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Geometrie und Funktionen
(2024)
Im Band 2 werden die Themen aus dem "Core Curriculum" der Europäischen Gesellschaft für Ingenieurausbildung (SEFI) fortgesetzt, in dem die wesentlichen Inhalte und Ziele der Mathematikausbildung für Ingenieure berücksichtigt werden:
- Differentialrechnung,
- Integralrechnung,
- Differentialgleichungen,
- Geometrie und Trigonometrie,
- Diskrete Mathematik,
- Vektoren,
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.
Jedes Kapitel führt in das Thema kurz ein, die verwendeten Begriffe werden definiert. Viele einfache Abbildungen tragen zur Veranschaulichung bei. Ausformulierte Lernziele, die jeweils mit "Ich kann ..." beginnen, helfen, sich die benötigte Mathematik zu erschließen. Das Arbeiten mit Kann-Listen macht den eigenen Lernerfolg für Studierende sichtbar: einfach Abhaken! Darüber hinaus verbindet es das zu Lernende mit der Meta-Ebene des Stoffs, was für nachhaltiges Erinnern entscheidend ist. Der innovative didaktische Ansatz hat sich in der Praxis bewährt.
Jedes Kapitel bietet zusätzlich eine Vielzahl an Aufgaben und schließlich ausführlichen Lösungen. Zu jeder Aufgabe gibt es eine Zeitangabe, die den Studierenden bei der Auswahl zum Anfang hilft. Die Aufgaben selbst sind unterschiedlich, teils auf Anwendung bezogen, teils zum Rechnen, teils zur Klärung der Begrifflichkeiten.
While the topic of artificial intelligence (AI) in multinational enterprises has been receiving attention for some time, small and medium enterprises (SMEs) have recently begun to recognize the potential of this new technology. However, the focus of previous research and AI applications has therefore mostly been on large enterprises. This poses a particular issue, as the vastly different starting conditions of various company sizes, such as data availability, play a central role in the context of AI. For this reason, our systematic literature review, based on the PRISMA protocol, consolidates the state of the art of AI with an explicit focus on SMEs and highlights the perceived challenges regarding implementation in this company size. This allowed us to identify various business activities that have been scarcely considered. Simultaneously, it led to the discovery of a total of 27 different challenges perceived by SMEs in the adoption of AI. This enables SMEs to apply the identified challenges to their own AI projects in advance, preventing the oversight of any potential obstacles or risks. The lack of knowledge, costs, and inadequate infrastructure are perceived as the most common barriers to implementation, addressing social, economic, and technological aspects in particular. This illustrates the need for a wide range of support for SMEs regarding an AI introduction, which covers various subject areas, like funding and advice, and differentiates between company sizes.
Innovationen sind die stärksten Gestaltungsfaktoren für eine neue vielversprechende Zukunft, da sie die wichtigsten Treiber für Wachstum und Ertrag in unserer Wirtschaft sind. Die aktuelle Zeitenwende zeigt uns sehr deutlich, dass wir ohne Innovationen bzw. Veränderungen und Anpassungen kaum noch wettbewerbsfähig bleiben, sowohl als Nation bzw. als Gesellschaft und insbesondere als Unternehmen.
Die hohe Dynamik und Komplexität der wirtschaftlichen und sozialen Prozesse setzt neue Maßstäbe an die Innovationsstrategien von Institutionen und Unternehmen.
Neue Technologien, neue Märkte, neues Kundenverhalten und der stetige Wandel sowohl in der Arbeitswelt als auch in unserem gesellschaftlichen Umfeld, wie z.B. die Digitalisierung, zeigen uns, dass allein eine Produktinnovation als solche heute nicht mehr ausreicht. Unter den genannten Randbedingungen müssen Innovationen auch in der Gestaltung von Geschäftsprozessen und Realisierung der "Work-Life-Balance" neu erdacht bzw. überprüft werden.
Der Vorsprung innovativer Produkte im viralen Wettbewerb ist oft nur kurz. Ein ganzheitliches Innovationsmanagement hat alle Bereiche des Unternehmens einzubeziehen und führt zu neuen Geschäftsmodellen, die etablierte Geschäftspraktiken verdrängen, ebenso tauchen durch neue Technologien in immer stärkerem Maße neue Anbieter auf, die die Spielregeln in den Märkten verändern.
Der 1. Deutsche Innovations-Kongress will Impulse setzen, Best-Practice-Modelle als Vorbilder anbieten und im Austausch zwischen den Referent*innen und den Teilnehmer*innen neue Wege bzw. Perspektiven eröffnen.
Wir freuen uns auf alle Teilnehmer*innen und den Erfahrungsaustausch, um aktuelle und nachhaltige Innovations-Impulse zu setzen und neue Wege erfolgversprechende Wege zu beschreiben, womit die bereits fruchtbaren Kooperationen zwischen Wirtschaft und Wissenschaft im Großraum Osnabrück noch weiter belebt werden soll.
Aktuell tragen auch 8 Studierendengruppen des Masterstudiengangs "Entwicklung und Produktion" der Hochschule Osnabrück in der Fakultät I u. I im Rahmen des Moduls "Innovationsmanagement" in Kooperation mit Unternehmen aus der Region durch die Entwicklung neuer innovativer Produkte zum Erfolg des Kongresses bei. Die Zwischenergebnisse dazu werden in einer Poster-Ausstellung präsentiert. Die Innovationsprojekte werden unter der Leitung von Prof. Dr. Jens Schäfer durchgeführt.
In der Schriftenreihe „Voneinander Lehren lernen“ publiziert das LearningCenter der Hochschule Osnabrück anwendungsbezogene Beiträge zur Qualitätsentwicklung in Studium und Lehre. Die Schriftenreihe ist an das Konzept des „Scholarship of Teaching and Learning“ (SoTL) angelehnt. Demnach soll sie insbesondere den Fachlehrenden verschiedener Studiengänge als Plattform dienen, um ihre eigenen Erfahrungen, Ideen und Konzepte zur Lehr- und Studiengangentwicklung systematisch zu reflektieren und entsprechende Erkenntnisse für andere nutzbar zu machen. Ziel ist es, den Diskurs über hochschuldidaktische Themen in die Fächer zu tragen und so die Qualität der Lehr-Lernprozesse in den Studiengängen zu fördern. In diesem fünften Band der Schriftenreihe werden Projekte der Hochschule Osnabrück beschrieben, deren Umsetzung durch verschiedene Förderlinien oder durch Studienqualitätsmittel unterstützt wurde. Die Textbeiträge sind sowohl inhaltlich als auch didaktisch-methodisch sehr vielschichtig. Eine Gemeinsamkeit liegt jedoch darin, dass sie jeweils eine konstruktive hochschuldidaktische Reaktion auf zukunftsbezogene Trends und daraus resultierende Kompetenz-Anforderungen an Hochschulabsolvent*innen widerspiegeln. Der Terminologie des Zukunftsinstituts folgend sind es primär die Megatrends „Konnektivität“, „New Work“, „Gesundheit“, „Wissenskultur“ und „Globalisierung“, die in den Beiträgen implizit oder explizit thematisiert werden.
Compliance of agricultural AI systems : app-based legal verification throughout the development
(2024)
Significant advances in artificial intelligence (AI) have been achieved; however, practical implementation in agriculture remains limited. Compliance with emerging regulations, such as the EU AI Act and GDPR, is now vital, even for non-critical AI systems. Developers need tools to assess legal compliance, which is complex, often requiring full legal advice. To address this issue, we are developing a support app that simplifies the legal aspects of AI system development, covering the entire lifecycle, from conception to distribution. The current app, which covers the key legal area of copyright and will soon include GDPR and the AI Act, aims to bridge the gap between AI research and agriculture. An evaluation of our app by experts from both the legal and the IT domains shows that the app assists the developers so that they make legally correct statements. Consequently, it promotes legal compliance and awareness among developers, contributing to the seamless integration of AI into agriculture. The need for compliant AI systems in various industries, including agriculture, will only increase as regulations evolve.
Artificial intelligence (AI) promises transformative impacts on society, industry, and agriculture, while being heavily reliant on diverse, quality data. The resource-intensive "data
problem" has initialized a shift to synthetic data. One downside of synthetic data is known as the "reality gap", a lack of realism. Hybrid data, combining synthetic and real data, addresses this. The paper examines terminological inconsistencies and proposes a unified taxonomy for real, synthetic, augmented, and hybrid data. It aims to enhance AI training datasets in smart agriculture, addressing the challenges in the agricultural data landscape. Utilizing hybrid data in AI models offers improved prediction performance and adaptability.
Schlampige Reiteration
(2024)