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Politik und Wirtschaft sind auf eine fundierte, schnelle und flexible Bewertung der Ver-sorgungssicherheit mit Elektrizität als Grundlage strategischer Entscheidungen angewiesen. Dazu werden komplexe probabilistische Simulationsmodelle unter Einbeziehung einer hohen Anzahl möglicher Zukunftsszenarien verwendet. Allerdings schränken die langen Rechenlaufzeiten von mehreren Stunden pro Szenario die Analysetiefe ein. Zudem werden die Analysen durch die Prognose der zeitlich aufgelösten zukünftigen Randbedingungen erschwert.
Die vorliegende Arbeit zeigt, dass sich mit Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) in Kombination mit angepassten Methoden des Design of Experiments die Kennzahlen der Versorgungssicherheit mit Elektrizität aus einem komplexen Simulationsmodell auf Basis rekursiver Faltungen sehr gut approximieren lassen. Die Zeitreduktion im Vergleich zum nativen Simulationsmodell ist sehr hoch, bei gleichzeitig hoher Genauigkeit. Auch im Bereich der Prognose zeitlich aufgelöster Randbedingungen demonstrieren die Ergebnisse ein erhebliches Verbesserungspotenzial von ML-Methoden im Vergleich zu klassischen Verfahren. Zusammengefasst sind die untersuchten und vorgeschlagenen ML-Methoden in der Lage, die Versorgungssicherheit mit Elektrizität komplexitätsgerecht (tausende von Zukunftsszenarien) in praktikabel kurzer Zeit (weniger als eine Stunde) detailliert zu analysieren.
Mit dem EU AI Act wurden KI-Systeme mit sicherheitskritischen Funktionen als Hochrisiko-Anwendungen eingestuft. Sie müssen hohen Anforderungen an Datenqualität, Robustheit, Transparenz und Konformitätsbewertung genügen. Forschungsarbeiten zur Erklärbarkeit neuronaler Netze (z. B. LRP, CAM) und zur Auswirkung optischer Eigenschaften auf KI-Systeme bilden die Basis. Zudem wurde erkannt, dass fehlerhafte Daten und optische Abbildungsfehler die Sicherheit stark beeinträchtigen können. Ziel des Projekts safe.trAIn war es, die Voraussetzungen für einen sicheren vollautomatisierten Zugbetrieb zu schaffen. Im Fokus stand die Absicherung KI-basierter Verfahren zur Hinderniserkennung und deren Integration in Sicherheitsnachweise. Die Hochschule Düsseldorf (HSD) übernahm zentrale Aufgaben bei der Entwicklung und Weiterentwicklung von Methoden zur Daten- und KI-Absicherung, insbesondere den Queens-Methoden (QI² und ECS). Methoden: - Entwicklung und Anwendung der Queens-Methoden zur Bewertung von Datenqualität und Modellrobustheit - Analyse von Unsicherheiten in KI-gestützter Objekterkennung und deren Propagation - Entwicklung physikalisch realistischer Optikmodelle zur Untersuchung sensorischer Einflüsse - Validierung im virtuellen Testfeld (GoA4-System, driverless operation) - Integration in Sicherheitsarchitekturen (RAMS- und GSN-Methodik) sowie Begutachtung durch TÜV. Ergebnisse: - Erfolgreiche Weiterentwicklung der Queens-Methoden (QI², ECS) für Daten- und Modellbewertung - Entwicklung von Verfahren zur Erklärbarkeit (Kombination QI² mit LRP) - Neue Ansätze zur datenqualitätsbasierten Fehlererkennung ohne Training - Optische Modellierungen und verbesserte Kamerakalibrierung - Beitrag zur Standardisierung (DIN DKE SPEC 99002) - Mehrere wissenschaftliche Publikationen und Betreuung von Promotionen und Abschlussarbeiten. Die entwickelten Methoden ermöglichen eine systematische Absicherung von KI-Systemen im Bahnumfeld. Anwendungsmöglichkeiten bestehen in der Integration in Zulassungsprozesse, bei der Datenkuratierung, in der Sensorikgestaltung sowie in weiteren sicherheitskritischen Bereichen. Darüber hinaus sind die Methoden anschlussfähig für andere Forschungsfelder (z. B. Transformer-Netzwerke, chaostheoretische Analysen). Damit wurde eine technologische Grundlage für den sicheren Betrieb fahrerloser Regionalzüge geschaffen.
Mobile devices are increasingly central as sources of up-to-date information, making the precise recording of information behavior on these devices more relevant for research. Established methods of automated data collection are reaching their limits when capturing in-app communication, such as political content within social media applications. Based on two case studies, we present two approaches that enable the identification of exposure to relevant content and, to some extent, the collection of in-app content. The first case study focuses on identifying relevant exposure across different apps on a mobile device using app tracking and screen recordings. The second case study focuses on linking exposure to seen content and deriving respective content features to obtain an enriched dataset. We discuss the advantages and limitations of both approaches and present conceptual frameworks for processing and analyzing such data.
Rapid Deployment of Hardware-Accelerated Vision AI Applications on the Xilinx Kria KV260 Platform
(2026)
This teaching-oriented paper presents a structured introduction to the deployment of hardware-accelerated vision AI applications on the Xilinx Kria KV260 platform. Rather than focusing on low-level hardware design, the material emphasises system integration, runtime configuration, and the interaction between software and reconfigurable logic within a modern heterogeneous embedded system. Using a pre-integrated smart camera application as a guiding example, the paper demonstrates how FPGA-based acceleration can be accessed through standard Linux tools, containerised execution environments, and network-based video streaming. The approach is specifically designed for higher education, enabling students to gain practical insight into adaptive computing platforms while maintaining a clear conceptual understanding of hardware–software co-design principles.
Policy Brief: Education for Responsible Democratic Citizenship. A European Vision. Submitted Version
(2025)
Democracy is the cornerstone of European identity, which is complementary to national identities. In view of the challenges democracy is currently facing, at both European and national level, such as growing polarisation, increasing threats to human security and expanding digitalisation, it is important to defend and consolidate it, as a sine-qua-non element of “the European way of life”. Education for responsible democratic citizenship (RDC) or education for democracy (EfD) for short is a way of doing so. EfD strategies and tools to strengthen the democratic agency/capacity for action of citizens, the youth in particular, through transformative learning, has been the focus of the DEMOCRAT project (March 2023 to February 2026).
This Policy Brief was initially drafted after the seven first months of the DEMOCRAT project but is now being finalised with the experience of two-and-a-half years of project implementation in mind. Key findings and proposed policy actions presented here include:
· To safeguard democracy within the European Union, transformative education for democracy must be reinforced, also taking into account fast-moving digitalisation and fast-breached planetary boundaries.
· The shift to transformative education for democracy should be based on a coherent competence framework defined in complementarity with the frameworks of citizenship competences proposed by the EU (Key Competences for Lifelong Learning) and the Council of Europe (Competences for Democratic Culture). The four key RDC competences identified by DEMOCRAT are: Solidary Participation, Deliberation, Judgement, and Democratic Resilience.
· The above competence framework should be translated by EU member states and schools in different parts of Europe into a sample curriculum for responsible democratic citizenship adjusted to their education systems and societies.
· Schools have to be laboratories of democratic practice on a daily basis and across subjects, not just for a few hours of civic education or education for democracy per week, and need to connect with a conducive local, regional, national, European, global and digital environment.
· Students need to be aware of both their rights and responsibilities, and be guided to act on both, within their peer groups and in relation to their teachers, parents, local authorities and other relevant stakeholders.
A crucial aspect of any approach to education for democracy is the competence of the teacher to create an environment in which the students can learn democracy in action and not just in words
The DEMOCRAT Project’s work packages are built on each other. This evaluation report is the penultimate stage of the complex Education for democracy (EfD) process designed, tested, evaluated and shared for exploitation by the consortium. DEMOCRAT has outlined a European curriculum for EFD, based on a shared understanding of what democracy means, as well as a competence framework for responsible democratic citizenship (RDC). The curriculum has been piloted in a series of interventions in primary and secondary schools in the six EU member states in which DEMOCRAT has operated: Estonia, Finland, Germany, Ireland, Poland and Spain. In some countries, the testing stage also included interventions in teacher training at higher education institutes.
The national activities were designed on the basis of the DEMOCRAT competence framework (included in D2.1), taking into account preliminary national reports on education inequalities and the state of the art in EfD (D3.1) in the six participating countries. The national and local work that is evaluated in the present deliverable is also based on DEMOCRAT deliverable D5.1. (Design of local pilot projects (LPPs)), as well as on subsequently developed tools (see Annexed Guides) and includes the self-assessment of the pilot participants. A final elaboration of the national pilot interventions will be done when they are compiled into the DEMOCRAT Toolbox (D6.1., under preparation).
The results of the assessment of the national intervention were presented in the deliverable D5.2 and the results of the comparison of the intervention in the deliverable D5.3). It is worth noting that the various pilots/interventions, because of their limited scale and duration, are not considered as providing strictly scientific evidence about the efficiency and effectiveness of the learning approaches used in terms of RDC competence development. For the DEMOCRAT Project, the primary objective was to test and further develop the competence framework and the assessment tools, as well as to obtain insights of possible success and hindering factors for novel approaches in Education for Democracy. Pilots show that the school heads and teachers have a crucial role in education for democracy and that they can contribute significantly, as agents of research and development, as well as implementation. Here we present the results of the assessment of the German pilot interventions: Mediator Training.
Vernetzt für Offenheit: Erfahrungen und Impulse aus der Arbeit im OER-Netzwerk Landesportal ORCA.nrw
(2025)
Der Bericht „Vernetzt für Offenheit: Erfahrungen und Impulse aus der Arbeit im OER-Netzwerk Landesportal ORCA.nrw“ fasst die Ergebnisse und Erfahrungen aus vier Jahren gemeinsamer Netzwerkarbeit (2020–2024) von 35 Hochschulen in Nordrhein-Westfalen zusammen. Das Netzwerk war Teil der Digitalisierungsoffensive des Landes und hatte das Ziel, Open Educational Resources (OER) und offene Bildungspraktiken an den Hochschulen zu fördern. Der Bericht beleuchtet, wie die Netzwerker*innen Lehrende, Verwaltung und zentrale Einrichtungen bei der Nutzung, Erstellung und institutionellen Verankerung von OER unterstützt haben – etwa durch Beratung, Workshops, OER-Policies und hochschulübergreifende Veranstaltungen. Zudem werden Herausforderungen wie infrastrukturelle Umbrüche und institutionelle Unterschiede beschrieben.
Im Mittelpunkt stehen die „Lessons Learned“ aus der hochschulinternen, hochschulübergreifenden und landesweiten Zusammenarbeit: OER als Querschnittsthema erfordert Kooperation zwischen Didaktik, IT, Recht, Bibliotheken und Hochschulleitungen. Nachhaltige Offenheit entsteht durch Beziehungsarbeit, praxisnahe Unterstützung und eine Kultur des Teilens. Der Bericht zeigt, dass OER als Katalysator für gute, kollaborative und digitale Lehre wirken können. Abschließend werden die wichtigsten Produkte und Erfolge des Netzwerks vorgestellt – von OER-Fachtagen über Materialien und Policies bis hin zu neuen Anreizsystemen – und Impulse für zukünftige Open-Education-Projekte gegeben.
Inklusive Berufsausbildung im Verständnis der UN-Behindertenrechtskonvention: Ein Diskussionsbeitrag
(2025)
Seitdem Deutschland 2009 die Behindertenrechtskonvention der Vereinten Nationen (UNBRK) ratifiziert hat, gibt es auch in der Berufsausbildung Debatten zu Inklusion. Die hier zur Diskussion gestellten Reformvorschläge zur Gestaltung inklusiver Berufsausbildung stützen sich auf die UN-BRK und ihr grundlegendes Verständnis von „Diskriminierung“ (Art. 2 UN-BRK), Inklusion (Art. 24 UN-BRK) und den von den Staaten dazu zu treffenden „angemessenen Vorkehrungen“ (Art. 2 UN-BRK).
Es wird gezeigt, wie ein Schnittprozess aus dem Bereich der Erntetechnik mit dem Mehrkörpersimulationsprogramm SimMechanics simuliert werden kann. Ziel ist es, im Rahmen des Forschungsvorhabens eine Grundlage zu schaffen für die virtuelle Bestimmung der erforderlichen Antriebsleistung und Optimierung von Mähdrescherhäckslern hinsichtlich einer nachhaltigen und Ressourcen schonenden Leistungssteigerung.