Fachbereich Wirtschaft, Informatik, Recht
Refine
Document Type
- Article (38)
- Article in a Periodical of the TH Wildau (30)
- Conference Proceeding (20)
- Master's Thesis (17)
- Report (10)
- Part of a Book (8)
- Preprint (3)
- Working Paper (3)
- Book (2)
- Contribution to a Periodical (1)
Year of publication
Institute
Has Fulltext
- yes (135)
Keywords
- Bibliothek (3)
- AI (2)
- Citizen Science (2)
- Künstliche Intelligenz (2)
- Machine Learning (2)
- SaaS (2)
- Twitter (2)
- Webanwendung (2)
- artificial intelligence (2)
- innovation (2)
Transparenz und Erklärbarkeit sind essenzielle Faktoren bei der Entwicklung sicherer KI-Modelle für den Fußgängerschutz. Dies ermöglicht nicht nur eine verbesserte Akzeptanz, sondern fördert auch das Vertrauen der Nutzer in die präventiven Fähigkeiten dieser Systeme.
Die Integration von Sensoren, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Algorithmen ermöglicht eine präzise Analyse von Fußgängerverhalten und Umgebungsfaktoren. Dabei spielt die Echtzeitverarbeitung eine entscheidende Rolle, um schnell auf sich ändernde Situationen zu reagieren.
Zusätzlich zur Technologieentwicklung betont diese Analyse die Notwendigkeit strikter Sicherheitsmaßnahmen, um potenzielle Risiken und Sicherheitslücken zu minimieren. Dazu gehören Sicherheitsprotokolle für die Datenspeicherung, den Modellschutz und den Zu-griff auf KI-Systeme.
Die Einhaltung gesetzlicher und ethischer Richtlinien ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Regulatorische Vorgaben und ethische Standards sollen sicherstellen, dass KI-Technologien im Automobilsektor nicht nur sicher, sondern auch im Einklang mit gesellschaftlichen Werten und Normen eingesetzt werden.
Wissens- bzw. Nicht-Routinearbeit wie die Entwicklung von Smartphone-Apps oder von Software zur Steuerung moderner Flugzeuge ist per se fehleranfällig. Konkrete Beispiele aus dem täglichen Leben zeigen, dass derartige Fehler unübersehbare Schäden für Leib und Leben bedeuten können und daher zu vermeiden sind. Gegenseitiges Erklären und gemeinsames Verstehen von Sachverhalten, Anregungen, Ideen, Konzepten sind fehlerrelevante Bausteine von Wissensarbeit in Teams. Je besser diese speziellen Formen von Lehren (Erklären) und Lernen (Verstehen) gelingen, desto größer erscheinen die Chancen zur Fehlervermeidung. Entsprechend wird vorgeschlagen, die Wissensarbeit aus Lern- und Lehrsicht zu betrachten und mit Instrumenten aus der Didaktik zu unterstützen. Diese Lern-Lehr-Orientierung und ihr möglicher Beitrag zur Fehlerreduzierung werden beschrieben, an einem konkreten Beispiel ausgeführt und zusammenfassend erörtert.
Website blocking in the European Union: Network interference from the perspective of Open Internet
(2024)
By establishing an infrastructure for monitoring and blocking networks in accordance with European Union (EU) law on preventive measures against the spread of information, EU member states have also made it easier to block websites and services and monitor information. While relevant studies have documented Internet censorship in non-European countries, as well as the use of such infrastructures for political reasons, this study examines network interference practices such as website blocking against the backdrop of an almost complete lack of EU-related research. Specifically, it performs and demonstrates an analysis for the total of 27 EU countries based on three different sources. They include first, tens of millions of historical network measurements collected in 2020 by Open Observatory of Network Interference volunteers from around the world; second, the publicly available blocking lists used by EU member states; and third, the reports issued by network regulators in each country from May 2020 to April 2021. Our results show that authorities issue multiple types of blocklists. Internet Service Providers limit access to different types and categories of websites and services. Such resources are sometimes blocked for unknown reasons and not included in any of the publicly available blocklists. The study concludes with the hurdles related to network measurements and the nontransparency from regulators regarding specifying website addresses in blocking activities.
In recent decades, artificial intelligence has undergone transformative advancements, reshaping diverse sectors such as healthcare, transport, agriculture, energy, and the media. Despite the enthusiasm surrounding AI’s potential, concerns persist about its potential negative impacts, including substantial energy consumption and ethical challenges. This paper critically reviews the evolving landscape of AI sustainability, addressing economic, social, and environmental dimensions. The literature is systematically categorized into “Sustainability of AI” and “AI for Sustainability”, revealing a balanced perspective between the two. The study also identifies a notable trend towards holistic approaches, with a surge in publications and empirical studies since 2019, signaling the field’s maturity. Future research directions emphasize delving into the relatively under-explored economic dimension, aligning with the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs), and addressing stakeholders’ influence.
Despite the progress of Artificial Intelligence (AI) and its contribution to the advancement of human society, the prioritization of ethical principles from the viewpoint of its users has not yet received much attention and empirical investigations. This is important to develop appropriate safeguards and increase the acceptance of AI-mediated technologies among all members of society. In this research, we collected, integrated, and prioritized ethical principles for AI systems with respect to their relevance in different real-life application scenarios. First, an overview of ethical principles for AI was systematically derived from various academic and non-academic sources. Our results clearly show that transparency, justice and fairness, non-maleficence, responsibility, and privacy are most frequently mentioned in this corpus of documents. Next, an empirical survey to systematically identify users’ priorities was designed and conducted in the context of selected scenarios: AI-mediated recruitment (human resources), predictive policing, autonomous vehicles, and hospital robots. We anticipate that the resulting ranking can serve as a valuable basis for formulating requirements for AI-mediated solutions and creating AI algorithms that prioritize user’s needs. Our target audience includes everyone who will be affected by AI systems, e.g., policy makers, algorithm developers, and system managers as our ranking clearly depicts user’s awareness regarding AI ethics.
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.
Die Zahl von Studiengängen in englischer Sprache ist in den letzten 20 Jahren kontinuierlich angestiegen. Die Gründe dafür und auch die Auswirkungen sind vielfältig. Die besondere Bedeutung der Landessprache für die Wissenskommunikation und das neue Positionspapier des hlb zur Sprache der Lehre sind Gegenstand dieses Beitrags.
This paper starts with the increasing discussions on juridification in education. Concerning theorizing on such processes, we examine the poor implementation of the UN Convention on the Rights of Persons with Disabilities Convention on the Rights of Persons with Disabilities, CRPD (2008) in the school sector of Germany. The paper considers the reasons for this failed endeavor by analyzing the complex, multilevel relations between policy and law in different national and historical contexts. With this, aspects of juridification as a process in education policy can be illuminated. In this regard, we suggest crucial aspects regarding juridification in public education: a focus on regulative failures in juridification processes, juridification’s contexts, the mandate for putting it into action, the allocation of resources, and finally, its objective and subjective rights dimensions, i.e. how an individual can claim rights within the machinery of public education.
Das Toolkit Annif ist ein modulares Werkzeug zur automatisierten Sacherschließung, mit dem über verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens Schlagwörter oder Notationen zu Dokumenten vorgeschlagen werden. In dieser Arbeit wird untersucht, ob mit Annif Ergebnisse erzielt werden können, die einen praktischen Einsatz für Bibliotheken im deutschsprachigen Raum rechtfertigen. Getestet wird die Vergabe von Notationen der Regensburger Verbundklassifikation (RVK) an deutschsprachigen monografischen Texten. Dabei wird auch untersucht, wie aufwändig die Beschaffung und Aufbereitung von geeigneten Daten für das Training ist. Es wird eine Auswahl von drei angebotenen Verfahren evaluiert. Hierzu werden Metadaten mit RVK-Notationen der Hauptgruppe S beispielhaft ausgewertet. Zusätzlich wird getestet, ob ein Training mit Volltexten die Qualität der Ergebnisse verbessert. Die Arbeit zeigt auf, welches Verfahren für die ausgewählten Daten am besten geeignet ist und erläutert, welche Herausforderungen es in Bezug auf die Vergabe von RVK-Notationen gibt und welche Aspekte bei der Zusammensetzung der Trainingsdaten besonders berücksichtigt werden müssen.
Aviation continues to be an essential means of transport for passengers and cargo. In recent years, the COVID-19 pandemic led to a collapse. In 2022 Europe was back up to around 85% of 2019 levels(EASA, 2022).In 2021 van der Sman et al. predicted an recovery to 2019 levels in 2024 (van der Sman et al., 2021). However, fuel savings and emissions reduction have become increasingly important in recent years.
As part of a PhD thesis, possibilities for reducing fuel consumption by reducing the final reserve fuel were investigated. A smaller amount of tanked fuel required leads to a reduction in the transported (fuel) weight and, thus, a reduction in overall fuel consumption. This is because fuel consumption for a given route depends, among other factors, on the aircraft's weight. The more an aircraft weighs, the higher the fuel consumption. To keep fuel consumption as low as possible, carrying only the minimum weight required for the route in question is the most economical. Carrying more or even unnecessary weight increases the amount of fuel required and consumed in flight.
The overarching research aims to explore and evaluate how to reduce the fuel carried by aircraft and, thus, the total fuel required for a given flight. The main focus of this paper is on the opportunities and challenges that have arisen with introducing new fuel regulations in European aviation regulations. Operators with appropriate safety levels can apply more tailored provisions. This requires the demonstration of the safety level. This is achieved by defining specific safety performance indicators (SPIs), compliance with which is then continuously monitored and evaluated during operation. This requires the collection and evaluation of correspondingly large amounts of data. This is only possible using appropriate IT applications. Example belowshows the amount of data that accumulates during flight operations. Recording, processing and saving pose a challenge in this respect.
On the other hand, performance-based regulations allow for a more individualised implementation on and by the respective companies via the demonstration of a corresponding level of safety. Safety indicators are used for this purpose, which must be obtained and evaluated from various existing data. A large amount of data, which can only be collected and processed with the help of various IT applications, represents a challenge. However, companies can benefit from the corresponding advantages if they can cope with this.
The following is an excerpt of the requirements and possible implementation, focusing on the amount of data and the associated challenges and opportunities.