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In dem vorliegenden Zwischenbericht sind die Arbeiten und Ergebnisse zusammengefasst, die im Rahmen des Projektes GalvanoFlex_BW während der ersten acht Projektmonate der insgesamt 2 1/2 jährigen Laufzeit durchgeführt und erzielt wurden. Ziel des Projektes ist die Untersuchung und Verbesserung der Energieeffizienz in Industrieunternehmen mit dem speziellen Fokus auf der Einführung stromoptimiert betriebener KWK-Anlagen. Entsprechend des Arbeits- und Zeitplans sind die Literaturrecherche, die Festlegung von Prozesstypen, die Datenerfassung, die Strategieentwickung zur stromoptimierten KWK, die Optimierung der Schnittstelle zwischen KWK und Gleichrichtern, der Aufbau der Branchenplattform und die sozial-wissenschaftliche Begleitforschung beschrieben. Der aktuelle Projektstand deckt sich dabei im Wesentlichen mit den Vorgaben aus dem vorgelegten Zeitplan.
Informatics Inside : Connect(IT) : Informatik-Konferenz an der Hochschule Reutlingen, 9. Mai 2018
(2018)
Mit der Informatics Inside 2018 findet diese Veranstaltungsform bereits zum 10. Mal statt und wir freuen uns besonders auf dieses Jubiläum. Die diesjährige Konferenz steht unter dem Motto "connect(IT)" und zeigt damit einmal mehr die zentrale Bedeutung der Informatik im Zusammenhang mit Vernetzungen und dies auf allen Ebenen. Es geht nicht nur um die technische Vernetzung von Maschinen und Services, sondern auch um die Vernetzung von Menschen untereinander und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Gerade die letzten beiden Punkte spiegeln einen der Schwerpunkte des Masterstudiengangs Human-Centered Computing sehr schön wieder. Sie finden in dem vorliegenden Tagungsband Fachbeiträge aus dem medizinischen Umfeld ebenso wie vielfältige Anwendungen aus dem Fahrzeugsektor. Selbstverständlich spielt das Thema Sicherheit in vernetzten Umgebungen eine wichtige Rolle und auch dazu finden Sie einen spannenden Beitrag. Der Kulturwandel im Bereich der Softwareentwicklung ist ebenso ein Thema wie Simulationen in verschiedenen Zusammenhängen.
Die Informatics Inside ist eine wissenschaftliche Konferenz des Masterstudiengangs Human-Centered Computing und wird von den Studierenden organisiert und durchgeführt. Sie erhalten während ihres Masterstudiums die Gelegenheit, sich in einem Fachgebiet ihrer Wahl zu vertiefen. Dies kann an der Hochschule, in einem Unternehmen, einem Forschungsinstitut oder im Ausland durchgeführt werden. Gerade diese flexible Ausgestaltung der Lehrveranstaltung "Wissenschaftliche Vertiefung" führt zu vielfältigen Themenfeldern, die von den Studierenden bearbeitet werden. Neben der eigentlichen fachlichen Vertiefung spielt auch die Präsentation von wissenschaftlichen Ergebnissen eine wichtige Rolle und dies nicht nur während des Studiums. Ein gewähltes Fachgebiet so allgemeinverständlich aufzubereiten und zu vermitteln, dass es auch für Nicht-Spezialisten verständlich wird, stellt immer wieder eine besondere Herausforderung dar.
In the last 20 years there have been major advances in autonomous robotics. In IoT (Industry 4.0), mobile robots require more intuitive interaction possibilities with humans in order to expand its field of applications. This paper describes a user-friendly setup, which enables a person to lead the robot in an unknown environment. The environment has to be perceived by means of sensory input. For realizing a cost and resource efficient Follow Me application we use a single monocular camera as low-cost sensor. For efficient scaling of our Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm, we integrate an inertial measurement unit (IMU) sensor. With the camera input we detect and track a person. We propose combining state of the art deep learning with Convolutional Neural Network (CNN) and SLAM algorithms functionality on the same input camera image. Based on the output robot navigation is possible. This work presents the specification, workflow for an efficient development of the Follow Me application. Our application’s delivered point clouds are also used for surface construction. For demonstration, we use our platform SCITOS G5 equipped with the afore mentioned sensors. Preliminary tests show the system works robustly in the wild.
SLAM systems are mainly applied for robot navigation while research on feasibility for motion planning with SLAM for tasks like bin-picking, is scarce. Accurate 3D reconstruction of objects and environments is important for planning motion and computing optimal gripper pose to grasp objects. In this work, we propose the methods to analyze the accuracy of a 3D environment reconstructed using a LSD-SLAM system with a monocular camera mounted onto the gripper of a collaborative robot. We discuss and propose a solution to the pose space conversion problem. Finally, we present several criteria to analyze the 3D reconstruction accuracy. These could be used as guidelines to improve the accuracy of 3D reconstructions with monocular LSD-SLAM and other SLAM based solutions.
We present a new method for detecting gait disorders according to their stadium using cluster methods for sensor data. 21 healthy and 18 Parkinson subjects performed the time up and go test. The time series were segmented into separate steps. For the analysis the horizontal acceleration measured by a mobile sensor system was considered. We used dynamic time warping and hierarchical custering to distinguish the stadiums. A specificity of 92% was achieved.
Auf jeder Stufe der Lebensmittelkette muss von der Herstellung bis zum Inverkehrbringen eine Rückverfolgung der Produkte möglich sein. Erzeuger, Verarbeiter, Transportunternehmen und Händler stehen vor der Herausforderung, Systeme zur Rückverfolgbarkeit effizient in ihre Unternehmensprozesse zu integrieren und gegenseitig zu vernetzen. Für die betriebliche Umsetzung werden die rechtlichen Anforderungen skizziert und die Grundlagen eines Rückverfolgbarkeitssystems vorgestellt.
Research and Development (R&D) is crucial for the growth and future success of research-based pharma companies. To maintain their R&D organisations efficient, pharmaceutical companies started to hedge the potential of open innovation to cut R&D costs and to access external knowledge. These new strategies could be divided into several categories: open source, innovation centres, crowd sourcing and virtual R&D.
Fitting 3D Morphable Face Models (3DMM) to a 2D face image allows the separation of face shape from skin texture, as well as correction for face expression. However, the recovered 3D face representation is not readily amenable to processing by convolutional neural networks (CNN). We propose a conformal mapping from a 3D mesh to a 2D image, which makes these machine learning tools accessible by 3D face data. Experiments with a CNN based face recognition system designed using the proposed representation have been carried out to validate the advocated approach. The results obtained on standard benchmarking data sets show its promise.
In this exploratory research eight suppliers in the automotive industry are interviewed to measure the application of supply chain finance instruments in their supply chain in the Netherlands and the region of South-West Germany. Current adoption levels and reasons for non adoption are discussed. Based on these indicative results, a set of hypotheses is suggested for further research. The theoretical base of this study is a conceptual model of Supply Chain Finance based on literature research and empirical research in the Netherlands.
Early reduction of risks in a startup or an innovation project is highly important. Appropriate means for risk reduction, such as testing business models with different kinds of experiments exist. However, deciding what to test and how to select the right test, is challenging for many startups and innovation projects. This article presents the so-called Business Experiments Navigator (BEN), a toolkit to assist startup and innovation processes. It compliments other tools such as the Business Model Canvas or the Lean Startup process. The main contribution of BEN is to bridge the gap between the riskiest assumptions of a business model and the multitude of available testing techniques by providing assumption templates. The Business Experiments Navigator has been validated in several workshops. Results show that it creates awareness among the workshop participants that a business model is based on assumptions which impose risks and need to be validated. Further, users of BEN were able to identify relevant assumptions and map different kinds of assumptions to appropriate testing techniques. The process applied in the workshops, as well as the assumption templates, helped the participants understand the main concepts and transfer their learnings, to their own business ideas.