<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>2655</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2021</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>5</pageFirst>
    <pageLast>10</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>45</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Springer Nature</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Data Science Meets High-Tech Manufacturing – The BTW 2021 Data Science Challenge</title>
    <abstract language="eng">For its third installment, the Data Science Challenge of the 19th symposium “Database Systems for Business, Technology and Web” (BTW) of the Gesellschaft für Informatik (GI) tackled the problem of predictive energy management in large production facilities. For the first time, this year’s challenge was organized as a cooperation between Technische Universität Dresden, GlobalFoundries, and ScaDS.AI Dresden/Leipzig. The Challenge’s participants were given real-world production and energy data from the semiconductor manufacturer GlobalFoundries and had to solve the problem of predicting the energy consumption for production equipment. The usage of real-world data gave the participants a hands-on experience of challenges in Big Data integration and analysis. After a leaderboard-based preselection round, the accepted participants presented their approach to an expert jury and audience in a hybrid format. In this article, we give an overview of the main points of the Data Science Challenge, like organization and problem description. Additionally, the winning team presents its solution.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Datenbank-Spektrum</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s13222-021-00398-4</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2022-01-28T13:58:12+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Lucas Woltmann</author>
    <author>Peter Volk</author>
    <author>Michael Dinzinger</author>
    <author>Lukas Gräf</author>
    <author>Sebastian Strasser</author>
    <author>Johannes Schildgen</author>
    <author>Claudio Hartmann</author>
    <author>Wolfgang Lehner</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Data Science</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7735</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>668</pageFirst>
    <pageLast>675</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>10</issue>
    <volume>73</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Springer Nature</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-09-25</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Transport von schwer verletzten Traumapatienten im Rettungswagen mit und ohne starre Halsorthese: vergleichende biomechanische Messungen</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund: &#13;
Der tatsächliche Stellenwert der prähospitalen Immobilisation der&#13;
Halswirbelsäule (HWS) bei schwer verletzten Traumapatienten ist weiterhin unklar.&#13;
In Anbetracht möglicher negativer Implikationen durch das Anbringen einer starren&#13;
HWS-Orthese muss deren Anwendung während der gesamten prähospitalen Phase&#13;
kritisch hinterfragt werden.&#13;
Ziel der Arbeit: &#13;
Es sollten vergleichende biomechanische Messungen zur Beweglichkeit&#13;
der HWS bei Immobilisation mittels Vakuummatratze mit und ohne zusätzliches&#13;
Anbringen einer starren HWS-Orthese nach Lagerung auf der Trage durchgeführt&#13;
werden.&#13;
Material und Methoden: &#13;
Die Bewegungen der HWS beim Ein- und Ausladeprozess&#13;
in einen modernen RTW sowie während der Fahrt entlang eines vordefinierten&#13;
Parkours wurden mit einem Motion-Capture-System aufgezeichnet. Die Probandin,&#13;
an der die Messungen durchgeführt wurden, wurde auf einer Vakuummatratze mit&#13;
der Möglichkeit zur seitlichen Fixierung des Kopfes sowie Kinn- und Stirngurt auf&#13;
einer elektrohydraulischen Fahrtrage immobilisiert. Bei der einen Hälfte der Versuche&#13;
erfolgte die zusätzliche Immobilisation der HWS mittels starrer Orthese, bei der&#13;
anderen wurde auf die Anwendung einer HWS-Orthese verzichtet.&#13;
Ergebnisse: &#13;
Statistisch signifikante Unterschiede ergaben sich nur bei einigen&#13;
biomechanischen Parametern in der sagittalen Ebene (Flexion und Extension). Für&#13;
die anderen Bewegungsrichtungen (axiale Rotation, laterale Beugung) wurden keine&#13;
signifikanten Unterschiede für die gemessenen Parameter ermittelt. Generell wurden&#13;
sowohl bei den Versuchen mit HWS-Orthese als auch ohne HWS-Orthese nur sehr&#13;
geringe Winkelauslenkungen (im Mittel bei axialer Rotation und Flexion/Extension im&#13;
Bereich von einem bis 2 Grad, bei der lateralen Beugung höchstens 3 Grad) gemessen.&#13;
Schlussfolgerung: Bei einer korrekt durchgeführten Immobilisation mittels einer&#13;
Vakuummatratze mit der Möglichkeit zur seitlichen Stabilisierung des Kopfes sowie&#13;
Kinn- und Stirngurt auf einer elektrohydraulischen Fahrtrage mit Beladesystem&#13;
ergeben sich für den Ein- und Ausladeprozess sowie während der Fahrt in einem&#13;
modernen RTW mit luftgefederter Tragenlagerung und Luftfederung der Hinterachse&#13;
keine relevanten Vorteile bezüglich der Einschränkung der Bewegung der HWS durch&#13;
die zusätzliche Verwendung einer starren HWS-Orthese.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Anaesthesiologie</parentTitle>
    <additionalTitle language="eng">Transport of severely injured trauma patients in an ambulance with and without a rigid neck orthosis: comparative biomechanical measurements</additionalTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00101-024-01462-w</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Martin Kieninger</author>
    <author>Corinna Schneider</author>
    <author>Simon Auer</author>
    <author>Lukas Reinker</author>
    <author>Ina Adler</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <author>Johanna Rosenberger</author>
    <author>Daniel Popp</author>
    <author>Christoph Eissnert</author>
    <author>Dominik Ludsteck</author>
    <author>Christopher Cyrus</author>
    <author>Johannes Hoffmann</author>
    <author>Sarah Morag</author>
    <author>Bernhard Graf</author>
    <author>Bärbel Kieninger</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Notfallmedizin</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Immobilisation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Vakuummatratze</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Zervikalstütze ·</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Halswirbelsäule</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FAKMB">Fakultät Maschinenbau</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="dendorferlbm">Dendorfer, Sebastian (Prof. Dr.), Zeitschriftenbeiträge - Labor Biomechanik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7108</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>1</pageFirst>
    <pageLast>10</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>62</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Temporal Super-Resolution, Ground Adjustment, and Advection Correction of Radar Rainfall Using 3-D-Convolutional Neural Networks</title>
    <abstract language="eng">Weather radars are highly sophisticated tools for quantitative precipitation estimation (QPE) and provide observations with unmatched spatial representativeness. However, their indirect measurement of precipitation high above ground leads to strong systematic errors compared to direct rain gauge measurements. Additionally, the temporal undersampling from 5-min instantaneous radar measurements requires advection correction. We present ResRadNet, a 3-D-convolutional residual neural network approach, to reduce these errors and, at the same time, increase the temporal resolution of the radar rainfall fields by a 5-min short-range prediction of 1-min time-steps. The network is trained to process spatiotemporal sequences of radar rainfall estimates from a composite product derived from 17 C-band weather radars in Germany. In contrast to previous approaches, we present a method that emphasizes the generation of spatiotemporally consistent and advection-corrected country-wide rainfall maps. Our approach significantly increased the Pearson correlation coefficient (PCC) of the radar product (from 0.63 to 0.74) and decreased the root mean squared error (mse) by 22% when compared to 247 rain gauges at a 5-min resolution. An additional large-scale comparison to eight years of data from 1138 independent manual daily gauges confirmed that the improvement is robust and transferable to new locations. Overall, our study shows the benefits of using 3-D convolutional neural networks (CNNs) for weather radar rainfall estimation to provide 1-min, ground-adjusted, that is, bias-corrected with respect to on-ground sensors, and advection-corrected radar rainfall estimates.</abstract>
    <parentTitle language="eng">IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1109/TGRS.2024.3371577</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Julius Polz</author>
    <author>Luca Glawion</author>
    <author>Hiob Gebisso</author>
    <author>Lukas Altenstrasser</author>
    <author>Maximilian Graf</author>
    <author>Harald Kunstmann</author>
    <author>Stefanie Vogl</author>
    <author>Christian Chwala</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Rain</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Radar measurements</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Meteorological radar</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Three-dimensional displays</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Spaceborne radar</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Spatial resolution</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Reflectivity</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Convolutional neural network (CNN)</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>deep learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>precipitation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>residual neural network</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>weather radar</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="othpublikationsherkunft" number="">Externe Publikationen</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
  </doc>
</export-example>
