheets would be desirable. Central banks should also no longer be central players in government bond markets to restore the lost boundaries between fiscal and monetary policy.
Alte Weisheiten wie „Schuster bleib bei deinem Leisten!“ oder auch „Was das Hänschen nicht lernt, das lernt der Hans nimmermehr“ haben in der heutigen, sich wandelnden Arbeitswelt ihren Sinn verloren. Das bedeutet, dass sich die komplette Belegschaft lebenslang weiterbilden muss, idealerweise mit Unterstützung des Arbeitgebers.
In der Veröffentlichung "Chief Qualification Officers (CQOs) und Weiterbildungsmentoren - Thesen und Argumente" wird unter anderem das paradoxe Verhältnis von Arbeitslosigkeit und Fachkräftemangel erläutert, das Marktversagen im Weiterbildungsmarkt beschrieben und die Forderung nach einem Weiterbildungsbeauftragten (CQO) begründet.
Integrating artificial intelligence (AI) into decision-making processes is key to improving organizational performance. However, trust in AI-based decision support systems (DSSs), similar to other information systems, is important for successful integration. A disruptive phenomenon, “algorithm aversion”, can impede AI trust and, thus, acceptance. Although AI recommendations outperform human recommendations in different decision-making fields, individuals underweight recommendations from AI-based DSSs compared to human decision-makers due to a lack of AI trust. We conducted a lab experiment to investigate the role of AI recommendations in workplace-related tasks, first focusing on the mediating effect of AI trust and the negative impact of algorithm aversion on decision-making performance and the moderating effect of technical competence. Second, we analyzed the ability of gamification to reduce this phenomenon. We provide evidence regarding how to enhance decision-making performance when AI recommendations are deployed and identify countermeasures against algorithm aversion to facilitate the adoption of AI-based DSSs.
Modellierung des Antriebsstrangs einer Textilmaschine zum Zweck der modellbasierten Steuerung
(2024)
Zur Produktion von gewirkten Textilien werden mehrere Nadeln auf eine Legebarre gesetzt, die durch Servoantriebe positioniert werden. Aufgrund der erzwungenen Bewegung kann der Antriebsstrang bei hohen Drehzahlen zur Schwingung angeregt werden. Die richtige Wahl der Steuerkurven ist daher eine sehr wichtige und anspruchsvolle Aufgabe, die durch ein Antriebsstrangmodell unterstützt werden soll. Dafür wird am Beispiel eines Teststands ein Modell des Antriebsstranges in MATLAB/Simulink® entwickelt. Für das Antriebsstrangmodell müssen eine geeignete Modellordnung und Modellparameter gewählt werden. Die unbekannten Modellparameter werden durch eine Parameteridentifikation ermittelt. Mit einer Validierung wird ein geeignetes Anregungsspektrum für die Bestimmung der Modellordnung und die Parameteridentifikation ermittelt.
Krisen gab es schon immer. Aktuell hat sich jedoch ein ganzes Spektrum an Krisen entfaltet – es gibt politische und militärische Krisen, es brechen Energiemärke und Lieferketten weg, wir sehen ganze Branchen gefährdet, auch die Gesundheit macht uns Sorgen, vom Klimawandel ganz zu schweigen. In den Veranstaltungen der Ringvorlesung „Krisen und Auswege“, die im Wintersemester 2022/2023 stattfand, wurden Phänomene, Konzepte und Lösungen aus vielfältiger Perspektive erschlossen und damit die Komplexität des Gegenstands aufgezeigt. Herausforderungen für Unternehmen und Privatpersonen wurden identifiziert sowie der Einfluss auf technologische und organisatorische Entwicklungswege dargelegt.
In dieser Publikation wurden die einzelnen Vorträge der Ringvorlesung von den Autorinnen zusammengefasst.
Im Sommer des Jahres 2022 hatte der Bayerische Landtag das neue Hochschulinnovationsgesetz (BayHIG) verabschiedet. Darin ist erstmals der Wissenstransfer als die dritte, neue Säule der Hochschulaufgaben enthalten.
Tatsächlich hat sich das IMI bereits seit 15 Jahren dem Wissenstransfer Hochschule - Wirtschaft verschrieben und zahlreiche Projekte mit unterschiedlichem Fokus erfolgreich durchgeführt. In der vorliegenden Publikation werden die bearbeiteten Themen im Wissenstransfer, die zahlreichen verschiedenen Veranstaltungsformate sowie die Drittmittelprojekte beleuchtet.