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This paper presents the laser-based powder bed fusion (L-PBF) using various glass powders (borosilicate and quartz glass). Compared to metals, these require adapted process strategies. First, the glass powders were characterized with regard to their material properties and their processability in the powder bed. This was followed by investigations of the melting behavior of the glass powders with different laser wavelengths (10.6 µm, 1070 nm). In particular, the experimental setup of a CO2 laser was adapted for the processing of glass powder. An experimental setup with integrated coaxial temperature measurement/control and an inductively heatable build platform was created. This allowed the L-PBF process to be carried out at the transformation temperature of the glasses. Furthermore, the component’s material quality was analyzed on three-dimensional test specimen with regard to porosity, roughness, density and geometrical accuracy in order to evaluate the developed L-PBF parameters and to open up possible applications.
Often, research results from collaboration projects are not transferred into productive environments even though approaches are proven to work in demonstration prototypes. These demonstration prototypes are usually too fragile and error-prone to be transferred
easily into productive environments. A lot of additional work is required.
Inspired by the idea of an incremental delivery process, we introduce an architecture pattern, which combines the approach of Metrics Driven Research Collaboration with microservices for the ease of integration. It enables keeping track of project goals over the course of the collaboration while every party may focus on their expert skills: researchers may focus on complex algorithms,
practitioners may focus on their business goals.
Through the simplified integration (intermediate) research results can be introduced into a productive environment which enables
getting an early user feedback and allows for the early evaluation of different approaches. The practitioners’ business model benefits throughout the full project duration.
The integration of frequently changing, volatile product data from different manufacturers into a single catalog is a significant challenge for small and medium-sized e-commerce companies. They rely on timely integrating product data to present them aggregated in an online shop without knowing format specifications, concept understanding of manufacturers, and data quality. Furthermore, format, concepts, and data quality may change at any time. Consequently, integrating product catalogs into a single standardized catalog is often a laborious manual task. Current strategies to streamline or automate catalog integration use techniques based on machine learning, word vectorization, or semantic similarity. However, most approaches struggle with low-quality or real-world data. We propose Attribute Label Ranking (ALR) as a recommendation engine to simplify the integration process of previously unknown, proprietary tabular format into a standardized catalog for practitioners. We evaluate ALR by focusing on the impact of different neural network architectures, language features, and semantic similarity. Additionally, we consider metrics for industrial application and present the impact of ALR in production and its limitations.
Seismic design of buried pipeline systems for energy and water supply is not only important for plant and operational safety but also for the maintenance of the supply infrastructure after an earthquake. The present paper shows special issues of the seismic wave impacts on buried pipelines, describes calculation methods, proposes approaches and gives calculation examples. This paper regards the effects of transient displacement differences and resulting tensions within the pipeline due to the wave propagation of the earthquake. However, the presented model can also be used to calculate fault rupture induced displacements. Based on a three-dimensional Finite Element Model parameter studies are performed to show the influence of several parameters such as incoming wave angle, wave velocity, backfill height and synthetic displacement time histories. The interaction between the pipeline and the surrounding soil is modeled with non-linear soil springs and the propagating wave is simulated affecting the pipeline punctually, independently in time and space. Special attention is given to long-distance heat pipeline systems. Here, in regular distances expansion bends are arranged to ensure movements of the pipeline due to high temperature. Such expansion bends are usually designed with small bending radii, which during the earthquake lead to high bending stresses in the cross-section of the pipeline. Finally, an interpretation of the results and recommendations are given for the most critical parameters.
Pulmonary arterial cannulation is a common and effective method for percutaneous mechanical circulatory support for concurrent right heart and respiratory failure [1]. However, limited data exists to what effect the positioning of the cannula has on the oxygen perfusion throughout the pulmonary artery (PA). This study aims to evaluate, using computational fluid dynamics (CFD), the effect of different cannula positions in the PA with respect to the oxygenation of the different branching vessels in order for an optimal cannula position to be determined. The four chosen different positions (see Fig. 1) of the cannulas are, in the lower part of the main pulmonary artery (MPA), in the MPA at the junction between the right pulmonary artery (RPA) and the left pulmonary artery (LPA), in the RPA at the first branch of the RPA and in the LPA at the first branch of the LPA.
Anwendung moderner Simulationstools für die Entwicklung eines elektromagnetischen Ventilaktuators
(1998)
Elektromagnetischer Aktuator zur Betätigung eines Stellgliedes (2), mit wenigstens einem Elektromagneten (4) und einem mit dem Stellglied (2) verbundenen Anker (3), der gegen die Kraft einer Rückstellfeder (6) aus seiner Ruhelage in Richtung auf den Elektromagneten (4) bewegbar ist, mit einer Rückstellfeder (6), die eine nicht lineare, bezogen auf die Ruhelage des Ankers (3) progressiv ansteigende Kennlinie aufweist.
Multisensorisches Branding bezeichnet die Gestaltung für mindestens zwei Sinne.
Diese Bachelorarbeit beinhaltet daher ein Konzept, um sehbehinderten Menschen und Blinden das Branding einer Marke im Bereich der Bekleidungsindustrie zugänglich zu machen.
Durch die gezielte Kombination von Haptik und Optik ist im Rahmen dieser Arbeit eine Bekleidungsmarke entstanden, deren Textilien jegliche Informationen für sehbehinderte und blinde Menschen enthalten, ohne dabei auf eine ansprechende Optik für Sehende zu verzichten. Vor allem durch neu entwickelte Open Source Symbole, die fühlbar sind, und einen Barcode wird Betroffenen in Zukunft der Kauf von Bekleidung sowie der Waschvorgang erleichtert.
Due to the high number of customer contacts, fault clearances, installations, and product provisioning per year, the automation level of operational processes has a significant impact on financial results, quality, and customer experience. Therefore, the telecommunications operator Deutsche Telekom (DT) has defined a digital strategy with the objectives of zero complexity and zero complaint, one touch, agility in service, and disruptive thinking. In this context, Robotic Process Automation (RPA) was identified as an enabling technology to formulate and realize DT’s digital strategy through automation of rule-based, routine, and predictable tasks in combination with structured and stable data.
Der Uni-Cup ist ein Amateur Eishockey Turnier der RWTH Aachen. Es treten Studierende und Professor:innen gegeneinander an. Ausgetragen wurde das Turnier vor etwa 2.500 Zuschauern in der 100,5 Arena am Tivoli. Um das Event einer breiteren Masse zugänglich zu machen, wurde dort im Rahmen der Bachelorarbeit erstmals eine Live Übertragung produziert. Das Ziel dabei war es, eine möglichst professionelle und unterhaltsame Show zu kreieren.
Es ist nachweislich gesünder und häufig günstiger selber zu kochen und es gibt dem Menschen mehr Kontrolle über seine Ernährung.
Bis dato wird keine Küchenmaschine angeboten, die von blinden Menschen bedient werden kann, obwohl gerade solche Produkte den Alltag dieser Gruppe enorm vereinfachen könnten. „Clu.“ ist ein modulares Küchensystem, welches von einer App unterstützt wird. Die Basis besteht aus einer Küchenmaschine, die über Sprache und haptische Bedienelemente gesteuert wird. Durch die Anwendung des Mehr-Sinne-Prinzip, der Simplifizierung von Funktionen und der Einbindung von Smart Home Komponenten werden nicht nur Menschen mit Sehbeeinträchtigungen profitieren. Beispielsweise funktioniert das Kochen nach Rezept nun ähnlich wie das Hören eines Hörbuches und die User können sich dem in ihrem favorisierten Tempo annehmen. „Clu.“ ist ein Ansatz für eine neue Kategorie von Produkten, die zeigen, wie attraktiv inklusivere Produktlösungen aussehen können.
We analyze the trading behavior of individual investors in option-like securities, namely bankissued warrants, and thus expand the growing literature of investors behavior to a new kind of securities. A unique data set from a large German discount broker gives us the opportunity to analyze the trading behavior of 1,454 investors, making 89,958 transactions in 6,724 warrants on 397 underlyings. In different logit regression, we make use of the facts that investors can speculate on rising and falling prices of the underlying with call and put warrants and that we also have information about the stock portfolios of the investors. We report several facts about the trading behavior of individual investors in warrants that are consistent with the literature on the behavior of individual investors in the stock market. The warrant investors buy calls and sell puts if the price of the underlying has decreased over the past trading days and they sell calls and buy puts if the price of the underlying has increased. That means, the investors follow negative feedback trading strategies in all four trading categories observed. In addition, we find strong evidence for the disposition effect for call as well as put warrants, which is reversed in December. The trading behavior is also influenced if the underlying reaches some exceptionally prices, e.g. highs, lows or the strike price. We show that hedging, as one natural candidate to buy puts, does not play an important role in the market for bank-issued warrants.
Verfahren zur Bestimmung des enzymatischen Status humaner Haut in vitro [Offenlegungsschrift]
(2004)
Hugo Junkers ist Pionier der frühen nationalen und internationalen Luftfahrt. Seit 2002 sticht das Technikmuseum Hugo Junkers inhaltlich hervor mit einer Fülle einzigartiger Ausstellungsstücke wie restaurierte Flugzeuge und originalgetreue Nachbauten. Geleitet wird das Privatmuseum von ehrenamtlichen Mitgliedern, die teils selbst vom Fach sind und mit ihrer Arbeit im Museum für stetigen Wandel sorgen. Doch leider ist von dieser Qualität im jetzigem Corporate Design noch nichts wiederzuerkennen.
Die Arbeit nimmt sich dieser an und greift das für die Junkers Flugzeuge typische Wellblech auf. So wird ein signifikantes Unterscheidungsmerkmal zu anderen Technikmuseen dieser Art geschaffen. Durch die Kombination eines streng geordneten Liniensystems und einer sehr freien Anordnung der Bilder wird ein spannendes visuelles Auftreten geschaffen. Damit wird das Museum attraktiver für Besucher:Innen gestaltet und somit endlich der hochwertigen Arbeit gerecht, die die Mitglieder des Technikmuseums leisten.
Die tert.-Butyloxycarbonyl-Gruppe (Boc) läßt sich mittels reiner Trifluoressigsäure nicht selektiv neben dem Benzyloxycarbonyl-Rest (Z) abspalten. Das gelingt auch nicht mit Lösungen von Trifluoressigsäure bzw. Chlorwasserstoff in organischen Lösungsmitteln. Kern-substituierte Z-Gruppen wie Z(pCl), Z(mCl) oder Z(pNO₂) sind zwar stabiler, werden aber von den obengenannten Reagenzien ebenfalls angegriffen bzw. sind nicht mehr acidolytisch abspaltbar. – Mit 70proz. wäßriger Trifluoressigsäure gelingt die Abspaltung von Boc neben Z dagegen fast selektiv; dabei werden aber Benzylester, besonders Glutaminsäure-γ-benzylester, teilweise hydrolysiert, während Methyl- sowie Äthylester nahezu beständig sind. Die Brauchbarkeit des Abspaltungsverfahrens wird anhand der schrittweise durchgeführten Synthese zweier Heptapeptid-Derivate gezeigt. – Ähnlich spezifisch gelingt die Abspaltung von Boc mit Bortrifluorid-ätherat in Eisessig; Benzylester sind gegenüber diesem Reagenz stabiler als gegen wäßrige Trifluoressigsäure. Das Bortrifluorid-Verfahren eignet sich besonders für die Abspaltung von Boc-Gruppen neben säurelabilen Thiol-Schutzgruppen (Tetrahydropyranyl- bzw. Trityl-Rest) sowie neben dem Cyclocystinyl-Rest. Die Leistungsfähigkeit der Methode wird durch die Synthese zweier Peptid-Derivate mit S-Trityl-Schutzgruppen belegt. Als Nebenreaktion ist die Acetylierung von aliphatischen Hydroxylgruppen möglich. Sie läßt sich vermeiden, wenn man die Spaltung in anderen Lösungsmitteln durchführt. Die als Modellverbindungen für Stabilitätsuntersuchungen verwendeten Nε-acylierten Lysin-Derivate werden mit dem Aminosäureanalysator quantitativ neben Lysin bestimmt.
Finanzierungsprobleme bei Unternehmensgründungen aus Sicht des Gründers - Erfahrungen aus der Praxis
(2000)
Abschlussarbeiten FAQ / FGA
(2006)
Die Jahresabschlussanalyse
(2009)
Die Konzernrechnungslegung
(2010)
Im Folgenden sollen Anlass und Inhalt einer Due Diligence erläutert werden. Im Rahmen einer Checkliste werden Beratern und Unternehmen Hinweise zu möglichen Prüfungsgebieten sowie zu vorzuhaltenden oder zu prüfenden Unterlagen gegeben. Entstanden ist die Checkliste aus der langjährigen praktischen Tätigkeit der Autoren bei einer großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaft bzw. einer deutschen Großbank.
Nutzen und Rahmenbedingungen 5 informationsgetriebener Geschäftsmodelle des Internets der Dinge
(2018)
Im Kontext der zunehmenden Digitalisierung wird das Internet der Dinge (englisch: Internet of Things, IoT) als ein technologischer Treiber angesehen, durch den komplett neue Geschäftsmodelle im Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure entstehen können. Identifizierte Schlüsselakteure sind unter anderem traditionelle Industrieunternehmen, Kommunen und Telekommunikationsunternehmen. Letztere sorgen mit der Bereitstellung von Konnektivität dafür, dass kleine Geräte mit winzigen Batterien nahezu überall und direkt an das Internet angebunden werden können. Es sind schon viele IoT-Anwendungsfälle auf dem Markt, die eine Vereinfachung für Endkunden darstellen, wie beispielsweise Philips Hue Tap. Neben Geschäftsmodellen basierend auf Konnektivität besteht ein großes Potenzial für informationsgetriebene Geschäftsmodelle, die bestehende Geschäftsmodelle unterstützen sowie weiterentwickeln können. Ein Beispiel dafür ist der IoT-Anwendungsfall Park and Joy der Deutschen Telekom AG, bei dem Parkplätze mithilfe von Sensoren vernetzt und Autofahrer in Echtzeit über verfügbare Parkplätze informiert werden. Informationsgetriebene Geschäftsmodelle können auf Daten aufsetzen, die in IoT-Anwendungsfällen erzeugt werden. Zum Beispiel kann ein Telekommunikationsunternehmen Mehrwert schöpfen, indem es aus Daten entscheidungsrelevantere Informationen – sogenannte Insights – ableitet, die zur Steigerung der Entscheidungsagilität genutzt werden. Außerdem können Insights monetarisiert werden. Die Monetarisierung von Insights kann nur nachhaltig stattfinden, wenn sorgfältig gehandelt wird und Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. In diesem Kapitel wird das Konzept informationsgetriebener Geschäftsmodelle erläutert und anhand des konkreten Anwendungsfalls Park and Joy verdeutlicht. Darüber hinaus werden Nutzen, Risiken und Rahmenbedingungen diskutiert.
Primäre Ziele des Internets der Dinge sind die Steuerung physischer Gegenstände aus der Distanz und das Erfassen von Informationen aus dem Umfeld dieser Gegenstände. Dazu werden Hardwarekomponenten in Gegenstände des täglichen Lebens und die Umwelt integriert. Mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien entsteht hieraus das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Vor einem Jahr wurde mit Narrowband Internet of Things (NB-IoT) eine Technologie die es ermöglicht, Hardwarekomponenten energieeffizient und unmittelbar über das Mobilfunknetz zu vernetzen. Gegenstände werden dadurch über große Reichweiten eigenständig kommunikationsfähig. Das IoT steht mit NB-IoT vor einem gestiegenen Nutzenpotenzial, da eine zunehmende Anzahl miteinander verbundener Gegenstände und der Austausch größerer Datenmengen realisierbar sind. Damit sind aus wirtschaftlicher Sicht neue, innovative Anwendungsfälle des IoT möglich, die auch bereits in der Praxis diskutiert werden. In diesem Beitrag wird anhand eines konkreten Anwendungsfalls untersucht, welche neuen Geschäfts- bzw. Partnermodelle durch die gemeinsame Nutzung von NB-IoT-Daten und Big Data-Technologien entstehen und welcher qualitative Mehrwert für die an einem Anwendungsfall beteiligten Stakeholder geschaffen wird. Dazu wird – einem konstruktionsorientierten Forschungsansatz folgend – ein Bewertungsrahmen zur qualitativen Wertschöpfungsanalyse von NB-IoT entwickelt, der u.a. auf der Schablone nach Cockburn und dem Business Model Canvas basiert. Anhand dieses Bewertungsrahmens wird ein Anwendungsfall untersucht, der in anonymisierter Form an konkrete Praxisprojekte angelehnt ist. Konkret wird ein Anwendungsfall betrachtet, der einen Fahrradverleih 2.0 basierend auf dem Einsatz von NB-IoT vorschlägt. Aus den Untersuchungsergebnissen gehen beispielsweise Erkenntnisse hervor, wie Geschäftsmodelle auf
Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Customer Journeys am Beispiel von intelligentem Parken
(2021)
Im Konsumentenmarkt entstehen vermehrt neue Anwendungen von Künstlicher
Intelligenz (KI). Zunehmend drängen auch Geräte und Dienste in den Markt, die
eigenständig über das Internet kommunizieren. Dadurch können diese Geräte und
Dienste mit neuartigen KI-basierten Diensten verbessert werden. Solche Dienste
können die Art und Weise beeinflussen, wie Kunden kommerzielle Entscheidungen
treffen und somit das Kundenerlebnis maßgeblich verändern. Der Einfluss von KI
auf kommerzielle Interaktionen wurde bisher noch nicht umfassend untersucht.
Basierend auf einem Framework, welches einen ersten Überblick über die Effekte
von KI auf kommerzielle Interaktionen gibt, wird in diesem Kapitel der Einfluss von KI auf Customer Journeys am konkreten Anwendungsfall des intelligenten Parkens analysiert. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in der Praxis als Grundlage
genutzt werden, um das Potenzial von KI zu verstehen und bei der Gestaltung eigener Customer Journeys umzusetzen.
Recently, novel AI-based services have emerged in the consumer market. AI-based services can affect the way consumers take commercial decisions. Research on the influence of AI on commercial interactions is in its infancy. In this chapter, a framework creating a first overview of the influence of AI on commercial interactions is introduced. This framework summarizes the findings of comparing numerous customer journeys of novel AI-based services with corresponding non-AI equivalents.
Schlafspindeln – Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker für die psychiatrische Diagnostik
(2022)
Hintergrund:
Die Schlafspindel ist ein Graphoelement des Elektroenzephalogramms
(EEG), das im Leicht- und Tiefschlaf beobachtet werden kann. Veränderungen der
Spindelaktivität wurden für verschiedene psychiatrische Erkrankungen beschrieben. Schlafspindeln zeigen aufgrund ihrer relativ konstanten Eigenschaften Potenzial als Biomarker in der psychiatrischen Diagnostik.
Methode:
Dieser Beitrag liefert einen Überblick über den Stand der Wissenschaft
zu Eigenschaften und Funktionen der Schlafspindeln sowie über beschriebene
Veränderungen der Spindelaktivität bei psychiatrischen Erkrankungen. Verschiedene methodische Ansätze und Ausblicke zur Spindeldetektion werden hinsichtlich deren Anwendungspotenzial in der psychiatrischen Diagnostik erläutert.
Ergebnisse und Schlussfolgerung:
Während Veränderungen der Spindelaktivität
bei psychiatrischen Erkrankungen beschrieben wurden, ist deren exaktes Potenzial für die psychiatrische Diagnostik noch nicht ausreichend erforscht. Diesbezüglicher Erkenntnisgewinn wird in der Forschung gegenwärtig durch ressourcenintensive und fehleranfällige Methoden zur manuellen oder automatisierten Spindeldetektion ausgebremst. Neuere Detektionsansätze, die auf Deep-Learning-Verfahren basieren, könnten die Schwierigkeiten bisheriger Detektionsmethoden überwinden und damit neue Möglichkeiten für die praktisch
Allgemeines Steuerrecht
(2015)