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The use of robotics in construction projects is still in its infancy despite the opportunities that robots can present for the improvement of construction practices. One of the strategies to effectively increase the reliance on robots in construction is increasing the knowledge and improving the educational programs about robotics for university students. This paper contributes to the ongoing efforts worldwide to improve the teaching methods about construction robotics through the presentation of a novel method called “Imagine and Make”, in which students learn how to integrate robotics in different aspects and practices in construction projects. The method has been applied at Centrale Lille in France since 2018. The results of the application of “Imagine and Make” in the first semester of 2021–2022, evaluation by students, and teaching outcomes are reported in this paper.
Hintergrund/Zielsetzung
Der Beitrag befasst sich mit dem Wissenstand und der Einstellung der Bevölkerung. Betrachtet werden die Übermittlung und Verfügbarkeit von Gesundheitsdaten, Gesundheitsregister, die elektronische Patientenakte, Einwilligungsverfahren für die Übermittlung von Daten und der Zugriff auf Gesundheitsdaten zu Forschungszwecken.
Methoden
Die Studie basiert auf einer computergestützten Telefonbefragung (Dual-Frame) bei einer Zufallsstichprobe der Bevölkerung in Deutschland im Zeitraum 01.-27.06.2022 (n = 1.308).
Ergebnisse
Der Wissensstand zur Übermittlung von Gesundheitsdaten an Krankenkassen ist hoch, wohingegen das Vorhandensein zentraler Sterbe-, Impf- und Gesundheitsregister sowie der Zugriff auf Gesundheitsdaten durch behandelnde Ärztinnen und Ärzte überschätzt werden. Die Akzeptanz medizinischer Register ist sehr hoch. Die elektronische Patientenakte ist bei der Hälfte der Bevölkerung unbekannt, die Nutzungsbereitschaft ist eher gering ausgeprägt; bei der Übertragung von Daten wird eine Zustimmungsoption bevorzugt, und über achtzig Prozent würden die Daten der elektronischen Patientenakte zur Forschung freigeben. Drei Viertel würden ihre Gesundheitsdaten allgemein zur Forschung freigeben, insbesondere an Universitäten in Deutschland, wobei meist Anonymität Bedingung ist. Die Bereitschaft zur Datenfreigabe steigt mit der Höhe des Vertrauens in die Presse sowie in Universitäten und Hochschulen, und sie sinkt, wenn ein Datenleck als schwerwiegend erachtet wird.
Diskussion und Schlussfolgerung
In Deutschland besteht, wie in anderen europäischen Ländern, eine große Bereitschaft zur Freigabe von Gesundheitsdaten zu Forschungszwecken. Dagegen ist der Wunsch zur Nutzung der elektronischen Patientenakte eher gering. Ebenso niedrig ist die Akzeptanz einer Widerspruchsoption, die jedoch als Voraussetzung für eine erfolgreiche Einführung einer elektronischen Patientenakte gilt. Vertrauen in die Forschung und staatliche Stellen, die Gesundheitsdaten verarbeiten, sind zentrale Faktoren.
In der Vergangenheit wurde beklagt, dass in der empirischen Forschung zur Bildungsbeteiligung Erwachsener selten eine Integration von Theorie und Empirie erfolge und die mangelnde empirische Prüfung eine theoretische Weiterentwicklung des Forschungsfeldes erschwere. Mittels einer Qualitativen Inhaltsanalyse von Beiträgen ausgewählter Fachzeitschriften der Erwachsenen‑/Weiterbildungsforschung wurde versucht, die Aktualität dieser Feststellung empirisch zu überprüfen. Dazu wurden 38 empirische Forschungsbeiträge zur Bildungsbeteiligung der Jahrgänge 2018 bis 2020 von neun Fachzeitschriften mit Peer-Review untersucht. Die Einschätzung der Beiträge erfolgte hinsichtlich des Grades der Theorieeinbindung. Die Ergebnisse der Analyse zeigen ein gemischtes Bild: neun Beiträge (24 %) binden keine Theorie in den Forschungsprozess ein, ein Beitrag (3 %) zitiert Theorie lediglich, ohne sie weiter einzubinden. Am häufigsten ist eine Einbindung zum theoriegeleiteten Vorgehen (16 Beiträge, 42 %). Eine tiefergehende Theorieanwendung findet sich in sechs Beiträgen (16 %). Eine theorieprüfende oder -bildende Einbindung liegt mit je drei Beiträgen (je 8 %) seltener vor. Die rezipierten Theorien sind vielfältig: es werden 20 verschiedene Theorieansätze festgestellt. Den Forderungen nach einer verstärkten Einbindung von Theorie in den Forschungsprozess kann somit weiterhin Gültigkeit attestiert werden: ein substanzieller Teil der Beiträge berichtet keine Theorieeinbindung, eine empirische Prüfung oder Weiterentwicklung findet relativ selten statt.
Algorithm selection (AS) tasks are dedicated to find the optimal algorithm for an unseen problem instance. With the knowledge of problem instances’ meta-features and algorithms’ landmark performances, Machine Learning (ML) approaches are applied to solve AS problems. However, the standard training process of benchmark ML approaches in AS either needs to train the models specifically for every algorithm or relies on the sparse one-hot encoding as the algorithms’ representation. To escape these intermediate steps and form the mapping function directly, we borrow the learning to rank framework from Recommender System (RS) and embed the bi-linear factorization to model the algorithms’ performances in AS. This Bi-linear Learning to Rank (BLR) has proven to work with competence in some AS scenarios and thus is also proposed as a benchmark approach. Thinking from the evaluation perspective in the modern AS challenges, precisely predicting the performance is usually the measuring goal. Though approaches’ inference time also needs to be counted for the running time cost calculation, it’s always overlooked in the evaluation process. The multi-objective evaluation metric Adjusted Ratio of Root Ratios (A3R) is therefore advocated in this paper to balance the trade-off between the accuracy and inference time in AS. Concerning A3R, BLR outperforms other benchmarks when expanding the candidates range to TOP3. The better effect of this candidates expansion results from the cumulative optimum performance during the AS process. We take the further step in the experimentation to represent the advantage of such TOPK expansion, and illustrate that such expansion can be considered as the supplement for the convention of TOP1 selection during the evaluation process.
Fachbereichs-IT, Schatten-IT, Business-managed IT. All diese Begriffe beschreiben IT, die neben den eigentlichen, regulären IT-Systemen oder -Prozessen in Unternehmen existieren und von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Fachbereiche genutzt werden. Im Fall von„Schatten-IT“ handelt es sich um IT-Systeme und -Prozesse (IT-Instanzen), die sich ohne Kenntnis der IT-Verantwortlichen etabliert haben; im Fall von„Business-managed IT“ entstehen die IT-Systeme und -Prozesse in Kenntnis der bzw. in Abstimmung mit den IT-Verantwortlichen im Unternehmen.„Fachbereichs-IT“ subsumiert Schatten-IT und Business-managed IT. Welche Ursachen führen zu solchen IT-Instanzen, welche Potenziale und Risiken haben diese IT-Instanzen und wie lassen sie sich steuern?
Im Rahmen des Projektes AUT-1A wurden 123 Arbeitgeber*innen mittels Fragebogen zu ihren Erfahrungen mit der Beschäftigung von autistischen Mitarbeiter*innen befragt. Ziel war es, die beschäftigungsfördernden und -hindernden Faktoren herauszuarbeiten. Die Studie deutet darauf hin, dass sich die berufliche Qualifizierung in den Berufsbildungswerken positiv auf die nachhaltige Beschäftigung von Menschen mit Autismus-Spektrum-Diagnose (ASD) auswirkt, die Unterstützungsleistungen für Betriebe aber noch nicht hinreichend sind. Auch konnte eine mangelnde Aufklärung in Bezug auf eine autismusfreundliche Umgebungsgestaltung sowie eine mangelnde Aufklärung über die Diagnose Autismus der direkten Kolleg*innen herausgearbeitet werden.
In this study, we aimed to develop an artificial intelligence clinical decision support solution to mitigate operator-dependent limitations during complex endoscopic procedures such as endoscopic submucosal dissection and peroral endoscopic myotomy, for example, bleeding and perforation. A DeepLabv3-based model was trained to delineate vessels, tissue structures and instruments on endoscopic still images from such procedures. The mean cross-validated Intersection over Union and Dice Score were 63% and 76%, respectively. Applied to standardised video clips from third-space endoscopic procedures, the algorithm showed a mean vessel detection rate of 85% with a false-positive rate of 0.75/min. These performance statistics suggest a potential clinical benefit for procedure safety, time and also training.
Blended cements, where Portland cement clinker is partially replaced by supplementary cementitious materials (SCMs), provide the most feasible route for reducing carbon dioxide emissions associated with concrete production. However, lowering the clinker content can lead to an increasing risk of neutralisation of the concrete pore solution and potential reinforcement corrosion due to carbonation. carbonation of concrete with SCMs differs from carbonation of concrete solely based on Portland cement (PC). This is a consequence of the differences in the hydrate phase assemblage and pore solution chemistry, as well as the pore structure and transport properties, when varying the binder composition, age and curing conditions of the concretes. The carbonation mechanism and kinetics also depend on the saturation degree of the concrete and CO2 partial pressure which in turn depends on exposure conditions (e.g. relative humidity, volume, and duration of water in contact with the concrete surface and temperature conditions). This in turn influence the microstructural changes identified upon carbonation. This literature review, prepared by members of RILEM technical committee 281-CCC carbonation of concrete with supplementary cementitious materials, working groups 1 and 2, elucidates the effect of numerous SCM characteristics, exposure environments and curing conditions on the carbonation mechanism, kinetics and structural alterations in cementitious systems containing SCMs.