Fakultät Informatik und Mathematik
Refine
Year of publication
Document Type
- Article (40)
- conference proceeding (article) (11)
- conference proceeding (presentation, abstract) (1)
- Preprint (1)
- Review (1)
Has Fulltext
- yes (54) (remove)
Is part of the Bibliography
- no (54)
Keywords
- Artificial Intelligence (3)
- Digitalisierung (3)
- Maschinelles Lernen (3)
- Adam optimizer (2)
- Computerunterstütztes Verfahren (2)
- Convergence (2)
- Deep Learning (2)
- Endoscopy (2)
- Enterprise-Resource-Planning (2)
- Konvergenz 〈Informationstechnik〉 (2)
Institute
- Fakultät Informatik und Mathematik (54)
- Regensburg Strategic IT Management (ReSITM) (12)
- Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) (10)
- Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST (7)
- Fakultät Angewandte Sozial- und Gesundheitswissenschaften (4)
- Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST) (3)
- Labor Empirische Sozialforschung (3)
- Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe) (3)
- Labor Parallele und Verteilte Systeme (2)
- Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE (2)
Begutachtungsstatus
- peer-reviewed (54) (remove)
This article describes a systematic literature search of research articles on the topics of ecological sustainability and production planning. Over 900 research articles deal intensively with these topics. These articles were catalogued and included in a database. They can be evaluated with an analysis tool, developed by the research group. The tool is available free of charge via a website of the research group.
In this paper a new method for placing bus stops is presented. The method is suitable for permanently installed new bus stops and temporarily chosen collection points for call busses as well. Moreover, our implementation of the Voronoi algorithm chooses new locations for bus stops in such a way that more bus stops are set in densely populated areas and less in less populated areas. To achieve this goal, a corresponding weighting is applied to each possible placement point, based on the number of inhabitants around this point and the points of interest, such as medical centers and department stores around this point. Using the area of Roding, a small town in Bavaria, for a case study, we show that our method is especially suitable for for rural areas, where there are few multi-family houses or apartment blocks and the area is not densely populated.
Although adopting Low Code Development Platforms (LCDPs) promises significant efficiency and effectiveness improvements for application development, its adoption still needs further empirical research. This paper uses a combinatorial approach to research LCDP adoption and presents the results of a multiple mini case study with 36 cases on LCDP adoption. A combination of the Socio-Technical Systems theory and the Technology-Organisational-Environment model is used as a theoretical lens. In this paper, we show that LCDP adoption is a multifaceted phenomenon and identify three archetypes for LCDP adoption (i.e., IT Resource Shortage Mitigators, Application Development Democratisers, and Synergy Realisers) and one archetype for LCDP non-adoption (i.e., Intricacy Adversaries). Each archetype can be interpreted as an individual path towards LCDP (non-)adoption. Based on these archetypes, we derive seven starting points for practitioners to adopt LCDPs in work systems. Moreover, by using the theoretical lenses, the paper shows that for an LCDP adoption to occur, an optimisation of the social and technical sub-systems is required.
In the realm of parallel computing, optimization plays a pivotal role in achieving efficient and scalable solutions. In this work, we present the parallelization of a hybrid genetic search for solving the Capacitated Vehicle Routing Problem with Pickup and Delivery (CVRPPD).It leverages the synergy between genetic algorithms and parallel computing to address the complex optimization problem. This hybrid algorithm combines a customized version of local search with a genetic algorithm to compute an effective solution. Our implementation makes use of the Message Passing Interface (MPI) for data distribution and parallel execution. In addition, we run multi-threaded processes on NVIDIA graphical processors using the CUDA technology, which further increases the computation speed and consequently minimizes the runtime. Parallelization also allows the best-improvement strategy to be used instead of the rst-improvement strategy while maintaining the same runtime. We store the resulting routes in a bus route database which we created as the basis of an extensive library of optimal routes for our specifc use case of optimizing bus routes in a rural area. The experimental results on real road data show that the parallel implementation of the Hybrid Genetic Search (HGS) achieves significant improvements in runtime over the sequential implementation above a certain problem size. We believe that our implementation of the parallel hybrid genetic search method can have a great in influence on optimization strategies in parallel computing and can also be applied to other subproblems of the VRP.
Adaptive Moment Estimation (Adam) is a very popular training algorithm for deep neural networks, implemented in many machine learning frameworks. To the best of the authors knowledge no complete convergence analysis exists for Adam. The contribution of this paper is a method for the local convergence analysis in batch mode for a deterministic fixed training set, which gives necessary conditions for the hyperparameters of the Adam algorithm. Due to the local nature of the arguments the objective function can be non-convex but must be at least twice continuously differentiable.
The endoscopic features associated with eosinophilic esophagitis (EoE) may be missed during routine endoscopy. We aimed to develop and evaluate an Artificial Intelligence (AI) algorithm for detecting and quantifying the endoscopic features of EoE in white light images, supplemented by the EoE Endoscopic Reference Score (EREFS). An AI algorithm (AI-EoE) was constructed and trained to differentiate between EoE and normal esophagus using endoscopic white light images extracted from the database of the University Hospital Augsburg. In addition to binary classification, a second algorithm was trained with specific auxiliary branches for each EREFS feature (AI-EoE-EREFS). The AI algorithms were evaluated on an external data set from the University of North Carolina, Chapel Hill (UNC), and compared with the performance of human endoscopists with varying levels of experience. The overall sensitivity, specificity, and accuracy of AI-EoE were 0.93 for all measures, while the AUC was 0.986. With additional auxiliary branches for the EREFS categories, the AI algorithm (AI-EoEEREFS) performance improved to 0.96, 0.94, 0.95, and 0.992 for sensitivity, specificity, accuracy, and AUC, respectively. AI-EoE and AI-EoE-EREFS performed significantly better than endoscopy beginners and senior fellows on the same set of images. An AI algorithm can be trained to detect and quantify endoscopic features of EoE with excellent performance scores. The addition of the EREFS criteria improved the performance of the AI algorithm, which performed significantly better than endoscopists with a lower or medium experience level.
Im vorliegenden Artikel werden Vorarbeiten zur Entwicklung eines Betriebsdatenverwaltungssystems für Intralogistikanlagen des Herstellers TGW Software Services beschrieben. Das beschriebene Vorgehen umfasst dabei im Wesentlichen vier Schritte.
Zunächst wird der aktuelle Stand in der Software des betrachteten Unternehmens hinsichtlich des Sammelns, Speicherns und Auswertens von Betriebsdaten analysiert.
Daran schließt sich eine Anforderungsanalyse für die Betriebsdatenverwaltung an. Zusammen mit den betroffenen Entwicklungsleitern werden die grundlegenden Ziele und Grenzen der zu entwickelnden Betriebsdatenverwaltung definiert. Es werden Quellen von Anforderungen für die Komponente gesammelt und alle funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen anhand dieser Quellen erarbeitet.
Basierend darauf wird ein erstes Modell erstellt, das die Entitäten, Beziehungen und Abläufe, die sich aus den ermittelten funktionalen Anforderungen ergeben, in konsolidierter Form zusammenfasst. Dieses wird zusammen mit einigen Überlegungen, die zu diesem Modell geführt haben, beschrieben.
Zuletzt werden dann verschiedene mögliche Konzepte zum grundlegenden technischen Aufbau einer Implementierung der Betriebsdatenverwaltung diskutiert, um schließlich anhand der definierten Qualitätsziele eine Empfehlung für einen Konzeptvorschlag abzugeben.
Ressourcenbelegungsplanungsprobleme haben fast immer exponentiell wachsende Lösungsräaume. Ausnahmen sind einfachste Ressourcenbelegungsplanungsprobleme die sich im wesentlichen durch Sortierverfahren optimal lösen lassen.
Dadurch sind Ressourcenbelegungsplanungsprobleme NP-vollständig. Nach der Literatur haben Lösungsräume von einigen NP-vollständigen
Optimierungsproblemen günstige Eigenschaften, die Metaheuristiken, wie genetische Algorithmen und lokale Suche, ausnutzen, um in vertretbarer
Rechenzeit gute Lösungen zu finden. Zu Ihrer Erkennung gibt es in der Literatur etablierte Analysemöglichkeiten. Sie werden in dieser Arbeit auf die Ressourcenbelegungsplanung übertragen und ihre Wirkung bzw. die auftretenden Schwierigkeiten werden anhand von einfachen Problemen aufgezeigt.
Im vorliegenden Artikel wird ein Konzept zur Erkennung von Problematiken vorgestellt, welches bei einem führenden Automobilproduzenten umgesetzt wurde. Mit Hilfe dieses Konzeptes, werden Auffälligkeiten anhand der Reklamationsquote bei Standorten, Touren, Händlern und Materialnummern aufgedeckt. Das übergeordnete Ziel, das mit einer effizienten Ursachenanalyse erreicht werden soll, besteht in der langfristigen Senkung der Reklamationsquote. Basis dieses Konzeptes bilden dabei die Reklamationen der einzelnen Händler. Anhand von statistischen Methoden wird eine Grundlage geschaffen, um die Ursachen und Auffälligkeiten der jeweiligen Akteure zu ermitteln. Dabei wird auch die Struktur der Auslieferung näher betrachtet, um Standorte, Touren und Händler zu identifizieren, die bei gleichen Auslieferbedingungen unterschiedliche Werte aufweisen.In den folgenden Ausführungen wird eine Methodik erläutert, die eine Abbildung der „normalen“ Reklamationsquote ermöglicht und gleichzeitig Fahrgebiete, Touren und Händler kennzeichnet, die von dieser Reklamationsquote „auffällig“ abweichen. Des Weiteren wird ein Konzept vorgestellt, welches Materialnummern, die plötzlich häufig reklamiert werden und in diesem Sinn auffällig sind, identifizieren kann. Bei dem Automobilproduzenten wurde durch beide aufgezeigt, wo die Ursachenanalyse am effektivsten anzusetzen ist, um damit eine konstante Senkung der Reklamationsquote und eine Steigerung der Kundenzufriedenheit zu erreichen.
Hintergrund
Impfungen stellen eine bedeutende Präventionsmaßnahme dar. Grundlegend für die Eindämmung der Coronapandemie mittels Durchimpfung der Gesellschaft ist eine ausgeprägte Impfbereitschaft.
Ziel der Arbeit
Die Impfbereitschaft mit einem COVID‑19-Vakzin (Impfstoff gegen das Coronavirus) und deren Einflussfaktoren werden anhand einer Zufallsstichprobe der Gesamtbevölkerung in Deutschland untersucht.
Material und Methoden
Die Studie basiert auf einer telefonischen Zufallsstichprobe und berücksichtigt ältere und vorerkrankte Personen ihrem Bevölkerungsanteil entsprechend. Die Ein-Themen-Bevölkerungsbefragung zur Impfbereitschaft (n = 2014) wurde im November/Dezember 2020 durchgeführt.
Ergebnisse
Die Impfbereitschaft in der Stichprobe liegt bei rund 67 %. Vorerfahrungen mit Impfungen moderieren die Impfbereitschaft. Sie steigt bei Zugehörigkeit zu einer Risikogruppe. Der Glaube an die Wirksamkeit alternativer Heilmethoden und Befürwortung alternativer Behandlungsverfahren geht mit geringerer Impfbereitschaft einher. Ältere Menschen sind impfbereiter, kovariierend mit ihrer Einschätzung höherer Gefährdung bei Erkrankung. Ebenso ist die Ablehnung einer Impfung mit der Überschätzung von Nebenwirkungen assoziiert.
Schlussfolgerung
Die Impfbereitschaft hängt mit Impferfahrungen und Einstellungen zu Gesundheitsbehandlungsverfahren allgemein zusammen. Die Überschätzung der Häufigkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei Impfungen weist auf weit verbreitete Fehlinformationen hin.