TY - BOOK A1 - Häusler, Alexander A1 - Roeser, Rainer T1 - Gegen Rassismus und rechte Hetze stimmen! Rechte Propaganda in NRW vor den Europa- und Kommunalwahlen 2014 KW - Forena Y1 - 2014 UR - https://landesintegrationsrat.nrw/wp-content/uploads/2014/10/Broschüre-Rechtsextremismus-Ansicht.pdf N1 - Eine Handreichung des Forschungsschwerpunktes Rechtsextremismus der FH Düsseldorf im Auftrag des Landesintegrationsrates Nordrhein-Westfalen PB - Landesintegrationsrat Nordrhein-Westfalen CY - Düsseldorf ER - TY - JOUR A1 - Wolf, Dominik Werner A1 - Ulrich, Markus A1 - Braun, Alexander T1 - Novel developments of refractive power measurement techniques in the automotive world JF - Metrologia N2 - Refractive power measurements serve as the primary quality standard in the automotive glazing industry. In the light of autonomous driving new optical metrics are becoming more and more popular for specifying optical quality requirements for the windshield. Nevertheless, the link between those quantities and the refractive power needs to be established in order to ensure a holistic requirement profile for the windshield. As a consequence, traceable high-resolution refractive power measurements are still required for the glass quality assessment. Standard measurement systems using Moiré patterns for refractive power monitoring in the automotive industry are highly resolution limited, wherefore they are insufficient for evaluating the camera window area. Consequently, there is a need for more sophisticated refractive power measurement systems that provide a higher spatial resolution. In addition, a calibration procedure has to be developed in order to guarantee for comparability of the measurement results. For increasing the resolution, a measurement setup based on an auto-correlation algorithm is tested in this paper. Furthermore, a calibration procedure is established by using a single reference lens with a nominal refractive power of 100 km-1. For the calibration of the entire measurement range of the system, the lens is tilted by an inclination angle orthogonal to the optical axis. The effective refractive power is then given by the Kerkhof model. By adopting the measurement and calibration procedure presented in this paper, glass suppliers in the automotive industry will be able to detect relevant manufacturing defects within the camera window area more accurately paving the way for a holistic quality assurance of the windshield for future advanced driver-assistance system (ADAS) functionalities. Concurrently, the traceability of the measurement results is ensured by establishing a calibration chain based on a single reference lens, which is traced back to international standards. Y1 - 2023 UR - http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1681-7575/acf1a4 U6 - https://doi.org/10.1088/1681-7575/acf1a4 SN - 1681-7575 VL - 60 IS - 064001 PB - IOP Publishing ER - TY - JOUR A1 - Müller, Patrick A1 - Braun, Alexander T1 - MTF as a performance indicator for AI algorithms? JF - Electronic Imaging: Society for Imaging Science and Technology N2 - Abstract The modulation-transfer function (MTF) is a fundamental optical metric to measure the optical quality of an imaging system. In the automotive industry it is used to qualify camera systems for ADAS/AD. Each modern ADAS/AD system includes evaluation algorithms for environment perception and decision making that are based on AI/ML methods and neural networks. The performance of these AI algorithms is measured by established metrics like Average Precision (AP) or precision-recall-curves. In this article we research the robustness of the link between the optical quality metric and the AI performance metric. A series of numerical experiments were performed with object detection and instance segmentation algorithms (cars, pedestrians) evaluated on image databases with varying optical quality. We demonstrate with these that for strong optical aberrations a distinct performance loss is apparent, but that for subtle optical quality differences – as might arise during production tolerances – this link does not exhibit a satisfactory correlation. This calls into question how reliable the current industry practice is where a produced camera is tested end-of-line (EOL) with the MTF, and fixed MTF thresholds are used to qualify the performance of the camera-under-test. KW - AI performance metrics KW - Artificial Intelligence KW - Modulation Transfer Function (MTF) KW - Optical Quality KW - Perception Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.2352/EI.2023.35.16.AVM-125 SN - 2470-1173 VL - 35 IS - 16 SP - 1 EP - 7 PB - Society for Imaging Science and Technology ER - TY - CHAP A1 - Münch, Justin A1 - Reich, Marius A1 - Adam, Mario ED - Wesselak, Viktor T1 - Entwicklung eines Tools zur automatisierten Optimierung von Energiesystemen durch Maschinelles Lernen T2 - Tagungsband, RETCon – 3. Regenerative Energietechnik Konferenz, 13.-14.02.2020, Nordhausen KW - Fast-Energy-Design Y1 - 2020 SN - 978-3-940820-16-7 U6 - https://doi.org/10.22032/dbt.46243 SP - 152 EP - 156 PB - Hochschule Nordhausen CY - Nordhausen ER - TY - INPR A1 - Priesmann, Jan A1 - Münch, Justin A1 - Ridha, Elias A1 - Spiegel, Thomas A1 - Reich, Marius A1 - Adam, Mario A1 - Nolting, Lars A1 - Praktiknjo, Aaron T1 - Artificial Intelligence and Design of Experiments for Assessing Security of Electricity Supply: A Review and Strategic Outlook N2 - Assessing the effects of the energy transition and liberalization of energy markets on resource adequacy is an increasingly important and demanding task. The rising complexity in energy systems requires adequate methods for energy system modeling leading to increased computational requirements. Furthermore, with complexity, uncertainty increases likewise calling for probabilistic assessments and scenario analyses. To adequately and efficiently address these various requirements, new methods from the field of data science are needed to accelerate current methods. With our systematic literature review, we want to close the gap between the three disciplines (1) assessment of security of electricity supply, (2) artificial intelligence, and (3) design of experiments. For this, we conduct a large-scale quantitative review on selected fields of application and methods and make a synthesis that relates the different disciplines to each other. Among other findings, we identify metamodeling of complex security of electricity supply models using AI methods and applications of AI-based methods for forecasts of storage dispatch and (non-)availabilities as promising fields of application that have not sufficiently been covered, yet. We end with deriving a new methodological pipeline for adequately and efficiently addressing the present and upcoming challenges in the assessment of security of electricity supply. Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.04889 ER - TY - RPRT A1 - Scherp, Ansgar A1 - Franz, Thomas A1 - Saathoff, Carsten A1 - Staab, Steffen T1 - A Model of Events based on a Foundational Ontology T2 - Arbeitsberichte aus dem Bereich Informatik Y1 - 2009 UR - http://www.uni-koblenz.de/fb4reports/2009/2009_02_Arbeitsberichte.pdf SN - 1864-0850 PB - Universität Koblenz-Landau CY - Koblenz ER - TY - JOUR A1 - Hiesinger, Karolin A1 - Tophoven, Silke T1 - Job requirement level, work demands, and health: a prospective study among older workers JF - International Archives of Occupational and Environmental Health KW - Mediation KW - Mental health KW - Older workers KW - Physical health KW - Physical work demands KW - Psychosocial work demands Y1 - 2019 UR - https://rdcu.be/b5E30 U6 - https://doi.org/10.1007/s00420-019-01451-2 VL - 92 SP - 1139 EP - 1149 PB - Springer ER - TY - JOUR A1 - Hiesinger, Karolin A1 - Tophoven, Silke A1 - March, Stefanie T1 - Geschlechtsspezifische Verzerrungen bei der Erfassung von Depressivität JF - Prävention und Gesundheitsförderung KW - BDI-V KW - Befragungsmodus KW - Bevölkerungsumfragen KW - Depressivität KW - Geschlechtsspezifische Verzerrung Y1 - 2018 UR - https://rdcu.be/b5FXp U6 - https://doi.org/10.1007/s11553-017-0634-x VL - 13 IS - 3 SP - 211 EP - 217 PB - Springer ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Sauther-Patrascu, Katharina Sofie A1 - Schick, Elena A1 - Slowig, Benjamin T1 - Fragen? Antworten! FDM-FAQ - Die Wissensbasis der FDMScout:innen N2 - Know-how im Forschungsdatenmanagement (FDM) aufzubauen und zu erhalten, ist eine grundlegende, stetig an Bedeutung zunehmende Aufgabe an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) (vgl. Buch et al. 2023). Dieses Know-how kommt Mitarbeitenden der FDM-Servicestellen einer Hochschule ebenso zugute wie Forschenden selbst: Es versetzt FDM-Personal in die Lage, Forschende zielführend zu beraten, zu schulen und ihnen adäquate Tools und Services zu vermitteln; Forschenden werden konkrete Lösungswege für (neuartige) praktische Herausforderungen in Forschungsvorhaben aufgezeigt. Beide Gruppen werden weiterhin befähigt, hochschulinterne und -übergreifende Diskurse und Initiativen zum FDM mitzugestalten. Auf diese Weise trägt FDM-Know-how dazu bei, anforderungsgerechte und gewinnbringende Rahmenbedingungen für Forschung an HAW zu schaffen. Im gemeinsamen Handlungsfeld "Information und Sensibilisierung" haben es sich die Projektverbünde der Förderlinie FDMScouts.nrw zur Aufgabe gemacht, das gewonnene Handlungswissen in Form einer FDM-Wissensbasis strukturiert und frei zugänglich zu bewahren (vgl. Eilert/Slowig 2022), um die Weitergabe der gesammelten Erfahrungen auch über die Förderlaufzeit hinaus zu ermöglichen und vor allem andere HAW beim Aufbau von Know-how in den FDM-Servicestellen zu befähigen. Zweck der nun vorliegenden Wissensbasis ist es, den Zielgruppen der Beschäftigten in FDM-Servicestellen und der Forschenden den Einstieg ins Forschungsdatenmanagement zu erleichtern – gerade in Anbetracht der Tatsache, dass sich FDM-Strukturen an HAW vielfach noch in der Aufbau- oder Konsolidierungsphase befinden. Sie trägt dementsprechend solche Aspekte zusammen, die sich erfahrungsgemäß als besonders relevant erweisen: Was ist zwecks Orientierung im weitreichenden Feld FDM von besonderer Wichtigkeit (Begriffe, Einstiegsseiten, Umsetzungstipps etc.)? Welche Ressourcen und Anlaufstellen sind zentral? Welche Fragen stellen sich für Forschende und FDM-Personal immer wieder? FDM-Wissen aufzubauen und zu vermitteln bedeutet, diese und ähnliche Fragen zu beantworten. In diesem Sinn dient das Format der Frequently Asked Questions als grundlegende Organisationsmethode der vorliegenden Wissensbasis. Als Verknüpfung häufig gestellter Fragen mit kompakten Antworten stellen die FAQs niedrigschwellig Wissen bereit und tragen im Idealfall durch ihre Interaktionsorientierung zur Gestaltung konkreter Kommunikationssituationen (Beratungsgespräche, Schulungen) bei. Als Einstiegspunkte dienen die einzelnen Phasen des Forschungsdatenlebenszyklus und die Fragen, die sie regelmäßig aufwerfen. Darunter finden Forschende und FDM-Servicepersonal Antworten, Informationen und Links, die Orientierung bieten und Umsetzungsschritte benennen. Als GitHub-Repository realisiert, ist die Möglichkeit zur dezentralen Aktualisierung und Erweiterung gegeben. Insgesamt leistet die Wissensbasis einen Beitrag zur Dokumentation der Arbeit der FDMScouts.nrw-Verbünde und soll die nachhaltige Verankerung von FDM an HAW unterstützen. KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement KW - Wissensbasis KW - FAQ Y1 - 2024 UR - https://fdmscouts-nrw.github.io/Wissensbasis/ U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.12760388 N1 - Is supplement to Software: https://github.com/FDMScouts-nrw/Wissensbasis/tree/v1.0 (URL) PB - Zenodo, GitHub ER -