TY - THES A1 - Fischer, Maximilian T1 - Psychologische Evaluation KI-gestützter Entscheidungsassistenz: Einflussfaktoren, Belastungswirkung und Implikationen für die Praxis N2 - Die Arbeit auf Intensivstationen ist durch eine hohe psychische Beanspruchung des medizinischen Personals gekennzeichnet, wobei die Kapazitätssteuerung einen wesentlichen Stressfaktor darstellt. KI-gestützte Entscheidungsassistenzsysteme bergen das Potenzial, Ärzt:innen bei diesen Aufgaben zu entlasten. Diese Bachelorarbeit untersucht am Beispiel des KISIK-Systems, wie Ärzt:innen ein solches System im klinischen Alltag erleben und welche Faktoren eine beanspruchungsreduzierende Implementierung begünstigen oder behindern. Mittels eines sequenziellen Mixed-Methods-Designs wurde zunächst eine quantitative Umfrage unter nutzenden Ärzt:innen durchgeführt und im Rahmen einer multiplen Fallanalyse ausgewertet und anschließend durch ein qualitatives Interview mit einem Stationsarzt vertieft. Die Ergebnisse zeigen eine ambivalente Wahrnehmung des Systems. Es konnten drei unterschiedliche Nutzenden Personas identifiziert werden: die idealen Profiteur:innen, die Überforderten und die unbeeindruckten Pragmatiker:innen, was zeigt, dass die Wirkung des Systems stark von individuellen und kontextuellen Faktoren abhängt. Es wird geschlussfolgert, dass der Erfolg eines KI EAS weniger von der technischen Funktionalität als vom soziotechnischen Zusammenspiel aus individuellen Faktoren, Systemeigenschaften und organisationalen Rahmenbedingungen abhängt. N2 - Work on intensive care units is characterized by high levels of mental workload for medical staff, with capacity management representing a significant stress factor. AI-based decision support systems have the potential to relieve physicians of these tasks. Using the example of the KISIK system, this bachelor thesis examines how physicians experience such a system in everyday clinical practice and which factors promote or hinder an implementation that reduces workload. Using a sequential mixed-methods design, a quantitative survey among using physicians was first conducted and evaluated as part of a multiple case analysis, followed by an in-depth qualitative interview with a ward physician. The results show an ambivalent perception of the system. Three different user personas were identified: the ideal beneficiaries, the overwhelmed, and the unimpressed pragmatists, which demonstrates that the system's impact depends heavily on individual and contextual factors. It is concluded that the success of an AI decision support system depends less on technical functionality than on the sociotechnical interplay of individual factors, system characteristics, and organizational framework conditions. KW - KI-Entscheidungsunterstützung KW - Intensivmedizin KW - psychische Beanspruchung KW - Systemgestaltung KW - Personas KW - AI decision support KW - intensive care medicine KW - mental workload KW - system design KW - user personas Y1 - 2026 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-3180 ER - TY - JOUR A1 - Bauer, Marcus A1 - Caviezel, Seraina A1 - Teynor, Alexandra A1 - Erbel, Raimund A1 - Mahabadi, Amir A. A1 - Schmidt-Trucksäss, Arno T1 - Carotid Intima-media Thickness as a Biomarker of Subclinical Atherosclerosis JF - Swiss Medical Weekly Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.4414/smw.2012.13705 SN - 1424-7860 VL - 142 PB - SMW Supporting Association ER - TY - THES A1 - Uhlmann, Julius T1 - Assessing RLVR’s Efficacy in Solving Previously Intractable Problems with LLMs N2 - Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) has emerged as a promising method for enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs). There is an ongoing debate, however, as to whether RLVR genuinely expands reasoning capacities in LLMs and enables the emergence of new strategies in a manner similar to that of traditional RL agents. Seeking to objectively evaluate behavioral emergence in RLVR, this thesis assesses RLVR’s efficacy in solving previously intractable problems. By analyzing various relevant and contemporary implementations, this work shows that problems that cannot be solved by a base model often become solvable through RLVR training. Even though many of these problems are highly constructed, this shift represents evidence of a genuine expansion of reasoning capabilities through reinforcement learning. A deeper understanding of the limitations of current methods will enable further advances in research and the development of LLMs with greater success in complex reasoning tasks. KW - large language models KW - reinforcement learning KW - reasoning models KW - reinforcement learning from verifiable rewards Y1 - 2026 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-3084 ER - TY - CHAP A1 - Fackler, Sina A1 - Schacht, Diana D. A1 - Meiner-Teubner, Christiane A1 - Kuger, Susanne A1 - Kalicki, Bernhard A1 - Klinkhammer, Nicole T1 - Fazit des Monitorings 2021: Kernbotschaften und Perspektiven T2 - ERiK-Forschungsbericht III Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.3278/9783763974597 SN - 9783763974597 SP - 335 EP - 342 PB - wbv Publikation CY - Bielefeld ER - TY - CHAP A1 - Klinkhammer, Nicole A1 - Schacht, Diana D. A1 - Kalicki, Bernhard A1 - Kuger, Susanne A1 - Meiner-Teubner, Christiane A1 - Fackler, Sina T1 - Einleitung: Das Monitoring zum KiQuTG 2021 einschließlich Vertiefungsanalysen T2 - ERiK-Forschungsbericht III Y1 - 2023 SN - 9783763974597 U6 - https://doi.org/10.3278/9783763974597 SP - 21 EP - 34 PB - wbv Publikation CY - Bielefeld ER - TY - CHAP A1 - Klinkhammer, Nicole A1 - Schacht, Diana D. T1 - Zusammenfassung T2 - ERiK-Forschungsbericht III Y1 - 2023 SN - 9783763974597 U6 - https://doi.org/10.3278/9783763974597 SP - 11 EP - 20 PB - wbv Publikation CY - Bielefeld ER - TY - THES A1 - Kronberger, Moritz T1 - Context-Aware NILM: Disaggregating Electrical Load Profiles with Multimodal Co-Learning and Textual Metadata N2 - Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) uses machine learning to predict the power consumption of individual electrical consumers from an aggregate source of power data, removing the need for costly sensor hardware. This thesis introduces a multimodal co-learning approach that integrates consumer-specific textual metadata as an additional modality for NILM models. Specifically, metadata are encoded into fixed-length text embeddings, which are fused with the aggregate power data sequence in a Transformer-based deep learning model. This additional input specifies which consumer’s power consumption to predict, allowing one model to be trained to disaggregate arbitrary consumers. Representing consumer names and types as word embeddings allows the multimodal NILM model to identify the target consumer and achieve disaggregation performance comparable to models trained individually for each consumer. However, encoding additional contextual information into consumer representations did not improve performance. Future work on adapting the training strategy to better exploit the textual modality could increase the model’s ability to utilize contextual information, enabling more generalizable NILM models with better applicability in real-world energy monitoring. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-2827 ER - TY - THES A1 - Mayer, Theresa T1 - Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Sentimentanalyse und Emotionserkennung in digitalen Texten N2 - Digitale textbasierte Kommunikation steht vor der Herausforderung, trotz fehlender Kommu- nikationshilfen wie Mimik und Gestik, reibungslos und möglichst ohne Missverständnisse zu funktionieren. Mittels dem Einsatz künstlicher Intelligenz bzw. neuronaler Netze kann dieser Mangel gelindert werden. Durch die Verwendung eines KI-Assistenten kann zwischenmenschli- che digitale Kommunikation erfolgreicher und effektiver gestaltet werden, indem Nutzern eine Verständnishilfe bereitgestellt wird. Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene Methoden der maschinellen Sprachverarbeitung sowie Arten neuronaler Netze auf ihre Eignung der Sentiment- und Emotionsklassifikation verglichen. Anschließend wird ein neuronales Netz trainiert und in eine prototypische Anwendung integriert, die das Modell als KI-Assistenten nutzt. Die Anwendung wird in Form einer Browser-Erweiterung präsentiert. N2 - Digital text-based communication faces the challenge of functioning smoothly and, if possible, without misunderstandings, despite the lack of communication aids such as facial expressions and gestures. This deficiency can be alleviated by using artificial intelligence or neural networks. By using an AI assistant, interpersonal digital communication can be made more successful and effective by providing users with a means of understanding. This thesis compares various methods of natural language processing and types of neural networks for their suitability for sentiment and emotion classification. A neural network is then trained and integrated into a prototype application that uses the model as an AI assistant. The application is presented as a browser extension. KW - Sentimentanalyse KW - Emotionsanalyse KW - Neuronales Netz KW - RNN KW - Browsererweiterung KW - sentimentanalysis KW - emotionsanalysis KW - neural network KW - browserextension Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-2773 ER - TY - THES A1 - Dakhno, Daniel T1 - Developing a Low-Power Sensor- and Actorplatform N2 - Despite platforms like Arduino, which ease the development of embedded applications, there are very few solutions for the simple development of low-power and remote controlled applications. This work discusses the existing alternatives and a new approach of creating a solution for easy, no-code development of such appliances. Different applicable technologies are compared, and an overview about the overall architecture and existing implementations into projects are given. KW - Smarthome KW - Automatisierung KW - Arduino KW - Bluetooth low energy KW - low Energy Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-2728 ER - TY - INPR A1 - Geyer, Jakob A1 - Kassahun, Yohannes A1 - Mahmudi, Mentar A1 - Ricou, Xavier A1 - Durgesh, Rupesh A1 - Chung, Andrew S. A1 - Hauswald, Lorenz A1 - Pham, Viet Hoang A1 - Mühlegg, Maximilian A1 - Dorn, Sebastian A1 - Fernandez, Tiffany A1 - Jänicke, Martin A1 - Mirashi, Sudesh A1 - Savani, Chiragkumar A1 - Sturm, Martin A1 - Vorobiov, Oleksandr A1 - Oelker, Martin A1 - Garreis, Sebastian A1 - Schuberth, Peter T1 - A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset KW - computer vision KW - pattern recognition KW - machine learning KW - image processing KW - video processing Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.06320 ER - TY - INPR A1 - Lengerer, Daniel A1 - Pechinger, Mathias A1 - Bogenberger, Klaus A1 - Markgraf, Carsten T1 - AID4AD: Aerial Image Data for Automated Driving Perception KW - automated driving KW - trajectory prediction KW - machine learning KW - deep learning KW - aerial image data Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.02140 N1 - This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible. PB - arxiv.org ER - TY - THES A1 - Pietsch, Xenia T1 - Evaluation einer Online-Positiven-Psychologie-Intervention: Zum Einfluss auf den wahrgenommenen Stress und die emotionale Intelligenz. N2 - Theoretischer Hintergrund: Die deutsche Bevölkerung sieht sich immer mehr Stress ausgesetzt. Die negativen Folgen davon führen zu wachsenden Problemen in Deutschland, wie zum Beispiel einem Anstieg der Arbeitsunfähigkeitstage aufgrund psychischer Erkrankungen. Positive Psychologie Interventionen (PPIs) könnten den Menschen dabei helfen, mit den negativen Folgen von Stress besser umzugehen. Die vorliegende Studie betrachtet den Einfluss einer Online-PPI auf den wahrgenommenen Stress und die emotionale Intelligenz sowie die zugehörigen Subdimensionen. Dies wird in Hinblick auf die zeitliche Entwicklung in der Interventionsgruppe sowie im Vergleich zwischen Interventions- und Kontrollgruppe untersucht. Methode: Die Interventionsgruppe hatte 4 Wochen Zeit, um die Online-Multikomponenten-PPI zu bearbeiten und füllte vor und nach der Intervention jeweils einen Fragebogen aus. Die Kontrollgruppe beantwortete nur die beiden Fragebögen, ohne an der Intervention teilzunehmen. Ergebnisse: Beim Vergleich beider Gruppen zeigten sich für wahrgenommenen Stress, emotionale Intelligenz und ihre Subdimension interpersonale Emotionsregulation signifikante Haupteffekte der Zeit, jedoch trat ein signifikanter Interaktionseffekt zwischen Zeit und Gruppe nur bei der Subdimension Emotionswahrnehmung auf. Diskussion: Die Ergebnisse zeigen, dass Online-PPIs das Potenzial aufweisen, Dimensionen der emotionalen Intelligenz zu fördern. Zudem stellt die Studie die Notwendigkeit heraus, dass zukünftige Untersuchungen den Einfluss saisonaler Effekte stärker berücksichtigen und erforschen. N2 - Purpose: The German population is increasingly exposed to stress, which has led to growing societal challenges such as a rising number of sick leave days due to mental health issues. Positive Psychology Interventions (PPIs) may help individuals better cope with the negative consequences of stress. This study investigates the impact of an online PPI on perceived stress and emotional intelligence, including their subdimensions. The effects are examined both over time within the intervention group and in comparison to a control group. Method: Participants in the intervention group had four weeks to complete the online multi-component PPI and completed questionnaires before and after the intervention. The control group completed the same questionnaires but did not participate in the intervention. Results: Analyses revealed significant main effects of time for perceived stress, emotional intelligence, and the interpersonal emotion regulation subdimension. However, a significant interaction effect between time and group was found only for the emotion perception subdimension. Discussion: The findings suggest that online PPIs hold promise for fostering aspects of emotional intelligence. Moreover, the study underlines the importance of future research more closely examining the influence of seasonal effects. KW - Positive Psychologie Intervention KW - Multikomponenten Intervention KW - emotionale Intelligenz KW - wahrgenommener Stress KW - positive psychology intervention KW - multicomponent intervention KW - emotional intelligence KW - perceived stress Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-2636 ER -