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Providing healthcare services frequently involves cognitively demanding tasks, including diagnoses and analyses as well as complex decisions about treatments and therapy. From a global perspective, ethically significant inequalities exist between regions where the expert knowledge required for these tasks is scarce or abundant. One possible strategy to diminish such inequalities and increase healthcare opportunities in expert-scarce settings is to provide healthcare solutions involving digital technologies that do not necessarily require the presence of a human expert, e.g., in the form of artificial intelligent decision-support systems (AI-DSS). Such algorithmic decision-making, however, is mostly developed in resource- and expert-abundant settings to support healthcare experts in their work. As a practical consequence, the normative standards and requirements for such algorithmic decision-making in healthcare require the technology to be at least as explainable as the decisions made by the experts themselves. The goal of providing healthcare in settings where resources and expertise are scarce might come with a normative pull to lower the normative standards of using digital technologies in order to provide at least some healthcare in the first place. We scrutinize this tendency to lower standards in particular settings from a normative perspective, distinguish between different types of absolute and relative, local and global standards of explainability, and conclude by defending an ambitious and practicable standard of local relative explainability.
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.
Werkstatt Zukunft - Die FH Aachen versteht sich als interdisziplinäre Ideenschmiede
04| Aufbruch ins Ungewisse
08| Mit Altpapierresten aus der Energiekrise
14| Mehr Power für die Energiewende
20| Pfadfinder im Datendschungel
23| Ein historischer Schritt
24| Gemeinsam vorwärts
30| Für eine gerechte Hochschule. Für alle.
32| Der grüne Reiter
34| Vom Flugsimulator bis zum Roboter
36| Unsere Azubis sind top!
38| WIR sind ein Sportteam!
40| Effizient und sicher: Der Bergbau der Zukunft
46| Mit Sonnenlicht zu sauberem Trinkwasser
48| Neue Brandmeldeanlage für den Dom zu Aachen
50| Auszeichnung für außergewöhnliches Engagement
52| Neue Ideen für Schloss Lichtenburg
55| Kopfnuss
56| One-Man-Show
60| Kämpferin für das Schöne
61| Ein charmanter Diplomat
62| Teamplay für die Zukunft
63| Impressum
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.
Krebstherapie bei Kindern ist für alle Beteiligten eine emotional bedrückende Angelegenheit. Besonders die Strahlentherapie stellt Kinder aufgrund der Häufigkeit der Termine, der Isolation während der Bestrahlung und der Fixierung vor Herausforderungen. „nia“ ermöglicht es den Angehörigen, während der Behandlung einen physischen Kontakt zum Kind zu halten. Zwei miteinander verbundene Zwillingsgeräte registrieren die Bewegungen der Hände und übertragen die Berührung an das jeweils andere Gerät. Diese taktile Kommunikation sorgt für innere Ruhe und Verbundenheit. Vor der eigentlichen Therapie liegen die Geräte in einem Koffer, welcher ein Modell des Behandlungsraums beinhaltet. Mithilfe dessen werden die Kinder spielerisch auf die Bestrahlung vorbereitet. So sollen sich in Zukunft weniger Kinder ängstlich und allein einer Strahlentherapie stellen müssen.
In Deutschland verfügen mehr als 95 % aller Haushalte über einen Internetzugang und das Interesse an Smart Home Anwendungen steigt. Je vernetzter das Zuhause wird, desto mehr Devices müssen dort ihren Platz finden. WLAN Router wirken durch ihre technische Designsprache meist wie Fremdkörper im Raum, sodass oft versucht wird, sie zu verstecken. Das soll sich mit „Cobo“, dem smarten WLAN Router, ändern. Neben der Bereitstellung einer Internetanbindung wird er zum Hub für alle Smart Home Anwendungen. Als Herzstück des Zuhauses sorgt er für die Vernetzung aller Devices und schafft zudem eine Verbindung zwischen Technologie und Interior. Mit seinem minimalistischen Design und der gezielten Auswahl an Materialien und Farben fügt sich der intelligente Router in die eigenen vier Wände ein. „Cobo“ ist kein WLAN Router, der im Schuhregal versteckt werden muss, denn er wird zum Teil der Einrichtung.
Wohlfühlen in den eigenen vier Wänden : ein Produkt, welches die Wohn- und Lebensqualität steigert.
(2023)
Viele Menschen fühlen sich in ihren eigenen vier Wänden nicht wohl. Sie sind gestresst und können nicht entspannen. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Produkt zu erschaffen, welches in seinen Funktionen und seinem Design dafür sorgt, dass die Nutzer:innen sich zu Hause wohler fühlen. Es soll alle Funktionen vereinen, die dafür sorgen, dass der Alltagsstress besser bewältigt werden kann und man in seinem Zuhause entspannen kann und den Moment mehr genießt. Entstanden ist Iwa, ein Produkt, welches zum einen als Luftreiniger arbeitet und die Raumluft filtert und im Zusammenspiel mit Licht und Musik die Raumatmosphäre verbessert und so Stress mindert. Das Design soll genau wie die Funktionen beruhigend, entspannend und erdend wirken. Es ist angelehnt am Zen-Design. So bietet Iwa einen großen Mehrwert. Die Funktionen sorgen im Zusammenspiel mit dem Design für eine verbesserte Wohn- und Lebensqualität.