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Poor young people more often face health difficulties, (learning) disabilities, and are overrepresented in special schools. Consequently, youth from poor households disproportionately frequently participate in disability‐specific programs aiming to improve their educational levels and labor market opportunities. They face a double burden of disability and poverty. In our study, we look at poor and non‐poor youth with disabilities (YPWD) who participate in vocational rehabilitation (VR) and whether VR helps them (a) in transitioning into employment and (b) in leaving poverty. We examine the association between the receipt of initial basic income support (BIS) as a poverty indicator, later labor market outcomes, and earned vocational qualification using administrative data. We make use of a sample of all persons accepted for VR in 2010 (N = 36,645). We employ logit models on VR attendees’ labor market outcomes three and five years after being accepted for VR as well as on their earned vocational qualifications. Beside initial poverty status, we control for educational level, type, and degree of disability and program pattern during the VR process. Our findings show that YPWD from poor households have a decreased likelihood of a vocational certificate and employment. Additionally, they are more likely to receive BIS than young people not from poor households and thus more likely to remain poor. In conclusion, VR seems to support poor YPWD less in their school‐to‐work transitions. Thus, disability‐specific programs should be more tailored to the social situations of participants, and counsellors should be more sensitive to their social backgrounds.
Der Beitrag entwickelt anhand zahlreicher Beispiele rechtsterroristischer Gewalt eine Systematisierung instrumenteller Zielsetzungen rechtsterroristischen Handelns. Dabei ruft er zunächst als zentrale weltanschauliche Referenz den völkischen Nationalismus auf, dem biopolitische Paradigmen inhärent sind, denen mittels rechtsterroristischer Gewalt Geltung verschafft werden soll. Dieses ist für eine Vielzahl rechtsterroristischer Gewalttaten zentral, denen es um die Aufrechterhaltung rassistischer, sexistischer und heteronormativer Gesellschaftsverhältnisse geht. Regelmäßig ist solche Gewalt auch als Botschaftsverbrechen zu verstehen, wobei ganz unterschiedliche Modi der Kommunikation beobachtbar sind. Rechtsterroristische Gewalt – sofern sie nicht parastaatlich verfasst ist – hat nicht die direkte Schwächung der Kampffähigkeit des Gegners zum Ziel, sondern zielt auf Bestrafung, Einschüchterung und Vertreibung ausgewählter sozialer Gruppen und Individuen sowie in manchen Fällen auf das strategische Moment der Zuspitzung gesellschaftlicher Konflikte, wie im abschließenden Teil des Beitrages an zahlreichen Beispielen gezeigt wird.
A swirling pulverized coal flame is computationally investigated. A Eulerian–Lagrangian formulation is used to describe the two-phase flow. Turbulence is modelled within a RANS (Reynolds averaged numerical simulation) framework. Four turbulence viscosity- (TV) based models, namely the standard k-ε model, realizable k-ε model, renormalization group theory k-ε model, and the shear stress transport k-ω model are used. In addition, a Reynolds stress transport model (RSM) is employed. The models are assessed by comparing the predicted velocity fields with the measurements of other authors. In terms of overall average values, the agreement of the predictions to the measurements is observed to be within the range 20–40%. A better performance of the RSM compared to the TV models is observed, with a nearly twice as better overall agreement to the experiments, particularly for the swirl velocity. In the second part of the investigation, the resolution of the discrete particle phase in modelling the turbulent particle dispersion (TPD) and particle size distribution (SD) is investigated. Using the discrete random walk model for the TPD, it is shown that even five random walks are sufficient for an accuracy that is quite high, with a less than 1% mean deviation from the solution obtained by thirty random walks. The approximation of the measured SD is determined by a continuous Rosin–Rammler distribution function, and inaccuracies that can occur in its subsequent discretization are demonstrated and discussed. An investigation on the resolution of the SD by discrete particle size classes (SC) indicates that 12 SC are required for an accuracy with a less than 1% mean deviation from the solution with 18 SC. Although these numbers may not necessarily be claimed to be sufficiently universal, they may serve as guidance, at least for SD with similar characteristics
Thermoelectric generators (TEGs) have the ability to convert waste heat into electrical energy under unfavorable conditions and are becoming increasingly popular in academia, but have not yet achieved a broad commercial success, due to the still comparably low efficiency. To increase the efficiency and economic viability of TEGs, research is performed on the materials on one hand and on the system connection on the other. In the latter case, the net output power of the cooling system plays a key role. At first glance, passive cooling seems preferable to active cooling because it does not affect the net electrical output power. However, as shown in the present review, the active cooling is to be preferred for net output power. The situation is similar in air and water-cooling. Even though air-cooling is easier to set up, the water-cooling should be preferred to achieve higher net output power. It is shown that microchannel cooling has similar hydraulic performance to conventional cooling and inserts increase the net output power of TEG. As the review reveals that active water-cooling should be the method of choice to achieve high net output power, it also shows that a careful optimization is necessary to exploit the potential.
The settling velocities of helminth eggs of three types, namely Ascaris suum (ASC), Trichuris suis (TRI), and Oesophagostomum spp. (OES), in clean tap water are computationally determined by means of computational fluid dynamics, using the general-purpose CFD software ANSYS Fluent 18.0. The previous measurements of other authors are taken as the basis for the problem formulation and validation, whereby the latter is performed by comparing the predicted sink velocities with those measured in an Owen tube. To enable a computational treatment, the measured shapes of the eggs are parametrized by idealizing them in terms of elementary geometric forms. As the egg shapes show a variation within each class, “mean” shapes are considered. The sink velocities are obtained through the computationally obtained drag coefficients. The latter are defined by means of steady-state calculations. Predicted sink velocities are compared with the measured ones. It is observed that the calculated values show a better agreement with the measurements, for ASC and TRI, compared to the theoretical sink values delivered by the Stokes theory. However, the observed agreement is still found not to be very satisfactory, indicating the role of further parameters, such as the uncertainties in the characterization of egg shapes or flocculation effects even in clean tap water.
We present a novel metric Spatial Recall Index to assess the performance of machine-learning (ML) algorithms for automotive applications, focusing on where in the image which performance occurs. Typical metrics like intersection-over-union (IoU), precisionrecallcurves or average precision (AP) quantify the performance over a whole database of images, neglecting spatial performance variations. But as the optics of camera systems are spatially variable over the field of view, the performance of ML-based algorithms is also a function of space, which we show in simulation: A realistic objective lens based on a Cooke-triplet that exhibits typical optical aberrations like astigmatism and chromatic aberration, all variable over field, is modeled. The model is then applied to a subset of the BDD100k dataset with spatially-varying kernels. We then quantify local changes in the performance of the pre-trained Mask R-CNN algorithm. Our examples demonstrate the spatial dependence of the performance of ML-based algorithms from the optical quality over field, highlighting the need to take the spatial dimension into account when training ML-based algorithms, especially when looking forward to autonomous driving applications.
Vorwort Gender Report
Liebe Leserinnen und Leser,
wie bereits in den vergangenen Jahren haben wir auch in diesem Jahr erneut einen eigenständigen Gender Report als wichtige Ergänzung zum Zahlenspiegel der Hochschule Düsseldorf erstellt, der einen besonderen Fokus auf die Entwicklung und die aktuellen Zahlen der weiblichen Studierenden, Absolventinnen und Beschäftigten legt.
Insbesondere in der jüngsten Vergangenheit ist enorm viel Bewegung in die Debatte rund um das Thema „Gender (und) Diversity“ gekommen – eine wie wir finden äußerst erfreuliche Entwicklung, um immer mehr Menschen für eine offene Diskussion und paritätische Teilhabe zu sensibilisieren. Auch wenn die HSD mit der zielorientierten Umsetzung ihres „gender diversity action plan“ mit gutem Beispiel vorangeht und in der Vergangenheit bereits beachtliche Erfolge in Hinblick auf die Herstellung, Förderung und Wahrung von (Geschlechter-)Gerechtigkeit und verstärkter (Gender)Diversity erreicht hat, sind wir noch nicht am Ziel angelangt.
Vorwort
Liebe Leserinnen und Leser, ich freue mich, Ihnen auch in diesem besonderen Jahr unser statistisches Zahlenwerk vorstellen zu können. Die jüngste Gesamtausgabe – der Zahlenspiegel 2020 – ermöglicht Ihnen detaillierte Einblicke in die Studierenden- und Absolvent*innendaten sowie eine ausführliche Betrachtung der Beschäftigungsverhältnisse und Kennzahlen der Hochschule Düsseldorf.
Zur Abbildung der Zahlen der weiblichen Studierenden, Absolventinnen und Beschäftigten wurde im Rahmen der Umsetzung des „gender diversity action plan“ erneut ein eigenständiger Gender Report erstellt. ...
In dieser Arbeit werden die definierenden Eigenschaften von Open Educational Resources (OER) recherchiert. Wie können die Anforderungen an Inhalten, Medien-wahl, didaktischen Konzept mit einem hohen Grad an Interaktivität erfüllt werden? – Die Literatur zu diesen Fragestellungen liefert den aktuellen Forschungsstand.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4 S. 1, 26 Abs. 3 S. 2 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nord-rhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV.NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung und der Grundordnung der Hochschule Düsseldorf vom 08.10.2015 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 414) in der aktuell gültigen Fassung hat der Fachbereichsrat des Fachbereichs Design der Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen.
Aufgrund des § 82a Absatz 1 Satz 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung in Verbindung mit der Verordnung zur Bewältigung der durch die Coronavirus SARS-CoV-2- Epidemie an den Hochschulbetrieb gestellten Herausforderungen (Corona-Epidemie-Hochschulverordnung) vom 01.12.2021 (GV. NRW. S. 81) in der aktuell gültigen Fassung hat das Präsidium der Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen.
Mass spectrometry data is one of the key sources of information in many workflows in medicine and across the life sciences. Mass fragmentation spectra are generally considered to be characteristic signatures of the chemical compound they originate from, yet the chemical structure itself usually cannot be easily deduced from the spectrum. Often, spectral similarity measures are used as a proxy for structural similarity but this approach is strongly limited by a generally poor correlation between both metrics. Here, we propose MS2DeepScore: a novel Siamese neural network to predict the structural similarity between two chemical structures solely based on their MS/MS fragmentation spectra. Using a cleaned dataset of > 100,000 mass spectra of about 15,000 unique known compounds, we trained MS2DeepScore to predict structural similarity scores for spectrum pairs with high accuracy. In addition, sampling different model varieties through Monte-Carlo Dropout is used to further improve the predictions and assess the model's prediction uncertainty. On 3600 spectra of 500 unseen compounds, MS2DeepScore is able to identify highly-reliable structural matches and to predict Tanimoto scores for pairs of molecules based on their fragment spectra with a root mean squared error of about 0.15. Furthermore, the prediction uncertainty estimate can be used to select a subset of predictions with a root mean squared error of about 0.1. Furthermore, we demonstrate that MS2DeepScore outperforms classical spectral similarity measures in retrieving chemically related compound pairs from large mass spectral datasets, thereby illustrating its potential for spectral library matching. Finally, MS2DeepScore can also be used to create chemically meaningful mass spectral embeddings that could be used to cluster large numbers of spectra. Added to the recently introduced unsupervised Spec2Vec metric, we believe that machine learning-supported mass spectral similarity measures have great potential for a range of metabolomics data processing pipelines.
Spec2Vec: Improved mass spectral similarity scoring through learning of structural relationships
(2021)
Spectral similarity is used as a proxy for structural similarity in many tandem mass spectrometry (MS/MS) based metabolomics analyses such as library matching and molecular networking. Although weaknesses in the relationship between spectral similarity scores and the true structural similarities have been described, little development of alternative scores has been undertaken. Here, we introduce Spec2Vec, a novel spectral similarity score inspired by a natural language processing algorithm-Word2Vec. Spec2Vec learns fragmental relationships within a large set of spectral data to derive abstract spectral embeddings that can be used to assess spectral similarities. Using data derived from GNPS MS/MS libraries including spectra for nearly 13,000 unique molecules, we show how Spec2Vec scores correlate better with structural similarity than cosine-based scores. We demonstrate the advantages of Spec2Vec in library matching and molecular networking. Spec2Vec is computationally more scalable allowing structural analogue searches in large databases within seconds.
Als Einführung in die Benutzung der Software SQL Developer Command Line (SQLcl) von Oracle werden folgende Aktionen erklärt: Anmelden, Ausgeben von Tabellen und ihren Metadaten, Verwenden der Befehlshistorie, Formatieren der Ausgabe, Speichern, Bearbeiten und Wiederverwenden von Befehlen sowie das Anlegen von Logdateien. Vorausgesetzt werden geringe Vorkenntnisse von relationalen Datenbankmanagementsystemen mit SQL. Das Video wurde im Rahmen des Projektes EILD.nrw entwickelt, gefördert durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft gemeinsam mit der Digitalen Hochschule NRW (DH.NRW) in der Förderlinie „OERContent.nrw“ (Open Education Resources).
Methanol Synthesis with Steel Mill Gases: Performance Investigations in an On‐Site Technical Center
(2021)
Hochschulreport 2020
(2021)
Pädagogischer Umgang mit Körpererkundungsspielen in der Arbeit mit Kindern von 0 bis 6 Jahren
(2021)
Aufgrund des § 2 Abs. 4 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz – HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung in Verbindung mit §§ 3 Abs. 3, 9 Abs. 4, 10 Abs. 3 und 6 des Gesetzes über die Zulassung zum Hochschulstudium in Nordrhein-Westfalen (Hochschulzulassungsgesetz 2019 – HZG) vom 29.10.2019 (GV. NRW. S. 830) in der aktuell gültigen Fassung und §§ 24 Abs. 3, 4 und 27 Abs. 1, 5 der Verordnung über die Vergabe von Studienplätzen in Nordrhein-Westfalen (Vergabeverordnung NRW – VergabeVO NRW) vom 13.11.2020 (GV. NRW. S. 1059) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Satzung als Ordnung erlassen:
Aufgrund des § 2 Abs. 4 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz – HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547), zuletzt geändert durch Gesetz vom 25.03.2021 (GV. NRW. S. 331), sowie des § 3 Abs. 3 des Gesetzes über die Erhebung von Hoch- schulabgaben (Hochschulabgabengesetz – HAbgG NRW) vom 21.03.2006 (GV. NRW. S. 119), zuletzt geändert durch Gesetz vom 12.07.2019 (GV. NRW. S. 425), und des § 1 Abs. 1 Satz 1 der Verordnung über die Erhebung von Hochschulabgaben (Hochschulabgabenverordnung – HAbg-VO) vom 13.08.2015 (GV. NRW. S. 569), zuletzt geändert durch Verordnung vom 10.01.2020 (GV. NRW. S. 82), hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Satzung als Ordnung erlassen:
This paper investigates the implementation of a human body model for the simulation of a jumping motion in Simulink. It contains details to get an insight into modern biomechanics without previous experience. In the simulation, a Hill-Type muscle is used to generate joint momentum with a phenomenologically realistic relationship between muscle length and force. The simulation published with this article is one of many solutions to design a humanoid simulation. The paper guides through the implemented build and explains its range of application.
Today, the use of renewable energies and recycling of climate-changing gases are increasingly important. In this context,coupling of methanation with small, decentralized CO2sources such as biogas plants provides one possibility. However,fluctuating availability of renewables for hydrogen production in combination with small storage volumes result in anenhanced demand for dynamic process operation. This leads to new research challenges with respect to the required cata-lysts and the overall process design. To draw reliable conclusions about the catalytic performance under dynamic processoperation, the mechanism of the methanation reaction as well as typical deactivation procedures of the catalyst appliedunder steady-state conditions have to be reviewed thoroughly.
Von Maschinenbau-Ingenieur*innen wird oft erwartet, innovative Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse zu entwickeln und zu vermarkten. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es herauszufinden, inwiefern sie bereits im Masterstudium Maschinenbau durch die Förderung von Kreativität und Entrepreneurship darauf vorbereitet werden. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurden die Modulhandbücher der zehn größten Universitäten sowie Fachhochschulen mithilfe einer Schlagwortsuche auf einschlägige Begriffe analysiert. Die Studie zeigt, dass deutsche Ingenieur*innen sowohl an Fachhochschulen als auch an Universitäten hinsichtlich Kreativität und Entrepreneurship eher unzureichend ausgebildet werden.
Sound and music are well-studied aspects of the quality of experience in restaurants; the role of the room acoustical conditions, their influence on the visitors’ soundscape evaluation and their impact on the overall customer satisfaction in restaurants, however, has received less scientific attention. The present field study therefore investigated whether sound pressure level, reverberation time, and soundscape pleasantness can predict factors associated with overall restaurant quality. In total, 142 persons visiting 12 restaurants in Berlin rated relevant acoustical and non-acoustical factors associated with restaurant quality. Simultaneously, the A-weighted sound pressure level (LA,eq,15) was measured, and the reverberation time in the occupied state (T20,occ) was obtained by measurements performed in the unoccupied room and a subsequent calculation of the occupied condition according to DIN 18041. Results from linear mixed-effects models revealed that both the LA,eq,15 and T20,occ had a significant influence on soundscape pleasantness and eventfulness, whereby the effect of T20,occ was meditated by the LA,eq,15. Also, the LA,eq,15 as well as soundscape pleasantness were significant predictors of overall restaurant quality. A comprehensive structural equation model including both acoustical and non-acoustical factors, however, indicates that the effect of soundscape pleasantness on overall restaurant quality is mediated by the restaurant’s atmosphere. Our results support and extend previous findings which suggest that the acoustical design of restaurants involves a trade-off between comfort and liveliness, depending on the desired character of the place.
Aufgrund des § 2 Abs. 4 und des § 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nord-rhein-Westfalen (HG NRW) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Prüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Ordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung für Bachelorstudiengänge im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften an der Hochschule Düsseldorf vom 18.02.2016 in der jeweils gültigen Fassung.
Import in OPUS
(2021)
Das Landeskrebsregister (LKR) Nordrhein-Westfalen (NRW) erfasst Daten zu Krebserkrankungen von Patienten von Ärzten, Krankenhäusern, Pathologien und Meldeämtern aus ganz NRW um diese auszuwerten. Für die Auswertung müssen Daten, die den gleichen Patienten betreffen, zusammen- geführt werden. Zur Verknüpfung gibt es einen automatischen Record-Linkage Algorithmus, der aber bei ca. 5% aller Meldungen eine manuelle Entscheidung erfordert.
Um den Aufwand der manuellen Nachbearbeitung zu reduzieren, soll der Vorgang durch ein künstliches neuronales Netz automatisiert werden. Das künstliches neuronales Netz (KNN) soll mit dem LKR NRW vorliegenden Daten zu manuellen Entscheidungen trainiert werden. Dafür müssen die Daten vor der Verwendung umfangreich aufbereitet werden.
Das Ziel der Arbeit ist die Aufarbeitung und Aktualisierung eines vorliegenden Konzepts und die Implementierung eines Prototypen des Verfahrens. Der Prototyp soll in der Programmiersprache Java umgesetzt werden.
Die folgende Arbeit beginnt mit einer kurzen Einleitung über die Krankheit Krebs, das LKR NRW und KNN. Danach erläutere ich die Methodik, die sich mit und die Implementierung des Themas. In der Methodik erkläre ich was KNN sind und schneide ihre Funktionsweise an. Außerdem erkläre ich wie die Bereitstellung der Daten erfolgt und wie diese für das neuronale Netz verständlich aufbereitet werden. Zur Implementierung werde ich beschreiben was für eine Entwicklungsumgebung verwendet
wurde um das Projekt umzusetzen und wie das Programm umgesetzt wurde. Die Erklärung der Umsetzung besteht aus Unified Modeling Language (UML)-Diagrammen für die Datenaufbereitung und Code-Ausschnitte für die Konfiguration und Schnittstellen des KNN.
Das KNN konnte inklusive Datenaufbereitung erstellt werden und klassifiziert 94,4% der Fälle korrekt. Auf Grundlage dieser Arbeit kann das Projekt nachgebaut werden.
Nachstehend wird der Wortlaut der Ordnung zur Kompensation der Folgen der Coronavirus SARS-CoV-2-Epidemie für Studium und Lehre an der Hochschule Düsseldorf vom 17.12.2020 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 712) neu bekannt gemacht. Die Neubekanntmachung berücksichtigt die Erste Satzung zur Änderung der Ordnung zur Kompensation der Folgen der Coronavirus SARS-CoV-2-Epidemie für Studium und Lehre an der Hochschule Düsseldorf vom 27.01.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 729), die Zweite Satzung zur Änderung der Ordnung zur Kompensation der Folgen der Coronavirus SARS-CoV-2-Epidemie für Studium und Lehre an der Hochschule Düsseldorf vom 20.04.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 776) sowie die Dritte Satzung zur Änderung der Ordnung zur Kompensation der Folgen der Coronavirus SARS-CoV-2-Epidemie für Studium und Lehre an der Hochschule Düsseldorf vom 22.06.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 787).
Aufgrund des 82a Absatz 1 Satz 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung in Verbindung mit der Verordnung zur Bewältigung der durch die Coronavirus SARS-CoV-2- Epidemie an den Hochschulbetrieb gestellten Herausforderungen (Corona-Epidemie-Hochschulverordnung) vom 17.04.2020 (GV. NRW. S. 297) in der aktuell gültigen Fassung hat das Präsidium der Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende studiengangspezifische Prüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Prüfungsordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Hochschule Düsseldorf (RahmenPO) vom 15.02.2016 in der jeweils gültigen Fassung.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende studiengangspezifische Prüfungsordnung als Satzung erlas-sen. Diese Prüfungsordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Hochschule Düsseldorf (RahmenPO) vom 15.02.2016 in der jeweils gültigen Fassung.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende studiengangspezifische Prüfungsordnung als Satzung erlas-sen. Diese Prüfungsordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Hochschule Düsseldorf (RahmenPO) vom 15.02.2016 in der jeweils gültigen Fassung.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende studiengangspezifische Prüfungsordnung als Sat-zung erlassen. Diese Prüfungsordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Hochschule Düsseldorf (RahmenPO) vom 15.02.2016 in der jeweils gültigen Fassung.
Der Erinnerungsort auf dem Campus der HS Düsseldorf erinnert an die Deportation der jüdischen Bevölkerung in Ghettos und Vernichtungslager. In dem Projekt wurden die biografischen Angaben aus dem Digitalen Archiv auf der Website des Erinnerungsortes publiziert. Die familiären Beziehungen werden grafisch dargestellt und auf die Website von Yad Vashem verlinkt.
Kompetenzen auf dem Gebiet der Datenbanken gehören zum Pflichtbereich der Informatik. Das Angebot an Lehrbüchern, Vorlesungsformaten und Tools lässt sich jedoch für Lehrende oft nur eingeschränkt in die eigene Lehre integrieren. Als Antwort auf diese Herausforderung werden im Projekt EILD.nrw digitale Inhalte für die Lehre in unterschiedlich konzipierten Studiengängen, Lehrmethoden und technischen Umgebungen entwickelt. Versehen mit einer Creative Commons (CC) Lizenzierung werden die Lerninhalte in der Digitalen Hochschule NRW zur Verfügung gestellt.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4 S. 1, 29 Abs. 1 in Verbindung mit § 16 Absatz 1 Satz 2 sowie § 28 Absatz 1 Satz 2 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Satzung erlassen
Aufgrund der §§ 2 s. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Prüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Ordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung für Masterstudiengänge im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften an der Hochschule Düsseldorf vom 18.02.2016 in der jeweils gültigen Fassung.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind hochaktuelle Themen in der Informatik. Fortschrittliche Technologien und Vorgehensweisen schaffen neue Einsatzfelder für Anwendungen, die Verhaltensweisen des Menschen erlernen und nachahmen. Dieses innovative Vorgehen birgt jedoch einige Gefahren. Das menschliche Verhalten ist nicht immer objektiv und korrekt. Oft beherrschen Vorurteile das Treffen menschlicher Entscheidungen, sodass Personen diskriminiert werden. Es besteht das Risiko, dass Maschinen diese Verhaltensweise übernehmen.
Hinzu kommt die fehlende Erklärbarkeit der Algorithmen. Je nach Modell ist nicht eindeutig, nach welchen Prinzipien eine Entscheidung getroffen wird. Das erschwert das Aufdecken von Diskriminierung und senkt die Vertrauenswürdigkeit des Systems.
In dieser Arbeit werden Ursachen für Diskriminierung und fehlende Transparenz, sowie Lösungsmethoden erarbeitet. Dabei wird erörtert, inwieweit die beiden Themen aufeinander einspielen und gemeinsam zur Qualität der Software beitragen.
Forschungsreport 2020
(2021)
Der Forschungsreport 2020 ist in bewährter Form in die drei großen Themenbereiche der HSD gegliedert: Gesellschaft & Kultur, Technik, Umwelt & Energie sowie Kommunikation & Medien. Abgerundet wird der Report durch eine Übersicht zu Daten und Fakten, Publikationen, laufenden Projekten, Ausstellungen und anderem.