TY - CHAP A1 - Moshnikov, Ilia A1 - Rykova, Eugenia ED - Cotgrove, Louis ED - Herzberg, Laura ED - Lüngen, Harald ED - Pisetta, Ines T1 - Little Big Data: Karelian Twitter Corpus T2 - Proceedings of the 10th International Conference on CMC and Social Media Corpora for the Humanities (CMC-Corpora 2023), 14–15 September 2023, University of Mannheim, Germany N2 - This paper investigates Karelian language visibility on Twitter and describes the first corresponding data collection using language-related keywords and hashtags. In total, 2626 entries written fully or partially in Livvi, South and Viena Karelian were scraped with Postman API. The visibility of Karelian on Twitter has been considerably increasing in the past few years, Livvi-Karelian being the most prominent dialect. The data were analysed linguistically (manually and with language detection software) and thematically. Although language-related topics are the most popular, there is a substantial number of entries in eight further topics. Applicability of the collected data for linguistic and sociological research, and further data collection considerations are discussed. KW - Karelian KW - minority language recognition KW - Twitter Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18018 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mh39-120953 SN - 978-3-937241-95-1 SP - 142 EP - 147 PB - Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS) CY - Mannheim ER - TY - CHAP A1 - Zissel, Hardy A1 - Kissig, Jan A1 - Seeliger, Frank T1 - New RFID-apps: HF-Based Stock Management by Mobile Solution and Producing Usage Statistics on Non-Lending Colleges (e.g. Periodicals) T2 - 2012 IATUL Proceedings N2 - With this contribution we will provide an outline on new applications of RFID-utilization which go beyond the typical applications such as self-check service to clients and security tasks and may give a perspective of new ideas. KW - RFID-based inventory KW - RFID-based usage-statistics Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20037 UR - https://docs.lib.purdue.edu/iatul/2012/papers/30/ PB - IATUL International Association of University Libraries ER - TY - CHAP A1 - Rykova, Eugenia A1 - Walther, Mathias ED - of Hawai’i at Manoa, University T1 - AphaDIGITAL – Digital Speech Therapy Solution for Aphasia Patients with Automatic Feedback Provided by a Virtual Assistant T2 - Proceedings of the 57th Hawaii International Conference on System Sciences N2 - This paper introduces aphaDIGITAL – a mobile application for speech and language therapy (SLT) support of German-speaking people with aphasia. The app includes automatic speech recognition and text analysis components, which allows giving detailed feedback to the users on different types of errors. Furthermore, the exercises are accompanied by an avatar-based SLT assistant, which is created for this specific purpose. The user performs the exercises, individually configured for her by the SLT practitioner, on a mobile device. Data collection and processing are carried out on the server. KW - automatic speech recognition KW - digital health KW - embodied conversational agent KW - language technology KW - speech and language therapy Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-19453 SN - 978-0-9981331-7-1 SP - 3385 EP - 3394 ER - TY - CHAP A1 - Nechyporenko, Alina A1 - Frohme, Marcus A1 - Omelchenko, Vladyslav A1 - Alekseeva, Victoriia A1 - Lupyr, Andrii A1 - Gargin, Vitaliy ED - Shakhovska, Nataliya ED - Kovác, Michal ED - Izonin, Ivan ED - Chrétien, Stéphane T1 - Identification of Personality Based on the Sphenoid Sinus Structure Using Machine Learning T2 - Proceedings of the 6th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, Bratislava, Slovakia, November 17-19, 2023 N2 - The aim of our study is to develop a new, simple, and effective method for identification of personality based on the characteristics of the sphenoid sinus structure, using machine learning for subsequent implementation into routine medical practice in Ukraine. The study involved 200 multislice computed tomography (MSCT) scans of individuals of various genders and ages. During the study, we obtained results with an accuracy exceeding 70%. KW - identification of personality KW - multislice computed tomography KW - deep learning Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0074-3609-1 UR - https://ceur-ws.org/Vol-3609/short2.pdf VL - 3609 SP - 167 EP - 173 PB - CEUR-WS.org ER - TY - CHAP A1 - Chumachenko, Dmytro A1 - Nechyporenko, Alina A1 - Frohme, Marcus ED - Shakhovska, Nataliya ED - Chrétien, Stéphane ED - Izonin, Ivan ED - Campos, Jaime T1 - Impact of Russian War on COVID-19 Dynamics in Germany: the Simulation Study by Statistical Machine Learning T2 - Proceedings of the 5th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, Lyon, France, November 18 - 20, 2022 N2 - The new coronavirus COVID-19 has been spreading worldwide for almost three years. The global community has developed effective measures to contain and control the pandemic. However, new factors are emerging that are driving the dynamics of COVID-19. One of these factors was the escalation of Russia's war in Ukraine. This study aims to test the hypothesis of the influence of migration flows caused by the Russian war in Ukraine on the dynamics of the epidemic process in Germany. For this, a model of the COVID-19 epidemic process was built based on the polynomial regression method. The model's adequacy was tested 30 days before the start of the escalation of the Russian war in Ukraine. To assess the impact of the war on the dynamics of COVID-19, the model was used to calculate the forecast of cumulative new and fatal cases of COVID-19 in Germany in the first 30 days after the start of the escalation of the Russian war in Ukraine. Modeling showed that migration flows from Ukraine are not a critical factor in the growth of the dynamics of the incidence of COVID-19 in Germany, but they influenced the number of cases. The next stage of the study is the development of more complex models for a detailed analysis of population dynamics, identifying factors influencing the epidemic process in the context of the Russian war in Ukraine, and assessing their information content. KW - epidemic model KW - machine learning KW - polynomial regression KW - war KW - COVID-19 KW - infectious disease simulation Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-19074 UR - https://ceur-ws.org/Vol-3302/short4.pdf VL - 3302 SP - 78 EP - 85 PB - RWTH Aachen ER - TY - CHAP A1 - Wilbers, Simon A1 - Günther, Norman A1 - van de Sand, Ron A1 - Prell, Bastian A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Components of reusable prompts for humanity-centered automation T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - The increasing integration of large language models (LLMs) into cyber-physical production systems, necessitating solutions that are both efficient and aligned with human values and needs. Designing effective and reusable prompts is crucial for creating cyber-physical systems(CPS) that are effective, flexible, reliable, user-friendly and aligned with Humanity-centered Automation. This paper introduces essential components of reusable prompts: Versioning, Model Selection, Purpose Definition, Variables, Examples, and Output Structuring. By applying the proposed components, developers might enable CPS employing LLMs to operate with more predictable inputs and outputs, enabling better control over results and facilitating the chaining of multiple prompts or collaboration between different LLMs. These components emerged from extensive experimentation with various LLMs and prompt configurations. The resulting framework supports the maintenance of prompt collections similar to codebases and thus enhances traceability, maintainability, and human oversight. Such structured components for prompt design supports humanity-centered automation by ensuring that technological advances serve human values and improve interaction with complex systems. KW - humanity-centered automation KW - prompt engineering KW - reusable prompt KW - cyber-physical system Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20148 SP - 71 EP - 78 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Günther, Norman A1 - Prell, Bastian A1 - van de Sand, Ron A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Stöcker, Christian T1 - Industrie 5.0 Lernumgebung am Beispiel der Wildauer Smart Production T2 - Tagungsband AALE 2024 N2 - Die Industrie 5.0 fordert neue Lernansätze und zeitgleich auch passende Lernumgebungen. Parallel müssen diese neben den didaktischen Herausforderungen auch den Transfer- und Übertragungsgedanken auf die industriellen Anwendungen gerecht werden. Durch die täglich steigende Anzahl vielfältiger KI-Tools insbesondere textgenerierenden Tools, braucht es Systeme mit einem breiten Anwendungsbereich. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags geben die Autoren einen Einblick in die Wildauer Smart Production, welche den transdisziplinären Gedanken von Lern- und Transferumgebungen Rechnung trägt, Möglichkeiten der Gestaltung komplexer Produktionssysteme widerspiegelt, die Integration menschzentrierter Ansätze ermöglicht und als Forschungsumgebung eingesetzt wird. KW - Industrie 5.0 KW - Lernumgebung KW - smart production KW - smart factory KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18538 N1 - 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024 SP - 365 EP - 372 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Kugel, Rafael A1 - Günther, Norman A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Predictive Maintenance in der Baumpflege – TreeAngel T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Die Gewährleistung der Verkehrssicherheit von Bäumen stellt eine zentrale Herausforderung für Städte und Gemeinden dar. Traditionelle, manuelle Inspektionsmethoden sind zeit- und ressourcenintensiv sowie anfällig für menschliche Fehler. Der folgende Artikel präsentiert ein innovatives System zur automatisierten Baumzustandsbewertung, welches moderne Kameratechnologien und Künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurden Bilddaten, welche durch verschiedene Kamerasysteme erzeugt wurden, analysiert. Basierend auf diesen Daten wurde ein YOLOv8-Modell trainiert, welches eine präzise Detektion von Bäumen und Schäden, wie beispielsweise Totholz, ermöglicht. Die Ergebnisse des vorgestellten Prototypensystems sind vielversprechend hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Es zeigt das Potenzial, manuelle Inspektionen durch automatisierte Verfahren zu ergänzen oder zu ersetzen. Die präsentierten Resultate legen den Grundstein für nachhaltige und skalierbare Ansätze in der Baumpflege und können zur Steigerung der öffentlichen Sicherheit und Effizienz im urbanen Management beitragen. KW - Baumpflege KW - machine learning KW - Predictive Maintenance KW - YOLO KW - Maschinelles Lernen Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20193 SP - 251 EP - 259 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Wilbers, Simon A1 - van de Sand, Ron A1 - Prell, Bastian A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - Agentic Recommender System Konzept für nachhaltiges Wissensmanagement T1 - Agentic Recommender System Concept for Sustainable Knowledge Management BT - KI-befähigtes Wissensmanagement in Unternehmen BT - AI-Enabled Knowledge Management in Companies T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Erhalt, bei der Nutzung und Weitergabe zentralen Wissens. Demografischer Wandel, zunehmender Mitarbeiterfluktuation und steigende organisatorische Komplexität erschweren klassische Dokumentations- und Austauschprozesse, welche auf erhebliche Mitarbeitendenmitwirkung angewiesen sind. Mithilfe generativer KI und agentischer Recommender-Systeme lassen sich diese Hindernisse überwinden, indem wichtiges Wissen ”on-the-fly“ und weitestgehend automatisiert erfasst wird. Ein zentrales Element bildet hierbei die Kombination aus semantischen Embeddings, einer Graphdatenbank und spezialisierten KI-Agenten, die Dokumente und Chatverläufe analysieren, Mitarbeiter gezielt mit Vorschlägen unterstützen und Wissen so kontinuierlich aktualisieren. So entsteht eine effektive Wissenskultur mit niedrigen Barrieren für die Nutzung dank minimalem Mehraufwand für die menschlichen Nutzer. N2 - Companies face considerable challenges in retaining, utilising and passing on key knowledge. Demographic change, increasing employee turnover and growing organisational complexity are making traditional documentation and exchange processes, which rely heavily on employee participation, more difficult. With the help of generative AI and agentic recommender systems, these obstacles can be overcome by capturing important knowledge ‘on the fly’ and in a largely automated manner. A central element here is the combination of semantic embeddings, a graph database and specialised AI agents that analyse documents and chat histories, provide employees with targeted support in the form of suggestions and thus continuously update knowledge. This creates an effective knowledge culture with low barriers to use thanks to minimal additional effort for human users. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - graph database KW - knowledge management KW - recommendation system KW - semantic search KW - Wissensmanagement KW - Graphdatenbank KW - Semantische Suche KW - Recommender-System Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20764 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - Reiff-Stephan, Jörg A1 - Zeise, Dominique ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - AI-Based Cooperation Management in the Early Stages of Entrepreneurship: Matchmaking at Start-Up Events T1 - KI-gestütztes Kooperationsmanagement in der frühen Phase des Entrepreneurships BT - Matchmaking auf Gründerveranstaltungen BT - Matchmaking at Start-Up Events T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - In today's dynamic industry, successful start-ups require not only innovative ideas, but also the right partners – artificial intelligence can help bring them together efficiently and in a targeted manner. This article discusses the role of artificial intelligence (AI) in cooperation management at start-up events. The authors present the AI-supported matchmaking tool ‘KIKma’, which uses profile and interest analyses to make targeted cooperation suggestions to founders, investors and mentors. The system is based on a transformer model that classifies participant profiles and generates suggestions for targeted speed dating slots. The results show a high degree of accuracy, but occasional misclassifications occur due to ambiguities. This could be improved by fine-tuning the model or optimising the questionnaires. The aim is to facilitate exchange in the start-up landscape and establish an intelligent, adaptive cooperation network in the long term. The authors see great potential for future applications in innovation management in the continuous optimisation of the matching algorithm. N2 - In der heutigen dynamischen Industrie erfordern erfolgreiche Gründungen nicht nur innovative Ideen, sondern auch die richtigen Partner – Künstliche Intelligenz kann helfen, diese effizient und gezielt zusammenzubringen. Der Beitrag thematisiert die Rolle Künstlicher Intelligenz (KI) im Kooperationsmanagement von Gründungsveranstaltungen. Die Autoren stellen das KI-gestützte Matchmaking-Tool „KIKma“ vor, das Gründern, Investoren und Mentoren anhand von Profil- und Interessenanalysen gezielte Kooperationsvorschläge macht. Das System basiert auf einem Transformer-Modell, das Teilnehmerprofile klassifiziert und für gezielte Speed-Dating-Slots Vorschläge generiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Treffsicherheit, allerdings treten gelegentlich Fehlzuordnungen durch Ambiguitäten auf. Dies könnte durch ein Finetuning des Modells oder eine Optimierung der Fragebögen verbessert werden. Ziel ist es, den Austausch in der Gründerlandschaft zu erleichtern und langfristig ein intelligentes, adaptives Kooperationsnetzwerk zu etablieren. Die Autoren sehen in der kontinuierlichen Optimierung des Matching-Algorithmus großes Potenzial für zukünftige Anwendungen im Innovationsmanagement. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - AI match making KW - cooperation management KW - entrepreneurship KW - KI-Matchmaking KW - Kooperationsmanagement KW - Entrepreneurship Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20779 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Kugel, Rafael A1 - Günther, Norman A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - Predictive Maintenance in Tree Care - TreeAngel T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - Ensuring the traffic safety of trees poses a significant challenge for urban authorities. Conventional manual inspection methods are both time-consuming and resource-intensive, and they are subject to human error. The following paper presents an innovative system for automated tree condition assessment using modern camera technologies and artificial intelligence (AI). As part of a feasibility study, image data generated by various camera systems was analyzed. Based on this data, a YOLOv8 model was trained, which enables precise detection of trees and damage, such as deadwood. The results of the prototype system presented are promising in terms of accuracy and efficiency, suggesting the potential to supplement or replace manual spections with automated procedures. The results of this study lay the foundation for sustainable and scalable approaches in tree care and can contribute to increasing public safety and efficiency in urban management. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - machine learning KW - predictive maintenance KW - tree care KW - YOLO Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20801 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - Ojo, Emil A1 - Walther, Mathias ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - Emotion Perception in AI-Generated Facial Expressions T1 - Emotionswahrnehmung in KI-generierten Gesichtsausdrücken T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - This study analyses whether facial expressions in generated images are perceived in the same way as in real images. It examines the perception of emotional intensity and sympathy, the ability to recognise emotions, and the distinction between real and generated images. To answer these questions, an online survey was conducted with more than 200 participants. The results show slight to moderate differences in perception between generated and real images, but it also becomes clear that the distinction between the two is becoming increasingly difficult. N2 - Diese Studie analysiert, ob Gesichtsausdrücke in generierten Bildern genauso wahrgenommen werden wie in realen Bildern. Dabei werden die Wahrnehmung der Emotionsintensität und Sympathie, die Fähigkeit zur Emotionserkennung sowie die Unterscheidung zwischen echten und generierten Bildern untersucht. Zur Beantwortung dieser Fragen wurde eine Online-Umfrage mit mehr als 200 Teilnehmern durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen geringfügige bis moderate Unterschiede in der Wahrnehmung zwischen generierten und realen Bildern, allerdings wird auch deutlich, dass die Unterscheidung zwischen beiden zunehmend schwieriger wird. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - artificial intelligence KW - emotion perception KW - generative AI KW - Künstliche Intelligenz KW - Generative KI KW - Emotionswahrnehmung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20799 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - Mehner, Caroline A1 - Fernholz, Yannick A1 - Fabian, Benjamin A1 - Ermakova, Tatiana ED - Auth, Gunnar ED - Pidun, Tim T1 - Predictive Policing – Eine kritische Bestandsaufnahme am Beispiel der Dimension Raum T2 - 6. Fachtagung Rechts- und Verwaltungsinformatik (RVI 2023) N2 - Dieser Beitrag bietet eine kritische Bestandsaufnahme des Predictive Policing am Beispiel der Dimension Raum. Unter Berücksichtigung der aktuellen Entwicklungen des europäischen AI-Acts werden Maßnahmen und Methoden beleuchtet und aus ethischer Perspektive reflektiert und diskutiert. Das methodische Fundament bildet eine systematische Literaturanalyse anhand einer Korpusanalyse zu Techniken des Predictive Policing. Es werden vorhandene wissenschaftliche Vorarbeiten vorgestellt und ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit der Verwendung von Daten für Predictive Policing untersucht. Der Beitrag eröffnet wichtige Fragen, die es weiter zu erforschen gilt. Die aktuellen Entwicklungen im Rahmen des AI-Acts bestätigen die Relevanz der Thematik. KW - predictive policing KW - Raum KW - Künstliche Intelligenz KW - literature review KW - KI-Ethik Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18230 SN - 978-3-88579-735-7 N1 - 6. Fachtagung Rechts- und Verwaltungsinformatik (RVI 2023) SP - 55 EP - 67 PB - Gesellschaft für Informatik e.V. CY - Bonn ER - TY - CHAP A1 - Beuster, Anja A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Lucke, Ulrike ED - Stieglitz, Stefan ED - Uebernickel, Falk ED - Lamprecht, Anna-Lena ED - Klein, Maike T1 - KI-Kooperationssysteme: Ein Forschungsansatz zur Analyse von Kooperationsnetzwerken in der Anwendung Künstlicher Intelligenz T2 - INFORMATIK 2025 : The Wide Open: Offenheit von Source bis Science N2 - Die digitale Transformation und das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor komplexe Herausforderungen. KI-Technologien bieten einerseits erhebliche Potenziale für Innovationen und Wettbewerbsfähigkeit. Andererseits ist die Nutzung dieser Potenziale voraussetzungsreich und erfordert die Verfügung bzw. den Aufbau von Ressourcen, wie Fachwissen, Daten, finanziellen Ressourcen und IT-Infrastruktur. KI-Kooperationen sind ein zunehmend relevantes strategisches Instrument für KMU, um diesen strukturellen Defiziten zu begegnen und den Unternehmen Zugänge zu benötigten Ressourcen zu ermöglichen. Darüber hinaus können sie im Sinne der organisationalen Ambidextrie die Balance zwischen Exploration, der Suche und Erschließung neuer Handlungsfelder und Exploitation, dem Ausbau etablierter Wertschöpfungspotenziale im Unternehmen und damit langfristig die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstandes unterstützen. Der vorgestellte Forschungsansatz erweitert das Konzept der organisationalen Ambidextrie um eine systematische Analyse von KI-Kooperationssystemen an der Schnittstelle von KI-Technologie-Anwendung, Organisations- und Innovationsentwicklung sowie der menschenzentrierten Produktion. KW - Exploitation KW - Exploration KW - KMU KW - Kooperation KW - Künstliche Intelligenz KW - Menschenzentrierte Produktion KW - Organisationale Ambidextrie Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20861 SP - 1373 EP - 1380 PB - Gesellschaft für Informatik e.V. CY - Bonn ER - TY - CHAP A1 - Rykova, Eugenia A1 - Walther, Mathias ED - Luz de Araujo, Pedro Henrique ED - Baumann, Andreas ED - Gromann, Dagmar ED - Krenn, Brigitte ED - Roth, Benjamin ED - Wiegand, Michael T1 - Linguistic and extralinguistic factors in automatic speech recognition of German atypical speech T2 - Proceedings of the 20th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2024) N2 - Automatic speech recognition (ASR) has been already used in speech and language therapy, including diagnostic tasks and practice exercises for people with aphasia (PWA). The lack of relevant data makes it difficult to evaluate the algorithms’ suitability for German-speaking PWA. For the current project, four open-source ASR models were selected based on their performance on other types of atypical speech, and the details of their evaluation are presented in this paper. The four selected models are generally robust to speakers’ gender and age. The one-word recognition yields better results for words of moderate length. Speech rate should be neither too slow nor too quick for lower error rates both in words and phrases, and the latter should be also of moderate length. Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-19915 UR - https://aclanthology.org/2024.konvens-main.36/ SP - 358 EP - 367 PB - Association for Computational Linguistics CY - Wien ER - TY - CHAP A1 - Herold, Marcel A1 - Roedenbeck, Marc ED - Stolzenburg, Frieder ED - Reinboth, Christian ED - Lohr, Thomas ED - Vogel, Kathleen T1 - Vergleichende Analyse von Unternehmenswerten in Online Stellenanzeigen mittels NLP / LIWC T2 - NWK 2023 - Tagungsband zur 23. Nachwuchswissenschaftler*innenkonferenz N2 - Die Analyse von Unternehmenswerten wird schon seit Jahrzenten durchgeführt. Es gibt verschiedene Modelle, wie zum Beispiel den Ansatz von Hofstede oder das „Universal Value Structure Modell“ von Schwartz, welche die Unternehmenswerte darstellen. Aktuelle Studien empfehlen Unternehmenswerte unter der Nutzung von Natural Language Processing und definierten Wortlisten bei größeren Textdaten zu untersuchen. Ziel der vorliegenden Analyse war zu identifizieren, ob die deutschen Übersetzungen der bisher englischsprachigen Ansätze im Kontext von Online-Stellenanzeigen funktional anwendbar sind. Daher wurden ca. 151.000 online-Stellenanzeigen von ca. 29.000 Unternehmen mittels drei Wortlisten analysiert. Der Umfang der verwendeten Listen lag zwischen 126 und 944 deutschen Wörtern. Die Ergebnisse zeigen, dass a) alle angewendeten Wortlisten grundsätzlich funktional sind, b) dass einer der Listen jedoch herausragende Ergebnisse aufweist, welcher jedoch c) um fehlende Begriffe der beiden anderen Ansätze erweitert werden kann. Somit können Unternehmen ein eigenes Werteprofil Ihrer externen Online-Kommunikation ermitteln und dieses mit den internen Wertvorstellungen bzw. dem intern erhobenen realen Werteprofil abgleichen. Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18515 UR - https://www.hs-harz.de/dokumente/extern/Forschung/NWK2023/Beitraege/Vergleichende_Analyse_von_Unternehmenswerten_in_Online_Stellenanzeigen_mittels_NLP_-_LIWC.pdf UR - https://www.hs-harz.de/nwk2023/tagungsband-nwk-2023 SN - 2627-5708 SP - 52 EP - 62 PB - Hochschule Harz CY - Wernigerode ER - TY - CHAP A1 - Kleinsorge, Alexander A1 - Fauck, Alexander A1 - Kupper, Stefan ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - A Novel Exponential Continuous Learning Rate Adaption Gradient Descent Optimization Method T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - We present two novel, fast gradient based optimizer algorithms with dynamic learning rate. The main idea is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and relies much less on hand-tuned hyper-parameters, providing greater universality. It scales linearly (of order O(n)) with dimension and is rotation invariant, thereby overcoming known limitations. The method is presented in two variants C2Min and P2Min, with slightly different control. Their impressive performance is demonstrated by experiments on several benchmark data-sets (ranging from MNIST to Tiny ImageNet) against the state-of-the-art optimizers Adam and Lion. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - neural network KW - optimizer KW - training Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20785 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - CHAP A1 - Neumann, Gaby T1 - From human experts to AI agents: Agentic AI for knowledge-intense problem-solving in logistics? T2 - Proceedings of the 26th European Conference on Knowledge Management : VOL 1 N2 - Logistics planning is a complex and complicated problem solving process requiring a wide range of knowledge and competence. A planning person or team represents a particular set of knowledge, skills, experience and personal attitudes. His, her or their level of competence decides about success or failure of the planning and about the quality of its results. With this, logistics planning is knowledge-based and knowledge-creating. Because of this, Knowledge Management can provide tremendous support to the planning person. Even though, there is a wide variety of (software) tools applicable to solve specific sub-problems throughout the planning process, human expertise is the key to develop creative planning solutions so far. Latest developments with regard to Artificial Intelligence (AI) might change this picture. AI is one of the most promising technological advancements, but also one of the most ambivalently discussed topics these days. It has surpassed humans at a number of tasks already and continues in doing so at new tasks in an increasing rate. Because of this, AI is capable to assist humans in many different ways. The latest boost of development moved AI application from those sophisticated communicators or task-oriented AI to intelligent agents or agentic AI allowing for autonomous, goal-driven decision-making. Hybrid approaches combine those advanced AI capabilities with human oversight, offering context-aware adaptability without full autonomy. In this way, artificial intelligence and human intelligence join forces in teams, for example, to solve complex problems creatively. Against this background, the paper analyses agentic AI with regard to its potential to support creative problem solving in a knowledge-intense field like logistics planning. Will AI agents become co-workers in logistics planning teams or can agentic AI design logistics solutions autonomously? With this, the paper focusses on chances and challenges coming with the highly dynamic evolution of AI within a complex, knowledge-intense application area where human experience, problem-solving capability and creativity is decisive. It contributes to discussions about necessary adjustments in how organizations manage their knowledge considering artificial and human intelligence. KW - AI agent KW - agentic AI KW - knowledge management KW - knowledge sharing KW - logistics planning KW - problem-solving Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-21223 SP - 719 EP - 727 PB - Academic Conferences and Publishing International CY - Reading ER - TY - CHAP A1 - Schymik, Lars A1 - Stolpmann, Alexander ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Erkennung von Schadmustern an Personenverkehrszügen und Evaluierung der Konfidenz zur Auswahl robuster Features für „Predictive Maintenance“ - Projekt ESPEK T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Im Rahmen des Projekts ESPEK wurden Häufigkeit und Relevanz bestimmter Schäden an verbreiteten Waggontypen analysiert und basierend darauf im Rahmen eines Konzepts „KI-gestützte Inspektion“ praxistaugliche, datenbasierte, durch künstliche Intelligenz unterstützte digitale Lösungen entwickelt, um Schäden an ausgewählten Personenwaggons automatisiert visuell zu erkennen. Ausgehend von den bisher maßgeblich manuellen Inspektionsabläufen und Checklisten können selbige durch die vorgeschlagenen Software- und Hardwareautomatisierungen effizienter gestaltet werden. Übergeordnet werden die Sicherheit der Fahrgäste erhöht, das Problem des Fachkräftemangel bekämpft sowie Ausfall- und Standzeiten reduziert, was letztlich zur besseren Auslastung des Systems Schiene insgesamt beiträgt und Zugfahren preiswerter und pünktlicher machen kann. KW - Automatisierung KW - Bildverarbeitung KW - Eisenbahn KW - Inspektion KW - KI KW - Mobilität KW - Predictive Maintenance KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20160 SP - 171 EP - 180 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Kupper, Stefan A1 - Stolpmann, Alexander A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Hochgeschwindigkeitszählung von Maden für eine nachhaltige Proteinproduktion T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Insekten werden aufgrund ihres Proteingehalts als eine der nachhaltigen Quellen für die Lebensmittelproduktion der Zukunft angesehen. Sie werden, analog zu den heutigen Zuchtbetrieben für Schweine und andere Nutztiere, auch in industriellen Anlagen gezüchtet. Zur Steuerung und Optimierung dieses Zuchtprozesses muss eine Erfassung der Zahl der unter gegebenen Bedingungen aufgezogenen Insekten vorgenommen werden. Im Unterschied zu Großsäugern ist die Individuenzahl von Insekten sowie deren Larvenstadien jedoch um Magnituden größer, so dass bei der Ermittlung der Anzahl der Insekten mittel- und langfristig auf eine vollautomatisierte maschinelle Erfassung umgestellt werden muss. In dieser Arbeit wird eine Methode zur präzisen Zählung einer großen Zahl von Maden der Schwarzen Soldatenfliege (Hermetia illucens) in einem prototypischen Aufbau vorgestellt. KW - Automatisierung KW - Bildverarbeitung KW - Proteingewinnung KW - Randkrümmung KW - Zählalgorithmus Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20171 SP - 321 EP - 327 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Palme, Willy A1 - Breithecker, Janine A1 - Rieckmann, Olaf A1 - Stolpmann, Alexander ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Stöcker, Christian T1 - Gewährleistung der Bildkonsistenz in der Portaitfotografie: Eine technologische Lösung für effiziente und vergleichbare Aufnahmen T2 - Tagungsband AALE 2024 : Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation N2 - Dieses Paper präsentiert das Forschungsprojekt „Intelligent Camera Unit“ (ICU) der Technischen Hochschule Wildau in Kooperation mit der Beiersdorf AG zur Verbesserung von Portraitaufnahmen in Probandenstudien für Kosmetikprodukte. Das Hauptziel des Projekt besteht darin, Ausrichtungsfehler zu minimieren und die Vergleichbarkeit von Vorher-Nachher-Bildern zu erhöhen. Dies wird durch die Verwendung eines kollaborativen Roboters und KI-gestützter Bildanalyse erreicht, um präzise Ausrichtung und Gesichtspositionen der Probanden zu gewährleisten. Das entwickelte System ermöglicht effiziente und reproduzierbare Aufnahmen aus verschiedenen Winkeln und Entfernungen und bietet eine benutzerfreundliche, web-basierte Bedienoberfläche. KW - Künstliche Intelligenz KW - Kollaborativer Roboter KW - Automatisierte Fotografie KW - Bildverarbeitung Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18570 SN - 978-3-910103-02-3 N1 - 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024 SP - 315 EP - 320 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER -