TY - JOUR A1 - Loo, Xuyan A1 - Nagaraju, Bhavana A1 - Pathivada, Sai A1 - Bartsch, Alexander A1 - Schratzenstaller, Thomas A1 - Sattler, Robert A1 - Monkman, Gareth J. T1 - Electrical properties of bisphenol-A-free magnetoactive borosilicate polymers JF - AIP Advances N2 - The recent REACH regulations require the elimination of bisphenol-A and titanium dioxide from commercially available boron-based polymers. This has led to changes in some of the mechanical characteristics, which strongly influence the properties of magnetoactive borosilicate polymers. This work delivers results on the electrical properties and discusses some implications for future research using bisphenol-A and titanium-dioxide-free substitutes. KW - Electrical components KW - Electrical properties and parameters KW - Dielectric properties KW - Electrical resistivity KW - Magnetic materials KW - Viscoelasticity KW - Polymers KW - Non Newtonian fluids KW - Magnetic fluids Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-72936 SN - 2158-3226 N1 - Corresponding author der OTH Regensburg: Gareth J. Monkman VL - 14 IS - 5 PB - AIP Publishing ER - TY - RPRT A1 - Schultz, Maximilian A1 - Scharf, Anna A1 - Hauer, Franziska A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 2. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Explorative Studie in einem neuen Forschungsfeld N2 - Hintergrund und Fragestellung Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Methodik Es wurden fünf explorative Interviews mit Vertreter*innen von Nichtregierungsorganisationen (NROs) zum Thema Wissen, Akzeptanz, Bedarfe und Risikoeinschätzungen geführt und ausgewertet. Dabei sind NROs aus verschiedenen Handlungsfeldern und Größe interviewt. Es wurden informelle Vorgespräche geführt, um eine erste Orientierung im Forschungsfeld zu generieren. Aus den Erkenntnissen der Vorgespräche und den Ergebnissen des Scoping Reviews ist ein Leitfaden erstellt worden, der zur Orientierung für die Expert*inneninterviews dient. Im Anschluss wurden dann fünf explorative leitfadengestützte Expert*inneninterviews durchgeführt und qualitativ ausgewertet. Ergebnisse Ein zentraler Befund ist, dass das Thema KI gerade in den NROs ankommt und es noch keine gefestigten Strukturen und Vorstellungen zum Einsatz von KI gibt. KI wird in einzelnen spezifischen Projekten eingesetzt, ohne dass diese umfassend in Arbeitsabläufe integriert ist. Die Akzeptanz von KI ist generell positiv; die Technologie wird als potenzielle Lösung für strukturelle Herausforderungen und Unterstützung im Alltag gesehen. Die Nutzung von KI-Anwendungen beschränkt sich jedoch mit Ausnahme von Large Language Models auf Pilotprojekte. Mit jüngerem Alter und Techni� kaffinität ist eine höhere Akzeptanz verbunden. Besonders kritisch werden Anwendungen von KI im Sozial- oder Gesundheitsbereich als Ersatz für menschliche Interaktionen gesehen. Betont werden auch ethische Bedenken und eine hohe Bedeutsamkeit von Datenschutz. Schlussfolgerung Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen ist ein aufkommendes und sich entwickelndes Forschungsthema. Die Interviews unterstreichen den Bedarf an mehr Wissen, ethischen Richtlinien und finanziellen Ressourcen für eine effektive Nutzung von KI in NROs. Ein umfassendes Verständnis von KI und eine tiefergehende, systematische Integration in Arbeitsabläufe in diesen Organisationen müssen noch entwickelt werden. KW - Künstliche Intelligenz KW - Nichtregierungsorganisationen KW - explorative Interviews KW - KI KW - NRO Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73118 PB - OTH Regensburg CY - Regensburg ER - TY - CHAP A1 - Schulz, Carsten A1 - Vogl, Yannick A1 - Geiger, Benjamin A1 - Schaeffer, Thomas T1 - Lumped-Mass-Modellierung von Förderbändern am Beispiel eines Zwei-Walzensystems mit flexiblen Walzen T2 - Dresdner Maschinenelemente Kolloquium - DMK 2024, 14.-15. Mai 2024, Dresden Y1 - 2024 ER - TY - CHAP A1 - Schulz, Carsten A1 - Kieß, Benjamin T1 - Validierung des Digitalen Zwillings eines Getriebes im Zeitbereich T2 - Dresdner Maschinenelemente Kolloquium - DMK 2024, 14.-15. Mai 2024, Dresden Y1 - 2024 ER - TY - CHAP A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja T1 - Acceptance of Telepresence Robotics, Telecare and Teletherapy Among Stroke Patients, Relatives and Therapy Staff T2 - dHealth 2024: proceedings of the 18th annual conference on Health Informatics meets Digital Health conference N2 - Background: Stroke as a cause of disability in adulthood causes an increasing demand for therapy and care services, including telecare and teletherapy. Objectives: Aim of the study is to analyse the acceptance of telepresence robotics and digital therapy applications. Methods: Longitudinal study with a before and after survey of patients, relatives and care and therapy staff. Results: Acceptance of the technology analysed is high in all three groups. Although acceptance among patients declined in parts of the cases in the second survey after having used telerobotics, all in all approval ratings remained high. With regard to patients no significant correlation was found between the general technology acceptance and the acceptance of use of telerobotics. Conclusion: Accepted new telecare and teletherapies can be offered with the help of telepresence robotics. This requires knowledge of and experience with the technology. Y1 - 2024 SN - 978-1-64368-517-5 U6 - https://doi.org/10.3233/SHTI240005 SN - 0926-9630 N1 - Corresponding Author: Edda Currle SP - 15 EP - 21 PB - IOS Press ER - TY - JOUR A1 - Broll, Alexander A1 - Rosentritt, Martin A1 - Schlegl, Thomas A1 - Goldhacker, Markus T1 - A data-driven approach for the partial reconstruction of individual human molar teeth using generative deep learning JF - Frontiers in Artificial Intelligence N2 - Background and objectiveDue to the high prevalence of dental caries, fixed dental restorations are regularly required to restore compromised teeth or replace missing teeth while retaining function and aesthetic appearance. The fabrication of dental restorations, however, remains challenging due to the complexity of the human masticatory system as well as the unique morphology of each individual dentition. Adaptation and reworking are frequently required during the insertion of fixed dental prostheses (FDPs), which increase cost and treatment time. This article proposes a data-driven approach for the partial reconstruction of occlusal surfaces based on a data set that comprises 92 3D mesh files of full dental crown restorations.MethodsA Generative Adversarial Network (GAN) is considered for the given task in view of its ability to represent extensive data sets in an unsupervised manner with a wide variety of applications. Having demonstrated good capabilities in terms of image quality and training stability, StyleGAN-2 has been chosen as the main network for generating the occlusal surfaces. A 2D projection method is proposed in order to generate 2D representations of the provided 3D tooth data set for integration with the StyleGAN architecture. The reconstruction capabilities of the trained network are demonstrated by means of 4 common inlay types using a Bayesian Image Reconstruction method. This involves pre-processing the data in order to extract the necessary information of the tooth preparations required for the used method as well as the modification of the initial reconstruction loss.ResultsThe reconstruction process yields satisfactory visual and quantitative results for all preparations with a root mean square error (RMSE) ranging from 0.02 mm to 0.18 mm. When compared against a clinical procedure for CAD inlay fabrication, the group of dentists preferred the GAN-based restorations for 3 of the total 4 inlay geometries.ConclusionsThis article shows the effectiveness of the StyleGAN architecture with a downstream optimization process for the reconstruction of 4 different inlay geometries. The independence of the reconstruction process and the initial training of the GAN enables the application of the method for arbitrary inlay geometries without time-consuming retraining of the GAN. KW - inlay restoration KW - dental prosthesis design KW - StyleGAN KW - machine learning KW - digital dentistry Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.3389/frai.2024.1339193 SN - 2624-8212 VL - 7 PB - Frontiers Media SA ER - TY - INPR A1 - Dotter, Caroline A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Determinants of Electricity Expenditure by Private Households. Analysis of the 2018 Survey of Income and Expenditure for Germany N2 - Determinants of household electricity consumption measured by smart meters found by the authors in a scoping review were analyzed for the example of Germany utilizing the 2018 Survey of Income and Expenditure. All variables identified in the scoping review were covered in the survey (number and type of appliances, sociodemographic, and dwelling-related aspects). One can therefore use this large representative data set to test these relationships for German households. Expenditure on electricity is considered an indicator of household electricity consumption. The determinants show weak to moderate correlations with energy expenditure in bivariate analyses. The multivariate analysis shows effects of household-specific, dwelling-related, and appliance-specific factors. Models considering only one aspect overestimate this effect. Thus, all three aspects should be considered simultaneously when explaining residential electricity consumption. The largest effects are found for electricity as the main energy source for heating, the number of household members, as well as their presence at home. While household structure plays an important part in explaining residential energy consumption, dwelling and appliance-related aspects influence it as well. The latter aspects may be influenced by appropriate policy measures. KW - Electricity consumption KW - private household KW - expenditure survey KW - residential electricity consumption KW - household structure Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.2139/ssrn.4815428 PB - SSRN - Elsevier ER - TY - JOUR A1 - Souza Jr., Luis Antonio de A1 - Passos, Leandro A. A1 - Santana, Marcos Cleison S. A1 - Mendel, Robert A1 - Rauber, David A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Probst, Andreas A1 - Messmann, Helmut A1 - Papa, João Paulo A1 - Palm, Christoph T1 - Layer-selective deep representation to improve esophageal cancer classification JF - Medical & Biological Engineering & Computing N2 - Even though artificial intelligence and machine learning have demonstrated remarkable performances in medical image computing, their accountability and transparency level must be improved to transfer this success into clinical practice. The reliability of machine learning decisions must be explained and interpreted, especially for supporting the medical diagnosis.For this task, the deep learning techniques’ black-box nature must somehow be lightened up to clarify its promising results. Hence, we aim to investigate the impact of the ResNet-50 deep convolutional design for Barrett’s esophagus and adenocarcinoma classification. For such a task, and aiming at proposing a two-step learning technique, the output of each convolutional layer that composes the ResNet-50 architecture was trained and classified for further definition of layers that would provide more impact in the architecture. We showed that local information and high-dimensional features are essential to improve the classification for our task. Besides, we observed a significant improvement when the most discriminative layers expressed more impact in the training and classification of ResNet-50 for Barrett’s esophagus and adenocarcinoma classification, demonstrating that both human knowledge and computational processing may influence the correct learning of such a problem. KW - Multistep training KW - Barrett’s esophagus detection KW - Convolutional neural networks KW - Deep learning Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/s11517-024-03142-8 PB - Springer Nature CY - Heidelberg ER - TY - RPRT A1 - Scharf, Anna A1 - Hauer, Franziska A1 - Schultz, Maximilian A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 1. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Ein Scoping Review über ein junges Forschungsfeld N2 - Hintergrund und Fragestellung Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Daher beschäftigt sich das Projekt KINiro in diesem ersten Working Paper mit der Frage, welche (nicht-)wissenschaftlichen Erkenntnisse zum Themenkomplex NROs und KI bereits vorliegen. Methodik Es wurde ein Scoping Review zur Erfassung (nicht-)wissenschaftlicher Texte zu NROs und KI durchgeführt. Die systematische Literaturrecherche wurde in den Datenbanken Web of Science, Science Gate und WISO durchgeführt. In den Review wurden schließlich 14 Titel eingeschlossen und qualitativ analysiert. Ergebnisse Die Mehrheit der gefundenen Treffer sind Pressemitteilungen. Unter den Treffern befinden sich lediglich zwei (wissenschaftliche) Studien. Die NROs setzen sich auf verschiedenen Ebenen mit der Thematik von KI auseinander, wobei sich zwei Herangehensweisen unterscheiden lassen. Einige NROs nehmen am gesellschaftlichen Diskurs über den Einsatz von KI teil und treiben diesen in theoretischer Hinsicht voran, ohne die Technik dabei selbst zu nutzen. Andere NROs integrieren die KI-Systeme praktisch in ihre Arbeitsabläufe oder führen Projekte zum Zweck der NRO mit KI-Unterstützung durch. Für die Entwicklung von KI-Anwendungen wird mit For-Profit-Unternehmen kooperiert und die Expertise der Unternehmen mit Daten der NROs kombiniert. Durch den Einsatz von KI erhoffen sich NROs einen gezielteren Einsatz von Ressourcen. Hierbei zeigt sich, dass für die Nutzung in KI-Systemen ein interdisziplinärer Konsens über Standards in Datenerhebung und Speicherung als notwendig angesehen wird. Schlussfolgerung Aus der geringen Anzahl an gefundenen Texten, insbesondere (wissenschaftlichen) Studien, und dem Veröffentlichungszeitraum, der in den vergangenen sieben Jahren liegt, lässt sich schließen, dass es sich um einen jungen Forschungsbereich handelt. Die ausgeschlossenen Titel zeigen auf, dass NROs aktuell noch häufiger mit der Digitalisierunge allgemein beschäftigt sind und die Auseinandersetzung mit KI erst noch am Anfang steht. KW - Künstliche Intelligenz KW - Nichtregierungsorganisationen KW - Scoping Review KW - KI KW - NRO Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73090 PB - OTH Regensburg CY - Regensburg ER - TY - CHAP A1 - Haumer, Anton T1 - Modeling and Control Design of an Educational Magnetic Levitation System T2 - Proceedings of the 15th International Modelica Conference 2023, Aachen, October 9-11 N2 - A magnetic levitation system is a perfect educational example of a nonlinear unstable system. Only with suitable control, a small permanent magnet can be held floating stable below a coil. After modeling and simulation of the system, control of the system can be developed. At the end, the control algorithm can be coded on a microcontroller, connected to a pilot plant. KW - mechatronics KW - magnetic levitation KW - time-discrete control KW - functional mockup interface Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.3384/ecp204763 SN - 1650-3686 PB - Linköping University Electronic Press ER -