Fakultät Informatik und Mathematik
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Der Beitrag befasst sich mit dem Zusammenhang von Wissenschaftsleugnung und Impfskepsis. Anhand von 21 qualitativen Interviews wird untersucht, welche Techniken der Wissenschaftsleugnung im Impfkontext eingesetzt werden. Die Analyse erfolgt anhand von PLURV (engl. FLICC), einem Erklärungsansatz für die Funktionsweise und Charakteristika von Wissenschaftsleugnung: Pseudoexpert*innen, Logikfehler, Unerfüllbare Erwartungen, Rosinenpickerei und Verschwörungserzählungen. Aussagen der Befragten werden nach diesem Schema kategorisiert. Bei mehr als der Hälfte der Befragten zeigt sich mindestens eine Aussage, die dem PLURV-Modell zugeordnet werden kann. Am häufigsten nutzen die Befragten Verschwörungserzählungen, ziehen Aussagen von Pseudoexpert*innen heran oder begehen Logikfehler. Die Auswertung zeigen darüber hinaus, dass sich die Einstellung zu Impfungen allgemein nicht auf die Einstellung zur COVID-19-Impfung übertragen lässt.
Das Aufgabenbuch ergänzt die in Lehrbüchern erläuterten Verfahren der Losbildung und Fertigungssteuerung durch sehr detaillierte und präzise Lösungen. Losbildung und Fertigungssteuerung sind zentrale Kernelemente der operativen Produktionsplanung und -steuerung, insbesondere in kommerziell verfügbaren IT-Systemen. Daher sind diese Verfahren integrale Bestandteile von Veranstaltungen zur Produktion und Logistik, Produktionsplanung und -steuerungsysteme, Supply Chain Management usw. in Bachelor- und Masterstudiengängen an Hochschulen und Universitäten. Zu Beginn einer Lösung wird die verwendete Methodik soweit dargestellt, dass diese mit den in entsprechenden Vorlesungen gelehrten Inhalten ohne weitere Literatur verständlich ist. Einige Themen, wie die Betrachtung von knappen Kapazitäten und von schwankenden Durchlaufzeiten, gehen über den Inhalt von Standardlehrbüchern hinaus und dürften auch für Doktoranden interessant sein.
Überwachung und Verbesserung von Losgrößenmodifikatoren eines PPS-Systems im laufenden Betrieb
(2010)
Künstliche Intelligenz (KI) und algorithmische Systeme der Entscheidungsfindung entwickeln sich rapide zu wichtigen neuen Technologien in unserem täglichen Leben und es kann kaum Zweifel geben, dass sie einen großen Einfluss auf die Gesellschaft haben – auch in Professionen der Gesundheitsversorgung. Aufgrund ihrer Wirkkraft auf vorhandene ökonomische und organisatorische Strukturen werden diesen Technologien gleichzeitig disruptive Effekte auf ihre jeweiligen Anwendungsdomänen zugesprochen. Im vorliegenden Beitrag wird an den Beispielen der klinischen Medizin sowie der Einzelfallhilfe der Sozialen Arbeit dargelegt, in welcher Weise KI professionelle Praxen in der Gesundheitsversorgung verändert, welche Konsequenzen daraus für die Professionen erwachsen und welche Handlungsaufforderungen sich für die jeweiligen Professionen ergeben.
PURPOSE
Reconstruction of x-ray computed tomography (CT) data remains a mathematically challenging problem in medical imaging. Complementing the standard analytical reconstruction methods, sparse regularization is growing in importance, as it allows inclusion of prior knowledge. The paper presents a method for sparse regularization based on the curvelet frame for the application to iterative reconstruction in x-ray computed tomography.
METHODS
In this work, the authors present an iterative reconstruction approach based on the alternating direction method of multipliers using curvelet sparse regularization.
RESULTS
Evaluation of the method is performed on a specifically crafted numerical phantom dataset to highlight the method's strengths. Additional evaluation is performed on two real datasets from commercial scanners with different noise characteristics, a clinical bone sample acquired in a micro-CT and a human abdomen scanned in a diagnostic CT. The results clearly illustrate that curvelet sparse regularization has characteristic strengths. In particular, it improves the restoration and resolution of highly directional, high contrast features with smooth contrast variations. The authors also compare this approach to the popular technique of total variation and to traditional filtered backprojection.
CONCLUSIONS
The authors conclude that curvelet sparse regularization is able to improve reconstruction quality by reducing noise while preserving highly directional features.
Internet of Thing (IoT) and Smart Grid (SG) are separate technologies. The digital transformation of the energy industry and the increasing digitalization in the private sector connect these technologies. Currently in Germany, the SG is under construction. In order to use future innovative services, SG and IoT must be combined. For this, we connect the SG Infrastructure with the IoT. A potential insecure device and network (IoT) should be able to transfer data to and from a critical infrastructure (SG). Open research question in this context are the security requirements architecture SG and IoT and the mechanism for authentication and authorisation in future application (SG and IoT). Due to the increasing networking of the systems (SG and IoT) new threats and attack vectors arise. The attacks to the architecture influence the target of authenticity, security and privacy. For the security analysis we focus on two communication points: the communication between the smart meter gateway, and the IoT device. In our example, a connected charging station with cloud services is connected with a SG infrastructure. To create a really smart service, the charging station needs a connection to the SG to get the current amount of renewable energy in the grid. With this two connections, new threats emerge. A security analysis over all the connections, including the vulnerability and the ability of an attacker, is developed in this paper. The analysis shows us challenges of the communication between IoT and SG. For this, we defined technical and organizational requirements for authentication and authorization. Current authentication and authorization mechanisms are no longer sufficient for the defined requirements. We present the Role-based trust model for Safety-critical Systems for these defined requirements. The new trust model is integrated into a role-based access control model. It defines data classes, which separate the sensitive and non-sensitive information.
Hintergrund
Das Internet im Allgemeinen und digitale soziale Netzwerke im Speziellen entwickeln sich zunehmend zu wichtigen Informationsquellen für Gesundheitsinformationen; dies gilt auch für Informationen im Kontext der Behandlung von Kinderwunschpatienten. Erste Studien zeigen, dass die Betroffenen nicht nur nach sachlichen Informationen, sondern auch nach emotionalem Beistand suchen. Ob insbesondere digitale soziale Netzwerke in Ergänzung oder in Konkurrenz zu klassischen Informations- und Beratungsangeboten stehen, ist noch unklar.
Methode
Um eine vorläufige Antwort hierauf geben zu können, wurde eine Literaturstudie erstellt, mit der die wichtigsten empirischen Aussagen bzgl. der Nutzungsweisen von Internet und digitalen sozialen Netzwerken eruiert werden sollten. Dies wurde mithilfe einer Keyword-Suche in Literaturdatenbanken und anschließendem Schlagwort-Snowballing umgesetzt.
Ergebnisse
Informationen und Beratung aus dem Internet und aus digitalen sozialen Netzwerken können als Ergänzung der ärztlichen Expertise angesehen werden, stellen aber keinen Ersatz dar. Insbesondere digitale soziale Netzwerke ergänzen soziale Nahbeziehungen und das Verhältnis zum behandelnden Arzt und werden in Zukunft noch an Wichtigkeit zunehmen.
Schlussfolgerung
Für die professionell Tätigen im Bereich der Reproduktionsmedizin könnte dies ein Hinweis auf Defizite in Bezug auf Beratung und Behandlung sein, dem in Zukunft durch eigene neue Angebote begegnet werden sollte.