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Extracting workflow nets from textual descriptions can be used to simplify guidelines or formalize textual descriptions of formal processes like business processes and algorithms. The task of manually extracting processes, however, requires domain expertise and effort. While automatic process model extraction is desirable, annotating texts with formalized process models is expensive. Therefore, there are only a few machine-learning-based extraction approaches. Rule-based approaches, in turn, require domain specificity to work well and can rarely distinguish relevant and irrelevant information in textual descriptions. In this paper, we present GUIDO, a hybrid approach to the process model extraction task that first, classifies sentences regarding their relevance to the process model, using a BERT-based sentence classifier, and second, extracts a process model from the sentences classified as relevant, using dependency parsing. The presented approach achieves significantly better resul ts than a pure rule-based approach. GUIDO achieves an average behavioral similarity score of 0.93. Still, in comparison to purely machine-learning-based approaches, the annotation costs stay low.
The work in modern open-pit and underground mines requires the transportation of large amounts of resources between fixed points. The navigation to these fixed points is a repetitive task that can be automated. The challenge in automating the navigation of vehicles commonly used in mines is the systemic properties of such vehicles. Many mining vehicles, such as the one we have used in the research for this paper, use steering systems with an articulated joint bending the vehicle’s drive axis to change its course and a hydraulic drive system to actuate axial drive components or the movements of tippers if available. To address the difficulties of controlling such a vehicle, we present a model-predictive approach for controlling the vehicle. While the control optimisation based on a parallel error minimisation of the predicted state has already been established in the past, we provide insight into the design and implementation of an MPC for an articulated mining vehicle and show the results of real-world experiments in an open-pit mine environment.
Supervised machine learning and deep learning require a large amount of labeled data, which data scientists obtain in a manual, and time-consuming annotation process. To mitigate this challenge, Active Learning (AL) proposes promising data points to annotators they annotate next instead of a subsequent or random sample. This method is supposed to save annotation effort while maintaining model performance.
However, practitioners face many AL strategies for different tasks and need an empirical basis to choose between them. Surveys categorize AL strategies into taxonomies without performance indications. Presentations of novel AL strategies compare the performance to a small subset of strategies. Our contribution addresses the empirical basis by introducing a reproducible active learning evaluation (ALE) framework for the comparative evaluation of AL strategies in NLP.
The framework allows the implementation of AL strategies with low effort and a fair data-driven comparison through defining and tracking experiment parameters (e.g., initial dataset size, number of data points per query step, and the budget). ALE helps practitioners to make more informed decisions, and researchers can focus on developing new, effective AL strategies and deriving best practices for specific use cases. With best practices, practitioners can lower their annotation costs. We present a case study to illustrate how to use the framework.
Messenger apps like WhatsApp and Telegram are frequently used for everyday communication, but they can also be utilized as a platform for illegal activity. Telegram allows public groups with up to 200.000 participants. Criminals use these public groups for trading illegal commodities and services, which becomes a concern for law enforcement agencies, who manually monitor suspicious activity in these chat rooms. This research demonstrates how natural language processing (NLP) can assist in analyzing these chat rooms, providing an explorative overview of the domain and facilitating purposeful analyses of user behavior. We provide a publicly available corpus of annotated text messages with entities and relations from four self-proclaimed black market chat rooms. Our pipeline approach aggregates the extracted product attributes from user messages to profiles and uses these with their sold products as features for clustering. The extracted structured information is the foundation for further data exploration, such as identifying the top vendors or fine-granular price analyses. Our evaluation shows that pretrained word vectors perform better for unsupervised clustering than state-of-the-art transformer models, while the latter is still superior for sequence labeling.
To fulfil the CO2 emission reduction targets of the European Union (EU), heavy-duty (HD) trucks need to operate 15% more efficiently by 2025 and 30% by 2030. Their electrification is necessary as conventional HD trucks are already optimized for the long-haul application. The resulting hybrid electric vehicle (HEV) truck gains most of the fuel saving potential by the recuperation of potential energy and its consecutive utilization. The key to utilizing the full potential of HEV-HD trucks is to maximize the amount of recuperated energy and ensure its intelligent usage while keeping the operating point of the internal combustion engine as efficient as possible. To achieve this goal, an intelligent energy management strategy (EMS) based on ECMS is developed for a parallel HEV-HD truck which uses predictive discharge of the battery and adaptive operating strategy regarding the height profile and the vehicle mass. The presented EMS can reproduce the global optimal operating strategy over long phases and lead to a fuel saving potential of up to 2% compared with a heuristic strategy. Furthermore, the fuel saving potential is correlated with the investigated boundary conditions to deepen the understanding of the impact of intelligent EMS for HEV-HD trucks.
Essen zuzubereiten bedeutet für viele Menschen Normalität, es bestimmt Teile ihrer Identität und ist eng verbunden mit Familie und Kultur. Der Beginn der Alzheimererkrankung erschwert diese Tätigkeit, oft muss sie aus Sicherheitsgründen aufgegeben werden. Kochen als Therapieansatz hat zur Verbesserung der Aktivität und Verringerung von Stress beigetragen. Pila ist ein Küchensystem, das Kochenthusiasten begleitet und Selbstständigkeit sowie Partizipation ermöglicht. Das Kompetenzgefühl, die Autonomie und die Verbundenheit zu betreuenden Personen stärken das Wohlbefinden. Das System führt die Nutzerinnen und Nutzer digital durch alle Phasen von der Vorbereitung bis zum Aufräumen. Aus den Elementen entsteht ein klar organisierter Arbeitsplatz ohne Ablenkungen und mit eindeutigen Aktionspunkten. Die Funktionen der Kocheinheit sind simplifiziert und bedürfnisgerecht angepasst.
Jedes Jahr werden Hunderttausende Fahrradrahmen produziert. 90 % davon werden in Asien hergestellt und von dort über die ganze Welt versendet. Mehr als 80 % der Rahmen werden nach der Nutzung wieder nach Asien zurückgeschickt und landen dort auf riesigen Fahrradfriedhöfen. Das Kinderfahrradkonzept "KiBix" wirkt diesem Problem entgegen, indem es eine Alternative für das regelmäßige Kaufen von neuen Kinderfahrrädern bietet. Im Fokus stehen der Kinderfahrradrahmen und die Gabel aus Kunststoff, welche im Spritzgussverfahren produziert werden. Das City-Bike ist in ein Abo-Sharing-System mit Rädern in unterschiedlichen Größen eingebettet, welches durch eine monatliche Gebühr wie das Eigene genutzt werden kann. Der hohlgespritzte Rahmen ermöglicht die Integration kleiner Boxen im Inneren, in denen Kinder ihre persönlichen "Schätze" mitnehmen können. Somit vereint das Konzept die drei Segmente Material/Produktion, Sharing-System und die Mitnahme des "Schatzes". "KiBix" gibt Kindern in Zeiten der Digitalisierung und der globalen Erwärmung die Möglichkeit, selbstbestimmt und nachhaltig die Welt zu erkunden.
Atmen tut jeder, automatisch. Es wird nicht auf die Ausführung geachtet. Doch was, wenn nur ein wenig Feinschliff an unserer Atmung bereits Großes für unsere Gesundheit bewirkt?
Von etlichen unterschiedlichen Studien wurde bezeugt, dass Atmung und Empfinden eins sind. Das persönliche Empfinden ist unser Portal zur Außenwelt. Die Art wie wir auf äußerliche Reize reagieren, wie achtsam wir im Tun und Denken sind, spiegelt unsere Innenwelt und körperliches Wohlbefinden wieder.
FLOWCEAN QI dient dazu, Stress- und Angststörungen im Alltagsleben für Berufstätige mit hohem Stressfaktor zu reduzieren. Vor allem, um das Gesundheitssystem zu entlasten und die Psyche der Menschen gesund wieder aufzubauen. Sind Berufstätige viel gelassener, steigen auch Leistung und Produktivität. Es ist immer wichtig, die Kernursache von Problemen zu finden und zu lösen. So können auch vielerlei andere auf die Psyche zurückzuführende Probleme der Gesellschaft gelöst werden.
FLOWCEAN QI agiert durch modernste Technologie aktiv mit dem Nutzer. Die KI-Assistenz gestaltet das Lernen der Atemtechniken spaßiger, was wiederum den Lerneffekt verbessert. Der Beamer wird im Innenbereich platziert und der Tracker begleitet einen unterwegs und zeichnet die Datenanalyse auf. Für mehr Datenschutz ist das Armband ein reines offline Produkt. Förmlich sollte es dem Nutzer nah sein, naturverbunden, vertrauenswürdig und beruhigend wirken.
FLOWCEAN QI basiert gestalterisch auf eine antike japanische Philosophie namens „Kintsugi“. Nach der japanischen Philosophie Kintsugi werden zerbrochene Teegläser wiederzusammengeklebt statt weggeworfen. Die in Teile getrennten Elemente werden glatt und geschmeidig wieder zusammengefügt. Sie formen ein neues Ganzes, dass die Schönheit des Originals meist übertrifft. Die Ästhetik hinter „Kintsugi“ nennt man „Wabi-Sabi“. Es bedeutet, die Schönheit im Vergänglichen, Alten oder Fehlerhaften zu verstehen. Die Philosophie dahinter wird metaphorisch auf das Design abgebildet und auf unsere Gesundheit übertragen. Statt letztere zu ignorieren, schenken wir ihr unsere volle Aufmerksamkeit. Ziel der Produkte ist, uns stets an sie zu erinnern, sodass wir täglich an unserem Wohlbefinden arbeiten können.
Using scenarios is vital in identifying and specifying measures for successfully transforming the energy system. Such transformations can be particularly challenging and require the support of a broader set of stakeholders. Otherwise, there will be opposition in the form of reluctance to adopt the necessary technologies. Usually, processes for considering stakeholders' perspectives are very time-consuming and costly. In particular, there are uncertainties about how to deal with modifications in the scenarios. In principle, new consulting processes will be required. In our study, we show how multi-criteria decision analysis can be used to analyze stakeholders' attitudes toward transition paths. Since stakeholders differ regarding their preferences and time horizons, we employ a multi-criteria decision analysis approach to identify which stakeholders will support or oppose a transition path. We provide a flexible template for analyzing stakeholder preferences toward transition paths. This flexibility comes from the fact that our multi-criteria decision aid-based approach does not involve intensive empirical work with stakeholders. Instead, it involves subjecting assumptions to robustness analysis, which can help identify options to influence stakeholders' attitudes toward transitions.