004 Informatik
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This article proposes the concept of a simulation framework for environmental sensors with multilevel abstraction in agricultural scenarios. The implementation case study is a simulation of a grain-harvesting scenario enabled by LiDAR sensors. Environmental sensor models as well as kinematics and dynamic behavior of machines are based on the robotics simulator Gazebo. Models for powertrain, machine process aggregates and peripheral simulation components are implemented with the help of MATLAB/ Simulink and with the robotics middleware Robot Operating System (ROS). This article deals with the general concept of a multilevel simulation framework and in particular with sensor and environmental modeling.
Im Rahmen dieser Arbeit sollen anhand der PEFA Bewertung, welche im Jahr 2018 stattfand
und die Qualität des öffentlichen Finanzmanagements der Stadt Osnabrück auf Grundlage von internationalen Standards darstellt, Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Transparenz erarbeitet werden. Die entwickelten Maßnahmen sollen den Grundsätzen der Open Government Partnership entsprechen und die Weiterentwicklung der Stadt Osnabrück,
insbesondere im Bereich der Transparenz, unterstützen. Sie sind somit dem übergeordneten
Begriff Open Data zuzuordnen. Um Handlungsempfehlungen zu erarbeiten, werden aus den insgesamt 31 Leistungsindikatoren mit den verschiedenen Dimensionen, die bewertet wurden, diejenigen ausgesucht, welche schlechter als A bewertet wurden. Die gesamten 31 Leistungsindikatoren wurden im Jahr 2018 von A bis D auf einer vierstufigen Ordinalskala bemessen. Anhand der Leistungsindikatoren, die Verbesserungsbedarf aufweisen, werden Maßnahmen entwickelt, die sowohl die Bewertung der Stadt Osnabrück in der PEFA-Analyse verbessern, als auch die Transparenz, das Bürgerengagement und die Modernisierung der Verwaltung im Mindesten unterstützen, wenn nicht sogar verbessern.
Das Interesse am Lehrkonzept des Inverted Classroom (ICM) erfreut sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit und mit Beginn der Corona-Pandemie und dem damit verbundenen Umstieg auf Online-gestützt Lehrformate ist es noch einmal deutlich gestiegen. Beim ICM wird die Phase der Wissensvermittlung aus der Präsenzphase der traditionellen Lehrveranstaltung umgedreht: Was bisher während der gemeinsamen Veranstaltungszeit präsentiert wurde, wird nun über Texte, Videos u.a. in eine vorgelagerte Selbstlernphase aus der Veranstaltungszeit ausgelagert. Die gemeinsame Präsenzzeit wird für aktives Lernen, Vertiefung, Diskussion oder andere aktive Formate genutzt. Das Inverted Classroom Modell wird Disziplin- und veranstaltungsübergreifend in der Lehre sowohl in Schulen wie auch Hochschulen genutzt.
Die von Sutherland und Schwaber entwickelte Scrum-Methodik ist ein etabliertes Vorgehensmodell in der Software-Entwicklung und dem Projektmanagement. Scrum bietet durch definierte Rollen, Artefakte und Ereignisse einen Rahmen in dem inkrementell an der Entwicklung eines Produktes gearbeitet werden kann. Diese Inkremente werden in Arbeitszyklen (Sprints) erarbeitet, bei denen die stetige Verbesserung des Produktes und der Arbeitsweise im Fokus stehen. Mit eduScrum oder Scrum4Schools wird Scrum in die Lehre übertragen.
Es liegt auf der Hand, dass sich die Konzepte des ICM und Scrum sehr gut ergänzen und die Scrum Methodik einen formalen Rahmen für ICM bieten kann.
Der Beitrag beschreibt die Umsetzung dieser Kombination agiler Methodiken aus Scrum im Kontext des Inverted Classroom in einer Informatik-Grundlagenveranstaltung an der Hochschule Osnabrück.
Artificial intelligence (AI) and human-machine interaction (HMI) are two keywords that usually do not fit embedded applications. Within the steps needed before applying AI to solve a specific task, HMI is usually missing during the AI architecture design and the training of an AI model. The human-in-the-loop concept is prevalent in all other steps of developing AI, from data analysis via data selection and cleaning to performance evaluation. During AI architecture design, HMI can immediately highlight unproductive layers of the architecture so that lightweight network architecture for embedded applications can be created easily. We show that by using this HMI, users can instantly distinguish which AI architecture should be trained and evaluated first since a high accuracy on the task could be expected. This approach reduces the resources needed for AI development by avoiding training and evaluating AI architectures with unproductive layers and leads to lightweight AI architectures. These resulting lightweight AI architectures will enable HMI while running the AI on an edge device. By enabling HMI during an AI uses inference, we will introduce the AI-in-the-loop concept that combines AI's and humans' strengths. In our AI-in-the-loop approach, the AI remains the working horse and primarily solves the task. If the AI is unsure whether its inference solves the task correctly, it asks the user to use an appropriate HMI. Consequently, AI will become available in many applications soon since HMI will make AI more reliable and explainable.
This paper presents an optimized algorithm for estimating static and dynamic gait parameters. We use a marker- and contact-less motion capture system that identifies 20 joints of a person walking along a corridor.
Based on the proposed gait cycle detection basic metrics as walking frequency, step/stride length, and support phases are estimated automatically. Applying a rigid body model, we are capable to calculate static and dynamic gait stability metrics. We conclude with initial results of a clinical study evaluating orthopaedic technical support.
Interpolation of data in smart city architectures is an eminent task for the provision of reliable services. Furthermore, it is a key functionality for information validation between spatiotemporally related sensors. Nevertheless, many existing projects use a simplified geospatial model that does not take the infrastructure, which affects events and effects in the real world, into account. There are various available algorithms for interpolation and the calculation of routes on infrastructure based graphs and distances on geospatial data. This work proposes a combined approach by interconnecting detailed geospatial data whilst regarding the underlying infrastructure model.
Analysis of methods for prioritizing critical data transmissions in agricultural vehicular networks
(2020)
Applying wireless communication technologies to agricultural vehicular networks often results in high end-to-end delays and loss of packets due to intermittent or broken connectivity. This paper analyses the methods for the successful delivery of the vehicular data within acceptable delay times. Different kinds of data that are generated and transmitted in agricultural networks are considered in this paper, followed by the data prioritization methods which allow critical data to be prioritized against other data. In this regard, Enhanced Distributed Channel Access, Differentiated Services, and application-based data rate variation are discussed in conjunction with the Simple Network Management Protocol. These techniques are simulated or tested separately and then together and the results show that even in poor network conditions, high-prioritized data is not lost or delayed.
Die Nutzung von Sensorsystemen bei der teilflächenspezifischen Bewirtschaftung eines Schlags steigert den Ertrag sowie die Wirtschaftlichkeit des Pflanzenanbaus. Dennoch tragen weitere Faktoren zur optimalen Nährstoffversorgung einer Pflanze bei, als sie von solch einem lokal arbeitenden System erfasst werden. Um die Effizienz dieser Precision Farming Systeme auszubauen ist der nächste, hier erfolgreich durchgeführte Schritt die Anbindung der mobilen Landmaschine über das Internet an eine regionsübergreifende Datenanalyseplattform und die Ausführung zeitkritischer Optimierungsfunktionen auf der Landmaschine.
Applied Analytics : Datentransformation mit R und dplyr: Überblick der 5 wichtigsten Operationen
(2021)
Überblick über die fünf Operationen in der Datentransformation mit dplyr:
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Dieses Video ist ein Ausschnitt aus der Vorlesungsaufzeichnung vom 16.11.2021 aus dem Modul "Empirisches Arbeiten" von Prof. Dr. Nicolas Meseth an der Hochschule Osnabrück.