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We consider a binary multivariate regression model where the conditional expectation of a binary variable given a higher-dimensional input variable belongs to a parametric family. Based on this, we introduce a model-based bootstrap (MBB) for higher-dimensional input variables. This test can be used to check whether a sequence of independent and identically distributed observations belongs to such a parametric family. The approach is based on the empirical residual process introduced by Stute (Ann Statist 25:613–641, 1997). In contrast to Stute and Zhu’s approach (2002) Stute & Zhu (Scandinavian J Statist 29:535–545, 2002), a transformation is not required. Thus, any problems associated with non-parametric regression estimation are avoided. As a result, the MBB method is much easier for users to implement. To illustrate the power of the MBB based tests, a small simulation study is performed. Compared to the approach of Stute & Zhu (Scandinavian J Statist 29:535–545, 2002), the simulations indicate a slightly improved power of the MBB based method. Finally, both methods are applied to a real data set.
Communication via serial bus systems, like CAN, plays an important role for all kinds of embedded electronic and mechatronic systems. To cope up with the requirements for functional safety of safety-critical applications, there is a need to enhance the safety features of the communication systems. One measure to achieve a more robust communication is to add redundant data transmission path to the applications. In general, the communication of real-time embedded systems like automotive applications is tethered, and the redundant data transmission lines are also tethered, increasing the size of the wiring harness and the weight of the system. A radio link is preferred as a redundant transmission line as it uses a complementary transmission medium compared to the wired solution and in addition reduces wiring harness size and weight. Standard wireless links like Wi-Fi or Bluetooth cannot meet the requirements for real-time capability with regard to bus communication. Using the new dual-mode radio enables a redundant transmission line meeting all requirements with regard to real-time capability, robustness and transparency for the data bus. In addition, it provides a complementary transmission medium with regard to commonly used tethered links. A CAN bus system is used to demonstrate the redundant data transfer via tethered and wireless CAN.
Multi-attribute relation extraction (MARE): simplifying the application of relation extraction
(2021)
Natural language understanding’s relation extraction makes innovative and encouraging novel business concepts possible and facilitates new digitilized decision-making processes. Current approaches allow the extraction of relations with a fixed number of entities as attributes. Extracting relations with an arbitrary amount of attributes requires complex systems and costly relation-trigger annotations to assist these systems. We introduce multi-attribute relation extraction (MARE) as an assumption-less problem formulation with two approaches, facilitating an explicit mapping from business use cases to the data annotations. Avoiding elaborated annotation constraints simplifies the application of relation extraction approaches. The evaluation compares our models to current state-of-the-art event extraction and binary relation extraction methods. Our approaches show improvement compared to these on the extraction of general multi-attribute relations.
Dieser "Crashkurs" eignet sich ausgezeichnet für die kompakte Wiederholung und die zielgerichtete Prüfungsvorbereitung. Das Buch ist aufgrund seiner fallbezogenen Ausrichtung vor allem für Anfänger gedacht, eignet sich aber auch für fortgeschrittene Studierende zur kompakten Wiederholung. Einfache Merksätze, Fälle, Übersichten, Definitionen und kurze Zusammenfassungen lassen sich leicht einprägen und geben Sicherheit für die Prüfung. Vorteile auf einen Blick: Das wichtigste BGB-Know-how als Repetitorium vor der Prüfung, mit erprobten Merksätzen und kurzen Zusammenfassungen,
Fall für Fall sicher durch die Prüfung
Temporärer, mobiler Lebensraum: ein Wohnkonzept für Tinyhouses aus alten, ungenutzten Bahnwaggons
(2021)
Das Olympiagelände in München wurde im Jahre 1972 durch die Münchener S-Bahn erreichbar. Nach der Nutzung während der Olympischen Spiele wurde die Strecke weiterhin von der Linie S3angefahren, aber schließlich 1988 stillgelegt und steht seither unter Denkmalschutz. Das umfassende Gelände ist bis heute gut ausgebaut und bietet viel Raum für Freizeitaktivitäten. Nun bietet sich dieser Standort für ein neues Wohnkonzept an. Aus alten, nicht mehr nutzbaren Bahnwaggons entstehen Tinyhouse-Module. Aus dem alten Olympiabahnhof der S3 wird ein neues Viertel für junge Leute, Studenten und alle anderen, die sich vorstellen können in einem Tinyhouse zu wohnen.
Kleidung ist ein Kommunikationsmedium. Im Projekt wird Bekleidung als Informationsträger genutzt, um über die verschiedenen Abschnitte im Zyklus eines Kleidungsstücks sowie die Missstände in der Bekleidungsindustrie zu informieren. Entstanden sind 6 Kleidungsstücke, jeweils eins pro Abschnitt im Zyklus, vom Baumwollanbau über Spinnereien, Produktionsfabriken, dem Einzelhandel und Gebrauch bis zur Entsorgung.
Die einfach gehaltenen Kleidungsstücke besitzen Aufdrucke. Über eine Augmented-Reality-App können die Kleidungsstücke gescannt werden. In Kombination mit der digitalen Ebene werden die Aufdrucke zu Informationsgrafiken. So wird unter anderem über die grausamen Arbeitsumstände in der Produktion informiert oder darüber, dass wir unsere Kleidungsstücke durchschnittlich nur 4x anziehen. Immer geht es darum, den Betrachter dazu anzuregen, seine Konsumentscheidungen zu überdenken.
The progress in natural language processing (NLP) research over the last years, offers novel business opportunities for companies, as automated user interaction or improved data analysis. Building sophisticated NLP applications requires dealing with modern machine learning (ML) technologies, which impedes enterprises from establishing successful NLP projects. Our experience in applied NLP research projects shows that the continuous integration of research prototypes in production-like environments with quality assurance builds trust in the software and shows convenience and usefulness regarding the business goal. We introduce STAMP 4 NLP as an iterative and incremental process model for developing NLP applications. With STAMP 4 NLP, we merge software engineering principles with best practices from data science. Instantiating our process model allows efficiently creating prototypes by utilizing templates, conventions, and implementations, enabling developers and data scientists to focus on the business goals. Due to our iterative-incremental approach, businesses can deploy an enhanced version of the prototype to their software environment after every iteration, maximizing potential business value and trust early and avoiding the cost of successful yet never deployed experiments.