open_access
Refine
Year of publication
Document Type
- Article (339)
- conference proceeding (article) (108)
- conference proceeding (presentation) (67)
- Working Paper (50)
- Report (45)
- Part of a Book (33)
- Preprint (23)
- Master's Thesis (22)
- Survey instrument (10)
- Handout (9)
Publication reviewed
- peer review (396)
- nicht begutachtet (258)
- begutachtet (82)
Keywords
- Forschungsprojekt „Jugendarbeit mit Perspektive“ (JumP) (30)
- Tourismus (22)
- Bayern (21)
- Tourismusforschung (18)
- Umfrage (18)
- Digitalisierung (17)
- Spieltheorie (10)
- ECG (8)
- Künstliche Intelligenz (8)
- Biomedizinische Signalverarbeitung (7)
Institute
- Fakultät Maschinenbau (161)
- BZPD - Bayerisches Zentrum Pflege Digital (102)
- Fakultät Elektrotechnik (93)
- Fakultät Informatik (84)
- Fakultät Soziales und Gesundheit (78)
- Fakultät Tourismus-Management (71)
- INIT – Institut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung (57)
- Kempten Business School (51)
- IFM - Institut für Fahrerassistenz und vernetzte Mobilität (47)
- IEAT - Institut für Energie- und Antriebstechnik (46)
Im November/Dezember 2025 führte das Bayerische Zentrum für Tourismus das sechste Jahr in Folge eine Online-Befragung unter Erstsemesterstudierenden an bayerischen Universitäten und Hochschulen durch. Die Umfrageergebnisse bieten exemplarische Einblicke in verschiedenste Aspekte der studentischen Lebenswirklichkeit, unter anderem die Wahl der Bildungseinrichtung und des Studiengangs, Berufs- und Lebensziele, aktuelle Sorgen und Ängste sowie Einstellungen und Assoziationen zum Thema Reisen. Zudem wurde die Befragung im Jahr 2025 um den Themenbereich „Kompetenzen und Arbeitswelt der Zukunft“ ergänzt, um die Wahrnehmungen und Einschätzungen der jungen Alterskohorte zu Veränderungen und prägenden Trends der zukünftigen Arbeitswelt, zur Bedeutung und Ausprägung von (überfachlichen) Kompetenzen, zum Einfluss und zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz sowie zu den priorisierten Kriterien einer idealen Lernumgebung zu erfassen. Im Fokus der Befragung steht insbesondere die Altersgruppe der Generation Z (geb. 1995 – 2010).
Die gewonnenen Daten erheben keinen Anspruch auf Repräsentativität für Erstsemesterstudierende in Bayern. Dennoch vermittelt die Gegenüberstellung der Umfrageergebnisse der sechs Erhebungsreihen einen Eindruck von den jüngeren Studierendengenerationen sowie von möglichen zukünftigen Entwicklungstendenzen in den untersuchten Lebens- und Themenbereichen.
Außer Haus essen ist für viele Menschen in Deutschland weiterhin ein fester Bestandteil des Alltags, zugleich verändern steigende Preise das Konsumverhalten spürbar. Die repräsentative Befragung des Bayerischen Zentrums für Tourismus (BZT) unter 2.028 Personen der deutschsprachigen Bevölkerung in Deutschland im Alter zwischen 18 und 74 Jahren zeigt, wie häufig die Deutschen gastronomische Angebote nutzen, welche Faktoren ihre Entscheidungen beeinflussen und welche Rolle Kulinarik im Urlaub spielt.
Über die Hälfte der Deutschen haben bereits vom Begriff Overtourism/Übertourismus gehört oder gelesen. Das zeigt eine im Januar 2026 durchgeführte repräsentative Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus (BZT) unter 3.021 Personen der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter zwischen 18 und 74 Jahren. Neben der Bekanntheit des Begriffs wurden auch Themen wie Assoziationen mit dem Begriff, Erfahrungen mit Overtourism/Übertourismus, verändertes Reiseverhalten wegen Overtourism/Übertourismus und die Akzeptanz bestimmter Maßnahmen zur Beschränkung der Besucherzahlen an touristisch stark frequentierten Orten und Sehenswürdigkeiten abgefragt.
39 Prozent der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter zwischen 18 und 74 Jahren wollen zwischen Dezember 2025 und April 2026 verreisen. 31 Prozent dieser Personen plant ihren Winterurlaub 2025/2026 im Schnee zu verbringen. Das zeigt die bevölkerungsrepräsentative Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus zum Thema „Winterurlaub 2025/2026“, bei der mehr als 2.000 Personen im November 2025 unter anderem zu ihren Reiseabsichten in den Wintermonaten allgemein, ihren Aktivitäten während eines Winterurlaubs im Schnee und ihrer Absicht, Tagesreisen mit schneegebunden Aktivitäten durchzuführen, befragt wurden.
Over 525,000 hectares of Germany’s forest require urgent reforesta-tion due to drought, storms, heat events, and pests, with climate change and skilled labor shortages in an aging population accelerating the problem, particu-larly in mountainous regions, where tree planting is currently only manually pos-sible. The DraAuf project addresses this challenge by developing an autonomous system consisting of a 30kg planting robot carrying tree saplings, tethered to a heavy-lift drone that carries the robot to pre-mapped planting sites.
Due to the drone’s 8.2 kW hover power consumption, total planting cycle time is crucial for system efficiency. The drilling mechanism must balance minimal mass with maximum drilling speed and reliability in varying soil conditions. A dedicated outdoor test stand equipped with multi-axis force sensing and closed-loop feed control enables systematic comparison of rotary impact drilling against conventional drilling. Impact drilling achieves up to 4.5x reduction in continuous reaction moment while enabling equivalent or improved drilling speed and in-creasing system robustness against jamming. Peck drilling and active debris re-moval improve consistency of hole depth and diameter.
The complete DraAuf system combines LiDAR data, AI-based site selection, and autonomous planting. Terrain and environmental data are integrated into interop-erable digital databases for further forestry operations.
This thesis presents ReLoop_RLive, a modular framework for vision-based active positioning research focused on the Sim2Real gap. The framework consists of two independent components. The first is a low-cost physical demonstrator built around the Sphero BOLT+ robot, accessed over HTTP. The second is a simulation backend whose physics and rendering components can be swapped independently. Two simulation backends of deliberately different fidelity are implemented, namely a high-fidelity SAPIEN engine with physically based rendering, and a lightweight Simple backend using a linear kinematic model and OpenCV rendering.
The visual gap is quantified, where the SAPIEN-based backend achieves a lower score than Simple, confirming that its physically based renderer produces observations statistically closer to real camera images, though it still falls short of perfectly replicating reality. Physical gap analysis reveals significant displacement errors in both backends on short-duration trajectories. While both environments successfully train PPO agents under stationary, in-distribution conditions, and both agents generalize successfully between simulation backends, zero-shot transfer to the physical demonstrator reveals a clear asymmetry. The agent trained in the high-fidelity SAPIEN environment achieves a zero-shot success rate of 0.95 on the real robot, at the cost of a substantially increased mean episode length compared to simulation. The Simple-trained agent, by contrast, achieves only 0.4 on the real demonstrator, below the random-action baseline of 0.45, indicating that the policy provides no effective control on the physical system.
Crucially, scaling the task difficulty to the originally intended random goal configuration presents an open problem, failing to converge across evaluated setups. This confirms that while high-fidelity rendering reduces the transfer gap, bridging the remaining visual and physical mismatches for dynamic active positioning remains an active challenge.
This study presents a method for early identification of AM-suitable components and circular design routes. A structured, data-lean questionnaire with AHP-based weighting, combined with rule-based R-strategy identification and an AM-specific feasibility gate, enables transparent screening in early development. Demonstrated on a structural bus component for both diesel and electric operation, the approach proposes a dominant R-strategy and integrates a prospective LCA-in-the-loop workflow, showing how early circularity signals and life-cycle feedback inform robust redesign decisions.
Background/Objectives: The prevalence and management options of bland (non-neoplastic) portal vein thrombosis (PVT) in patients with hepatocellular carcinoma (HCC) are poorly characterized and data remain limited. Methods: We performed a retrospective analysis of a prospectively collected single-center cohort of 638 patients with HCC. Bland PVT was identified at baseline or during follow-up. Treatment exposure was modeled as time-varying to account for differences in timing of anticoagulation initiation. Results: Bland PVT was identified in 39 patients (25 at baseline and 14 during follow-up). Patients with PVT showed features of more advanced portal hypertension (lower platelet count and higher prevalence of ascites) and had a higher tumor burden (more often outside the Milan criteria; higher AFP). A total of 30 patients received anticoagulation. Anticoagulation was associated with partial or complete recanalization in 30% of cases at three months and with decrease in bilirubin, but was not associated with improved 1 year survival. Bleeding events occurred in four anticoagulated patients (13.3%). Conclusions: Bland PVT in HCC is associated with more severe liver disease. Our data indicate that anticoagulation in patients with HCC and concomitant bland PVT was generally well-tolerated and was associated with thrombus regression in one-third of cases. However, we did not observe an improved survival in patients on anticoagulation.
Little is known about the role of cross-sectoral companionship (CSC) at hospital discharge or transfer to another facility/department and subsequent delirium incidence in older adults. We aimed to identify predictors of optimal CSC, and to evaluate its association with delirium incidence after discharge/transfer in this population.
Dense correspondence estimation is an essential computer vision task, however, existing methods often strug-gle to produce accurate and reliable dense flow fields when encountering significant occlusions. This is primarily due to scenes with high depth complexity and wide baselines between input images. To address this challenge, MH-Flow is introduced, a novel approach specifically designed to generate occlusion-robust dense flow fields from two to four images. It leverages iterative dense feature matching to perform a multi-homography (MH) decomposition for an image pair. This decomposition allows to effectively detect and analyze occluded and non-occluded pixel regions. Furthermore, MH-Flow incorporates a multi-view strategy and matching transitivity to extrapolate flow information from two additional input views and to enhance robustness, particularly in challenging occluded areas. Experimental results across multiple datasets demonstrate MH-Flow’s significant superiority in handl ing large viewpoint changes and occlusions compared to leading CNN-based approaches, achieving more accurate and complete dense flow fields.