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RƎURB (Reurbanization & Renewable Energy) ist ein Konzept zur Integration von erneuerbaren Energien in einen urbanen Begegnungsraum. Es beinhaltet das Design eines skulpturalen Kleinwindkraftwerks und eines Solar-Pavillons mit einer Sitzlandschaft für einen energieautarken, öffentlichen Platz. Durch die Integration eines W-LAN Hotspots und Lademöglichkeiten in der Sitzlandschaft bringt RƎURB nicht nur grünen Strom in die Stadt, sondern gewährleistet der Bevölkerung auch Zugang zur Digitalisierung und einen kostenlosen Arbeitsraum. Windturbine: Herkömmliche Windräder können in der Stadt nicht genutzt werden. Die RƎURB-Windsäule ist darauf spezialisiert, die urbanen Winde aus allen Richtungen aufzunehmen und funktioniert schon bei einem leichten Windstoß. Durch das elegante Design lassen sich die Technologien als ästhetischen Blickfang in das moderne Stadtbild integrieren.
Die „Commuter Zone“ setzt sich mit dem Zeitverlust Pendelnder auseinander. Berufliche Ziele treiben immer mehr Menschen an, längere Strecken zurückzulegen. Dabei büßen sie den Zeitaufwand an privater Stelle ein. Als Rückzugsort für Alleinreisende schafft die „Commuter Zone“ ein effektiv nutzbares Zeitfenster. Dazu wird die Rücksichtnahme der Routinierten zueinander genutzt und gefördert. Sitz- und Arbeitsflächen lassen sich zurückklappen und erleichtern das Aussteigen. Der begrenzte Raum wird intensiv genutzt. So entsteht Komfort durch die Zuversicht, einen Sitzplatz zu erhalten. Und dank der Zusammensetzung der Sitzkonstellation bleibt das Arbeitsgeschehen privat. Letztlich bietet die „Commuter Zone“ den zunehmend selbstbestimmenden Beschäftigten neue Möglichkeiten zur Arbeitseinteilung und schafft Qualitätszeit im Privaten.
Im Zentrum von Wien befindet sich in einem ehemaligen Flakturm aus dem 2. Weltkrieg, das Haus des Meeres. Auf ca 5000m2 beherbergen sie ca. 10.000 Tiere. Der Fokus liegt dabei auf die Unterwasserwelt und bietet einen ausgiebigen Einblick in die Welt der Meere. Das neue Erscheinungsbild positioniert die private und gemeinnützige Einrichtung sowohl als Ort des Zusammenkommens als auch der Wissensvermittlung. Dabei soll das Designkonzept vor dem Betreten des Zoos seine besondere Baukonstruktion aufzeigen und von Anfang an die Tiefe sowie Tiefenzonen der Meere einbeziehen. Damit distanzieren sie sich entscheidend von ähnlichen Institutionen. Inspiriert von der Teilung zwischen der Oberfläche und dem Meer, entstand eine feine abstrakte Skala. Diese visualisiert den Meeresspiegel mit seiner Tiefe und dient medienübergreifend als Orientierungshilfe.
Die Kultur der Tana Toraja haben einen ganz besonderen Umgang mit dem Tod. Verstorbene werden bis zu der eigentlichen Bestattung als „krank“ angesehen und solange im Alltag mit eingebunden, ganz so als ob es sich um eine noch lebende Person handelt. Der Totenritus kann mehrere Tage andauern und Familie und Freund reisen aus dem ganzen Land herbei, um dem Fest beizuwohnen. Hier geht niemand einsam und das Sterben ist sogar ein wichtiger Bestandteil des Lebens. Studien aus Deutschland hingegen zeigen, dass zunehmend einsamer gestorben wird. Außerdem ist der Tod weiterhin ein Tabuthema. Genau dort setzt die Ausstellung und die entstandene Publikation über die Toraja-Kultur an. Einblicke in den Umgang mit dem Tod anderer Länder regen zu Reflexion und Diskurs an. Gestalterisch gibt es immer wieder Kontaktpunkte, die das Zusammenspiel der Lebenden und dem Jenseits widerspiegeln.
This paper addresses the pixel based recognition of 3D objects with bidirectional associative memories. Computational power and memory requirements for this approach are identified and compared to the performance of current computer architectures by benchmarking different processors. It is shown, that the performance of special purpose hardware, like neurocomputers, is between one and two orders of magnitude higher than the performance of mainstream hardware. On the other hand, the calculation of small neural networks is performed more efficiently on mainstream processors. Based on these results a novel concept is developed, which is tailored for the efficient calculation of bidirectional associative memories. The computational efficiency is further enhanced by the application of algorithms and storage techniques which are matched to characteristics of the application at hand.
This paper addresses the pixel based classification of three dimensional objects from arbitrary views. To perform this task a coding strategy, inspired by the biological model of human vision, for pixel data is described. The coding strategy ensures that the input data is invariant against shift, scale and rotation of the object in the input domain. The image data is used as input to a class of self organizing neural networks, the Kohonen-maps or self-organizing feature maps (SOFM). To verify this approach two test sets have been generated: the first set, consisting of artificially generated images, is used to examine the classification properties of the SOFMs; the second test set examines the clustering capabilities of the SOFM when real world image data is applied to the network after it has been preprocessed to be invariant against shift, scale and rotation. It is shown that the clustering capability of the SOFM is strongly dependant on the invariance coding of the images.
This paper describes the realization of a novel neurocomputer which is based on the concepts of a coprocessor. In contrast to existing neurocomputers the main interest was the realization of a scalable, flexible system, which is capable of computing neural networks of arbitrary topology and scale, with full independence of special hardware from the software's point of view. On the other hand, computational power should be added, whenever needed and flexibly adapted to the requirements of the application. Hardware independence is achieved by a run time system which is capable of using all available computing power, including multiple host CPUs and an arbitrary number of neural coprocessors autonomously. The realization of arbitrary neural topologies is provided through the implementation of the elementary operations which can be found in most neural topologies.
Aim of the AXON2 project (Adaptive Expert System for Object Recogniton using Neuml Networks) is the development of an object recognition system (ORS) capable of recognizing isolated 3d objects from arbitrary views. Commonly, classification is based on a single feature extracted from the original image. Here we present an architecture adapted from the Mixtures of Eaqerts algorithm which uses multiple neuml networks to integmte different features. During tmining each neural network specializes in a subset of objects or object views appropriate to the properties of the corresponding feature space. In recognition mode the system dynamically chooses the most relevant features and combines them with maximum eficiency. The remaining less relevant features arz not computed and do therefore not decelerate the-recognition process. Thus, the algorithm is well suited for ml-time applications.
Environmental emissions, global warming, and energy-related concerns have accelerated the advancements in conventional vehicles that primarily use internal combustion engines. Among the existing technologies, hydrogen fuel cell electric vehicles and fuel cell hybrid electric vehicles may have minimal contributions to greenhouse gas emissions and thus are the prime choices for environmental concerns. However, energy management in fuel cell electric vehicles and fuel cell hybrid electric vehicles is a major challenge. Appropriate control strategies should be used for effective energy management in these vehicles. On the other hand, there has been significant progress in artificial intelligence, machine learning, and designing data-driven intelligent controllers. These techniques have found much attention within the community, and state-of-the-art energy management technologies have been developed based on them. This manuscript reviews the application of machine learning and intelligent controllers for prediction, control, energy management, and vehicle to everything (V2X) in hydrogen fuel cell vehicles. The effectiveness of data-driven control and optimization systems are investigated to evolve, classify, and compare, and future trends and directions for sustainability are discussed.
In der Vergangenheit basierten große Systemintegrationsprojekte in der Regel auf Individualentwicklungen für einzelne Kunden. Getrieben durch Kostendruck steigt aber der Bedarf nach standardisierten Lösungen, die gleichzeitig die individuellen Anforderungen des jeweiligen Umfelds berücksichtigen. T-Systems GEI GmbH wird beiden Anforderungen mit Produktkerneln gerecht. Neben den technischen Aspekten der Kernelentwicklung spielen besonders organisatorische Aspekte eine Rolle, um Kernel effizient und qualitativ hochwertig zu entwickeln, ohne deren Funktionalitäten ins Uferlose wachsen zu lassen. Umgesetzt hat T-Systems dieses Konzept für Flughafeninformationssysteme. Damit kann dem wachsenden Bedarf der Flughafenbetreiber nach einer effizienten und kostengünstigen Softwarelösung zur Unterstützung Ihrer Geschäftsprozesse entsprochen werden.
Der Erfolg eines Softwarenentwicklungsprojektes insbesondere eines Systemintegrationsprojektes wird mit der Erfüllung des „Teufelsdreiecks“, „In-Time“, „In-Budget“, „In-Quality“ gemessen. Hierzu ist die Kenntnis der Software- und Prozessqualität essenziell, um die Einhaltung der Qualitätskriterien festzustellen, aber auch, um eine Vorhersage hinsichtlich Termin- und Budgettreue zu treffen. Zu diesem Zweck wurde in der T-Systems Systems Integration ein System aus verschiedenen Key Performance Indikatoren entworfen und in der Organisation implementiert, das genau das leistet und die Kriterien für CMMI Level 3 erfüllt.
In this paper we report on CO2 Meter, a do-it-yourself carbon dioxide measuring device for the classroom. Part of the current measures for dealing with the SARS-CoV-2 pandemic is proper ventilation in indoor settings. This is especially important in schools with students coming back to the classroom even with high incidents rates. Static ventilation patterns do not consider the individual situation for a particular class. Influencing factors like the type of activity, the physical structure or the room occupancy are not incorporated. Also, existing devices are rather expensive and often provide only limited information and only locally without any networking. This leaves the potential of analysing the situation across different settings untapped. Carbon dioxide level can be used as an indicator of air quality, in general, and of aerosol load in particular. Since, according to the latest findings, SARS-CoV-2 can be transmitted primarily in the form of aerosols, carbon dioxide may be used as a proxy for the risk of a virus infection. Hence, schools could improve the indoor air quality and potentially reduce the infection risk if they actually had measuring devices available in the classroom. Our device supports schools in ventilation and it allows for collecting data over the Internet to enable a detailed data analysis and model generation. First deployments in schools at different levels were received very positively. A pilot installation with a larger data collection and analysis is underway.
Useful market simulations are key to the evaluation of diferent market designs existing of multiple market mechanisms or rules. Yet a simulation framework which has a comparison of diferent market mechanisms in mind was not found. The need to create an objective view on different sets of market rules while investigating meaningful agent strategies concludes that such a simulation framework is needed to advance the research on this subject. An overview of diferent existing market simulation models is given which also shows the research gap and the missing capabilities of those systems. Finally, a methodology is outlined how a novel market simulation which can answer the research questions can be developed.
Existing residential buildings have an average lifetime of 100 years. Many of these buildings will exist for at least another 50 years. To increase the efficiency of these buildings while keeping costs at reasonable rates, they can be retrofitted with sensors that deliver information to central control units for heating, ventilation and electricity. This retrofitting process should happen with minimal intervention into existing infrastructure and requires new approaches for sensor design and data transmission. At FH Aachen University of Applied Sciences, students of different disciplines work together to learn how to design, build, deploy and operate such sensors. The presented teaching project already created a low power design for a combined CO2, temperature and humidity measurement device that can be easily integrated into most home automation systems
Blind Shopping
(2023)
Das Einkaufen in Einkaufszentren oder Ladenstraßen ist für Menschen ohne Sehbehinderung eine selbstverständliche Tätigkeit. Für Menschen mit Sehbehinderung gibt es bis heute keine Möglichkeit, sich ohne Hilfe von Familienmitgliedern, Freund:innen oder Pflegepersonal in einem Einkaufszentrum zurechtzufinden. Genau dieses Problem löst "NAVON.". Er ist ein intelligenter und smarter Blindenstock, welcher durch Ultraschalldistanzsensoren frühzeitig Hindernisse erkennt und die Möglichkeit bietet, den Betroffenen durch das Einkaufszentrum zu lotsen. Die Logik des Systems liegt innerhalb des Handgriffs, welcher die wichtigsten Einstellungen bzgl. Sprache und haptischer Bedienelemente steuert. Ebenfalls gibt er dem Betroffenen auch ein haptisches Feedback, um Hindernisse frühzeitig umgehen zu können. "NAVON." ist ein wichtiger Ansatz für eine neue Kategorie von Produkten und Blindenstöcken. Darüber hinaus birgt das Konzept auch weitere Potenziale für öffentliche Gebäude (Ämter, Krankenhäuser, etc..).
With the growing interest in small distributed sensors for the “Internet of Things”, more attention is being paid to energy harvesting techologies. Reducing or eliminating the need for external power sources or batteries make devices more self-sufficient, more reliable, and reduces maintenance requirements. The Wiegand effect is a proven technology for harvesting small amounts of electrical power from mechanical motion.
On the applicability of several tests to models with not identically distributed random effects
(2023)
We consider Kolmogorov–Smirnov and Cramér–von-Mises type tests for testing central symmetry, exchangeability, and independence. In the standard case, the tests are intended for the application to independent and identically distributed data with unknown distribution. The tests are available for multivariate data and bootstrap procedures are suitable to obtain critical values. We discuss the applicability of the tests to random effects models, where the random effects are independent but not necessarily identically distributed and with possibly unknown distributions. Theoretical results show the adequacy of the tests in this situation. The quality of the tests in models with random effects is investigated by simulations. Empirical results obtained confirm the theoretical findings. A real data example illustrates the application.