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Small and medium-sized enterprises (SMEs) increasingly need to manage nformation technology (IT) effectively in order to remain competitive. However, compared to larger organizations, SMEs often face challenges in terms of resources and employer attractiveness, and regularly do not have the need to employ a Chief Information Officer (CIO) on a full-time basis. To address this issue, a growing number of global experts have begun to provide CIO services on a part-time basis for multiple clients simultaneously. This approach allows SMEs to tap into the expertise of experienced IT leaders at a fraction of the cost and without committing to long-term arrangements. While these professionals, known as “Fractional CIOs”, have proven their value in the field, there has been a lack of academic research on this emerging trend. Therefore, we carried out a comprehensive research project between 2020 and 2023, involving 62 Fractional CIOs from 10 countries. The research produced a definition, different types of engagements, and success factors for Fractional CIOs and their engagements. This paper summarizes these findings for a wider audience of academics and practitioners.
Der zweite ITG-Workshop „Sprachassistenten – Anwendungen, Implikationen, Entwicklungen“ fand am 5. März 2024 in Regensburg statt. Er bot eine organisatorische und inhaltliche Fortführung des ersten Workshops vor vier Jahren in Magdeburg 2020. Auch in diesem Jahr war er wieder der Konferenz Elektronische Sprachsignalverarbeitung angegliedert. Auf dem Workshop wurden vielfältige und interdisziplinäre Beiträge in eingeladenen Vorträgen und als eingereichte Poster präsentiert. Durch die gute Mischung von Beitragenden sowohl aus der Hochschullandschaft als auch aus der Industrie wurden die verschiedensten Aspekte anwendungsnah diskutiert.
One of the tasks PAULE[1, 2] solves is finding suitable control parameter (cp-)trajectories for a given target acoustic. These cp-trajectories can be used to synthesize speech with the articulatory speech synthesizer of the VocalTractLab (VTL) [3]. If the target acoustic contains substantial microphone noise or other background noises, occasionally PAULE optimizes not for the speech in the target, but for this background noises. By adding a speech/non-speech classifier to the feedback and planning-loop in PAULE this resynthesis of background noises should be mitigated. Unfortunately, the improvements were minor, which might be due to uninformative gradients of the classifier. The importance of informative gradients and the use classifiers to adapt PAULE to different tasks are explained and discussed.
There is high confidence for the hypothesis that in speech perception the cycles of a θ-oscillation segment the auditory signal into syllables [8]. Yet the functionality of the oscillator generating the θ-oscillation is unknown. We follow the finding that, within an auditory scene, speech is perceived as a stream given by temporal coherence [12]. We work with the hypotheses that the θ-oscillator is driven by temporal features providing this coherence. We propose a new temporal feature called O-distance, which detects the onset of a syllable - the starting point to of a θ-cycle–triggered by the temporal distance from to to the instance of the maximal rise of the loudness curve of the vowel. To extract to from the auditory signal, we use the statistical properties of this distance based on the C-center hypothesis [25], which predicts a close temporal relation of the onset consonants to the onset of a vowel. The statistics are derived from reference O-distance extracted from an articulatory database, where the minima and maxima of the loudness are related to maxima and minima of the lower incisor and tongue tip. To judge the quality of the O-distance extracted from the auditory signal, we regard the temporal deviation of the O-distance to the reference O-distance. Currently we achieve a mean deviation of 34ms.
This paper addresses the challenges and advancements in speech recognition for singing, a domain distinctly different from standard speech recognition. Singing encompasses unique challenges, including extensive pitch variations, diverse vocal styles, and background music interference. We explore key areas such as phoneme recognition, language identification in songs, keyword spotting, and full lyrics transcription. I will describe some of my own experiences when performing research on these tasks just as they were starting to gain traction, but will also show how recent developments in deep learning and large-scale datasets have propelled progress in this field. My goal is to illuminate the complexities of applying speech recognition to singing, evaluate current capabilities, and outline future research directions.
Für den sicheren Betrieb eines Brennstoffzellenfahrzeugs sind Sensoren wichtig, welche die Wasserstoffkonzentration im Fahrzeuginterieur kontinuierlich überwachen, um möglichen Entzündungen bzw. Explosionen vorzubeugen. Dafür wurden von verschiedenen nationalen und internationalen Instanzen bestimmte Kriterien definiert, die Wasserstoffsensoren für einen Einsatz in Brennstoffzellenfahrzeugen erfüllen müssen. Im Jahr 2020gab es noch keinen einzigen kommerziell erhältlichen Sensor, der alle diese Kriterien bedienen konnte.
In der vorliegenden Arbeit wurde für zwei verschiedene Sensoren die Eignung des thermischen Wirkprinzips für die Detektion von Wasserstoff im Kontext dieser Sicherheitskriterien untersucht. Dabei wurden mit einem MEMS-Sensor und einem Mikrodrahtsensor zwei vergleichsweise einfache Geometrien herangezogen, welche den eindimensionalen und zylindersymmetrischen Fall abbilden sollen. Für zwei dynamische Operationsmodi (gepulste Ströme und 3ω-Methode) wurden darauf aufbauend analytische Modelle basierend auf vereinfachten Sensorgeometrien entwickelt, um die Temperaturentwicklung des
Sensorelements in Abhängigkeit der Zeit zu charakterisieren. Diese Studien wurden anschließend anhand von detaillierteren Modellen mithilfe von FEM-Simulationen ergänzt und spezifiziert. Darin konnte gezeigt werden, dass für den gepulsten Betrieb sowohl die Pulshöhe als auch die Zeitkonstante des gemessenen Widerstands- bzw. Temperaturpulses als Messgröße herangezogen werden kann. Beim 3ω-Betrieb konnte zudem eine starke Frequenzabhängigkeit dieser Widerstands- bzw. Temperaturcharakteristik beobachtet werden. Die analytischen und numerischen Studien wurden anschließend durch experimentelle Ergebnisse bestätigt. Im Hinblick auf die zuvor definierten Kriterien stellte sich heraus, dass die Auswertung der Zeitkonstante beim gepulsten Betrieb im Hinblick auf Sensitivität und Auflösungsgrenze der Auswertung der Pulshöhe deutlich unterlegen ist. Beim 3ω-Betrieb können durch die hochintegrierte Messumgebung deutlich höhere Genauigkeiten und Auflösungsgrenzen erzielt werden. Für den MEMS-Sensor wurde bei einer Anregungsfrequenz von 1 Hz mit 55 ppm die bislang geringste in der Literatur berichtete Auflösungsgrenze für einen thermischen Wasserstoffsensor erreicht. Der Leistungsverbrauch ist dabei im Vergleich zum Pulsbetrieb entsprechend des jeweiligen Tastgrads leicht bis mäßig erhöht, die Ansprechzeit wird bei beiden Operationsmodi maßgeblich durch die Sensorgeometrie beeinflusst. Die geometrischen Parameter der jeweiligen Sensoren haben ferner einen starken Einfluss auf die Sensitivität, womit die Divergenz in der
Performance von MEMS-Chip und Drahtsensor erklärt werden kann. Es besteht ferner eine starke Temperatur- und Feuchtigkeitsabhängigkeit des Sensorsignals, welches bei beiden Operationsmodi indirekt proportional zur Wärmeleitfähigkeit des betrachteten Gasgemischs ist. Die Abhängigkeit vom definierten Umgebungsdruck ist lediglich für die
Zeitkonstante relevant, bei der Pulshöhe besteht keine Druckabhängigkeit. Es konnte eine grundsätzliche Eignung des thermischen Messprinzips für den Einsatz eines Wasserstoffsensors im Automobilbereich festgestellt werden. Für eine Anwendung müssen allerdings Referenzsensoren für Temperatur, Feuchtigkeit und Druck implementiert werden und eine Kalibrierung in Abhängigkeit dieser Größen erfolgen. Der 3ωBetrieb ist aufgrund der höheren Genauigkeit zu bevorzugen. Während der MEMSSensor im Hinblick auf Sensitivität, Ansprechzeit und Leistungsaufnahme gut abschneidet, liegen die Vorteile des Mikrodrahtsensors in seiner Robustheit und der vergleichsweise einfachen Realisierbarkeit
Als Alternative zur konventionellen Bettung von Leitungen und Rohren in Sand werden immer häufiger Zeitweise fließfähige, Selbstverdichtende Verfüllbaustoffe (ZFSV) verwendet. Die Bettung in ZFSV kann zu einer Zeit- und Kostenersparnis führen. In diesem Beitrag wird gezeigt, dass die Verwendung von ZFSV zur Rohrgrabenverfüllung gegenüber der konventionellen Sandbettung neben der Schonung der natürlichen Ressourcen zusätzlich ein Einsparpotenzial bezüglich der Treibhausgasemissionen aufweist.
Nach Einführung in die Thematik werden unter Berücksichtigungen der EBGEO und des aktuellen Entwurfs des neuen Eurocodes 7, Teil 3 numerische Berechnungen zur Beanspruchung unbewehrter pfahlartiger Tragglieder / Stabilisierungssäulen aufgrund von Spreizverformungen von Erddämmen durchgeführt. Dabei werden u.a. die Materialeigenschaften der Tragglieder und die Dehnsteifigkeiten eingelegter Geogitter variiert, sowie deren Einflüsse auf die Verdrehung und Verbiegung der Tragglieder aufgezeigt.
Real-time computational speed and a high degree of precision are requirements for computer-assisted interventions. Applying a segmentation network to a medical video processing task can introduce significant inter-frame prediction noise. Existing approaches can reduce inconsistencies by including temporal information but often impose requirements on the architecture or dataset. This paper proposes a method to include temporal information in any segmentation model and, thus, a technique to improve video segmentation performance without alterations during training or additional labeling. With Motion-Corrected Moving Average, we refine the exponential moving average between the current and previous predictions. Using optical flow to estimate the movement between consecutive frames, we can shift the prior term in the moving-average calculation to align with the geometry of the current frame. The optical flow calculation does not require the output of the model and can therefore be performed in parallel, leading to no significant runtime penalty for our approach. We evaluate our approach on two publicly available segmentation datasets and two proprietary endoscopic datasets and show improvements over a baseline approach.
Limitations in computer-assisted diagnosis include lack of labeled data and inability to model the relation between what experts see and what computers learn. 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. While deep learning techniques are broad so that unseen information might help learn patterns of interest, human insights to describe objects of interest help in decision-making. This paper proposes a novel approach, DeepCraftFuse, to address the challenge of combining information provided by deep networks with visual-based features to significantly enhance the correct identification of cancerous tissues in patients affected with Barrett’s esophagus (BE). We demonstrate that DeepCraftFuse outperforms state-of-the-art techniques on private and public datasets, reaching results of around 95% when distinguishing patients affected by BE that is either positive or negative to esophageal cancer.