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Seit Jahrhunderten tragen Hebammen die Verantwortung für neues Leben und geben ihre Erfahrungen und ihr Können weiter. Trotz dieser ehrwürdigen Aufgabe gehören sie zu einer kleinen Berufsgruppe, die viel zu oft unterschätzt, überlastet und unterbezahlt wird. Sie sind Begleiter*innen in einer der sensibelsten und emotionalsten Zeiten des Lebens. Die Unterstützung einer Hebamme gewährleistet Aufklärung und Beistand während der Schwangerschaft, der Geburt und der Zeit im Wochenbett.
Das Projekt »Die Hebamme« ist ein Berufsportrait. Die Arbeit gibt Einblicke in die Tätigkeit und seine verschiedenen Bereiche und erzählt dabei hauptsächlich in Bildern. Zusätzlich berichten Hebammen aus unterschiedlichen Blickwinkeln über ihre Arbeit. Dieses Portrait stellt die Realtität der Arbeit dar und soll die Bedeutung der Tätigkeit näher bringen.
Die Erbringung einer Leistung in der irrigen Vorstellung einer Bestellung (Zu BGH, MDR 2023, 1439)
(2023)
Juli 2021. Durch starke Regenfälle von bis zu 250 l/m² innerhalb von 24h durch das Sturmtief «Bernd» war es dem bereits von vorherigen Niederschlägen übersättigten Boden nicht mehr möglich, weitere Wassermengen aufzunehmen. Die Folge sind schwerwiegende Überflutungen vor allem in Rheinland-Pfalz und NRW. Dass die Auswirkungen des Klimawandels bereits zu Hause angekommen sind, wird mit dieser Arbeit autobiografisch und illustrativ innerhalb eines Graphic Novels «Die Dinge danach – zum Hochwasser 21» be- und verarbeitet. Denn als das Wasser zu Hause wütete, war die Autorin selbst nicht anwesend. Dafür steckte sie die ersten Tage in Euskirchen fest, eine Stadt, die selbst Land unter war und zu einer Insel wurde. Ohne Strom, Netz und stark erschwertem Kontakt nach außen … und dabei sollte sie ursprünglich für eine Woche nur zwei Kater versorgen.
In order to reduce energy consumption of homes, it is important to make transparent which devices consume how much energy. However, power consumption is often only monitored aggregated at the house energy meter. Disaggregating this power consumption into the contributions of individual devices can be achieved using Machine Learning. Our work aims at making state of the art disaggregation algorithms accessibe for users of the open source home automation platform Home Assistant.
Due to the decarbonization of the energy sector, the electric distribution grids are undergoing a major transformation, which is expected to increase the load on the operating resources due to new electrical loads and distributed energy resources. Therefore, grid operators need to gradually move to active grid management in order to ensure safe and reliable grid operation. However, this requires knowledge of key grid variables, such as node voltages, which is why the mass integration of measurement technology (smart meters) is necessary. Another problem is the fact that a large part of the topology of the distribution grids is not sufficiently digitized and models are partly faulty, which means that active grid operation management today has to be carried out largely blindly. It is therefore part of current research to develop methods for determining unknown grid topologies based on measurement data. In this paper, different clustering algorithms are presented and their performance of topology detection of low voltage grids is compared. Furthermore, the influence of measurement uncertainties is investigated in the form of a sensitivity analysis.
A method for detecting and approximating fault lines or surfaces, respectively, or decision curves in two and three dimensions with guaranteed accuracy is presented. Reformulated as a classification problem, our method starts from a set of scattered points along with the corresponding classification algorithm to construct a representation of a decision curve by points with prescribed maximal distance to the true decision curve. Hereby, our algorithm ensures that the representing point set covers the decision curve in its entire extent and features local refinement based on the geometric properties of the decision curve. We demonstrate applications of our method to problems related to the detection of faults, to multi-criteria decision aid and, in combination with Kirsch’s factorization method, to solving an inverse acoustic scattering problem. In all applications we considered in this work, our method requires significantly less pointwise classifications than previously employed algorithms.
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.
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Designbranche erreicht, doch die Angst, dass KI Designer:innen die Arbeitsplätze wegnimmt, ist unbegründet. Künstliche Intelligenz kann Designer:innen als Werkzeug dienen. Durch das Zusammenspiel von Designer:innen und KI entstehen innerhalb von kürzester Zeit neuartige Kreationen. Das Projekt „Designexperiments with Artificial Intelligence“ ist eine Sammlung von visuellen Experimenten, welche mit der Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt wurden. Eines dieser Experimente wird in Form einer Installation ausgestellt. Dabei werden die Besucher*innen aufgefordert mit der Maschine zusammen ein Bild zu gestalten. Dieser Input wird anschließend von einer KI verarbeitet. Das Projekt „Designexperimente with Artificial Intelligence“ ist ein Versuch, mittels künstlicher Intelligenz eine neue Ästhetik zu finden.