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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 Sozial- und Kulturwissenschaften der Hochschule Düsseldorf (RahmenPO SK) vom 17.12.2020 in der jeweils gültigen Fassung.
Aufgrund des § 5 Abs. 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 i. V. m. § 8 der Verordnung über die Wirtschaftsführung der Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulwirtschaftsführungsverordnung - HWFVO) vom 11. Juni 2007 (GV. NRW S. 246) zuletzt geändert mit Fassung vom 30. Juni 2018 (GV. NRW S. 392) hat die Vizepräsidentin für Wirtschafts- und Personalverwaltung der Hochschule Düsseldorf folgende Dienstanweisung erlassen:
Nachstehend wird der Wortlaut der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang „Simulations- und Experimentaltechnik“ an der Hochschule Düsseldorf vom 17.06.2021 (Verkündungsblatt der Hoch-schule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 786) unter ihrer neuen Überschrift neu bekannt gemacht. Die Neubekanntmachung berücksichtigt die Erste Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang „Simulations- und Experimentaltechnik“ an der Hochschule Düsseldorf vom 02.03.2022 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 829) sowie die Zweite Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang „Simulations- und Ex-perimentaltechnik“ an der Hochschule Düsseldorf vom 14.02.2024 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 915).
Aufgrund des § 31 Abs. 2 der Verordnung betreffend die digitale Lehre sowie betreffend die Durchführung online gestützter Wahlen der Hochschulen und der Studierendenschaften (Hochschul-Digital- verordnung – HDVO) vom 22.09.2023 (GV. NRW. S. 1116) hat das Präsidium der Hochschule Düsseldorf folgende Übergangsbestimmungen für das Sommersemester 2024 erlassen.
Camera-based object detection is widely used in safety-critical applications such as advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicle research. Road infrastructure has been designed for human vision, so computer vision, with RGB cameras, is a vital source of semantic information from the environment. Sensors, such as LIDAR and RADAR, are also often utilized for these applications; however, cameras provide a higher spatial resolution and color information. The spatial frequency response (SFR), or sharpness of a camera, utilized in object detection systems must be sufficient to allow a detection algorithm to localize objects in the environment over its lifetime reliably. This study explores the relationship between object detection performance and SFR. Six state-of-the-art object detection models are evaluated with varying levels of lens defocus. A novel raw image dataset is created and utilized, containing pedestrians and cars over a range of distances up to 100-m from the sensor. Object detection performance for each defocused dataset is analyzed over a range of distances to determine the minimum SFR necessary in each case. Results show that the relationship between object detection performance and lens blur is much more complex than previous studies have found due to lens field curvature, chromatic aberration, and astigmatisms. We have found that smaller objects are disproportionately impacted by lens blur, and different object detection models have differing levels of robustness to lens blur
Sollen Forschungsleistungen gemessen und bewertet werden, stellen Publikationen eines der wichtigsten Kriterien dar. Die Bibliometrie liefert eine Vielzahl von (absoluten, relativen, normalisierten) Indikatoren, die Wissenschaftsmanager*innen für Leistungsträgeranalysen oder Forschungsevaluationen heranziehen können. Um valide Aussagen über wissenschaftliche Leistungen vornehmen zu können, müssen bibliometrische Kennzahlen mit anderen Leistungskriterien in Bezug gesetzt werden und es sind viele Faktoren sowie Umstände zu berücksichtigen. Auf diese wird in der vorliegenden Handreichung eingegangen. Sie sollen Wissenschaftsmanager*innen das Rüstzeug an die Hand geben, um bibliometrische Untersuchungen und deren Ergebnisse in dem jeweiligen Untersuchungsfall zielführend einordnen zu können.
Menschen mit Suchtverhalten, die Bürgergeld nach dem Sozialgesetzbuch II beziehen, zu ihren Wünschen an für sie hilfreiche Unterstützungsangebote zu befragen und aus ihren Schilderungen herauszuarbeiten, welche Bedeutung für sie Erwerbarbeit hat, fordert die Forschenden zu kritischen Selbstvergewisserungen heraus.Denn die qualitative Studie, die im Rahmen eines Modellprojekts, gefördert vom Bundesarbeitsministerium, durchgeführt wurde, berührt vier kritische Fachdebatten in der Sozialen Arbeit. Neben der (1) sozialpolitischen Aktivierungsprogrammatik sind hier v. a. die (2) Bezeichnung von Menschen mit Suchtverhalten sowie (3) methodologische Einwände gegen subjektorientierte Forschungsperspektiven und (4) Case Management bedeutsam. Nach der Positionierung in diesen Fachdebatten werden empirische Einblicke dazu gewährt, dass die Frage „Problembewältigung oder Erwerbsarbeit first?“ differenziert beantwortet wird.Ferner äußern die Bürgergeldbezieher:innen mit Suchtverhalten diverse Wünsche an die Unterstützung im Jobcenter und andere Hilfsangebote. Vor allem wünschen sie sich vom Jobcenter, dass es dort nicht nur um die Vermittlung in Erwerbsarbeit gehen sollte, sondern weitere und damit hybride Zielsetzungen verfolgt werden sollten.
The importance of high data quality is increasing with the growing impact and distribution of ML systems and big data. Also, the planned AI Act from the European commission defines challenging legal requirements for data quality especially for the market introduction of safety relevant ML systems. In this paper, we introduce a novel approach that supports the data quality assurance process of multiple data quality aspects. This approach enables the verification of quantitative data quality requirements. The concept and benefits are introduced and explained on small example data sets. How the method is applied is demonstrated on the well-known MNIST data set based an handwritten digits.
With the increasing capabilities of machine learning systems and their potential use in safety-critical systems, ensuring high-quality data is becoming increasingly important. In this paper, we present a novel approach for the assurance of data quality. For this purpose, the mathematical basics are first discussed and the approach is presented using multiple examples. This results in the detection of data points with potentially harmful properties for the use in safety-critical systems.