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In der Schriftenreihe „Voneinander Lehren lernen“, die vom LearningCenter der Hochschule Osnabrück herausgegeben wird, werden anwendungsbezogene Beiträge zur Qualitätsentwicklung in Studium und Lehre publiziert.
Die Schriftenreihe ist an das hochschuldidaktische Konzept des „Scholarship of Teaching and Learning“ angelehnt. Demnach soll sie insbesondere den Fachlehrenden aller 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 nachhaltig zu einer hohen Qualität der Lehr-Lernprozesse in den Studiengängen beizutragen. Ergänzt werden die Texte der Fachlehrenden um Beiträge von Mitarbeiter*innen der im Bereich Studium und Lehre tätigen Organisationseinheiten.
Die Schriftenreihe ist eng an das Lehrkolleg der Hochschule Osnabrück gekoppelt. Dabei handelt es sich um ein Angebotsformat des LearningCenters, in dem Professor*innen und Lehrkräfte für besondere Aufgaben die Möglichkeit haben, unter hochschuldidaktischer Begleitung innovative Lehrentwicklungsprojekte in ihren eigenen Lehrveranstaltungen und Modulen umzusetzen. Der erste Band der Schriftenreihe enthält Beiträge von Teilnehmer*innen des Lehrkollegs 2018, in dem verschiedene Entwicklungsprojekte zur Förderung von Kompetenzen für selbstreguliertes Lernen durchgeführt wurden.
Innerhalb eines Forschungsprojektes wurde ein Energiesystemoptimierungsmodell entwickelt, das mögliche Geschäftsmodelle als Weiterbetriebsoptionen für Biogasanlagen betrachtet. Insbesondere der Einfluss von fluktuierenden Strommarktpreisen und variierenden Treibhausgasquoten soll kritisch im innerdeutschen Kontext beleuchtet werden.
Our world and our lives are changing in many ways. Communication, networking, and computing technologies are among the most influential enablers that shape our lives today. Digital data and connected worlds of physical objects, people, and devices are rapidly changing the way we work, travel, socialize, and interact with our surroundings, and they have a profound impact on different domains,such as healthcare, environmental monitoring, urban systems, and control and management applications, among several other areas. Cities currently face an increasing demand for providing services that can have an impact on people’s everyday lives. The CityPulse framework supports smart city service creation by means of a distributed system for semantic discovery, data analytics, and interpretation of large-scale (near-)real-time Internet of Things data and social media data streams. To goal is to break away from silo
applications and enable cross-domain data integration. The CityPulse framework integrates multimodal, mixed quality, uncertain and incomplete data to create reliable, dependable information and continuously adapts data processing techniques to meet the quality of information requirements from end users. Different than existing solutions that mainly offer unified views of the data, the CityPulse framework is also equipped with powerful data analytics modules that perform intelligent data aggregation, event detection, quality
assessment, contextual filtering, and decision support. This paper presents the framework, describes ist components, and demonstrates how they interact to support easy development of custom-made applications for citizens. The benefits and the effectiveness of the framework are demonstrated in a use-case scenario
implementation presented in this paper.
This paper investigates four different mobile robots with respect to their drivingcharacteristics and soil preservation properties in an agricultural environment.Thereby, robots of classical design from agriculture as well as systems from spacerobotics with advanced locomotion concepts are considered to determine theindividual advantages of each rover concept with respect to the application domain.Locomotion experiments were conducted to analyze the general driving behavior,tensile force, and obstacle‐surmounting capability and ground interaction of eachrobot. Various soil conditions typical for the area of application are taken intoaccount, which are varied in terms of moisture and density. The presented workcovers the specification of the conducted experiments, documentation of theimplementation as well as analysis and evaluation of the collected data. In theevaluation, particular attention is paid to the change in driving characteristics underdifferent soil conditions, as well as to the soil stress caused by driving, since soilquality is of critical importance for agricultural applications. The analysis shows thatthe advanced locomotion concepts, as used in space robotics, also have positiveimplications for certain requirements in agricultural applications, such as maneuver-ability in wet conditions and soil conservation. The results show potential for designinnovations in agricultural robotics that can be used, to open up new fields ofapplication for instance in the context of precision farming.
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.
Die Unterstützung des Maschinenführers auf der Landmaschine durch digitale Dienste nimmt immer stärker zu. Die Darstellungsmöglichkeiten sind jedoch auf die Größe der eingesetzten Terminals beschränkt. Um Sichteinschränkungen aus der Kabine durch zusätzliche Terminals zu vermeiden, ist der Einsatz von Augmented Reality sinnvoll. Hier lassen sich die vorhandenen Informationen statisch oder dynamisch in das Sichtfeld des Landwirts einblenden. Doch erst durch die in diesen Beitrag gezeigte Overlay Darstellungsebene mit integrierten Informationen lässt sich das Potenzial der Augmented Reality vollständig nutzen.
Die Digitalisierung des Bodenbeprobungsverfahrens mit einer automatisierten Generierung einer Düngeempfehlung auf Grundlage der analysierten Bodennährstoffgehalte – direkt nach Beendigung der Bodenbeprobung auf dem Acker – ist ein übergeordnetes Ziel bei der Nutzung des mobilen Feldlabors „soil2data“. Neben den Bodennährstoffanalyse-Ergebnissen sind für die Umsetzung einer automatisierten generierten Düngeempfehlung weitere Informationen notwendig.
Die Quellen dieser Informationen haben einen unterschiedlichen Ursprung. Es sind Daten aus verschiedenen Quellen vom Bewirtschafter, von Dienstleistern und vom mobilen Feldlabor, welche miteinander verknüpft und synchronisiert werden müssen. Für einen automatisierten Prozessablauf zur Generierung einer Düngeempfehlung ist die Datenorganisation eine essenzielle Voraussetzung. Die Grundlage der Empfehlung sind die Tabellenwerke der offiziellen Düngeempfehlung, die bei den für die Düngung zuständigen Behörden der Bundesländer vorliegen. In dieser Publikation werden die notwendigen Daten und der Prozessdatenfluss für die Bodenbeprobung und Düngeempfehlung-Generierung beschrieben und grafisch dargestellt.
Der wirtschaftliche Druck in der Landwirtschaft mit weniger Ressourcen höhere Erträge zu erwirtschaften hat zu einer zunehmenden Automatisierung und Industrialisierung agrartechnischer Prozesse geführt. Die Vernetzung von kooperativen Agrarprozessen verfügt über außerordentliches wirtschaftliches Potenzial, birgt aber auch große Gefahren für die Datensicherheit. Daten werden vielfach nicht durch den Dateneigentümer erfasst, sondern von beauftragten Dienstleistern (z.B. von Lohnunternehmen). Bei einer Datenerfassung durch Dienstleister sind Datenzugriffe nicht kontrollierbar und nachträgliche Datenmanipulationen nicht auszuschließen. Datensicherheitslösungen aus anderen Wirtschaftsbereiche lassen sich nur unzureichend auf die Landtechnik übertragen. Dieser Beitrag stellt ein Basiskonzept zur bereichsübergreifenden Datensicherheit in der Landtechnik vor. Das Ziel des Konzeptes ist, die Datenhoheit durch den Eigentümer zu jeder Zeit zu gewährleisten und ausgewählte Prozessdaten manipulationssicher zu dokumentieren.
Oleamide is used as a lubricant in the manufacturing and application of polypropylene (PP) medical devices. Samples of PP were prepared with 0, 1500, and 15 000 ppm oleamide content as lubricant. The samples were either left non-sterile, sterilized with ethylene oxide (ETO), γ-radiation (γ) or autoclaved (A) and stored for up to 4 weeks. To determine the oleamide bulk-to-surface distribution depending on sterilization method and storage time an extraction method and a washing technique were applied. The oleamide content was determined by gas chromatography (GC-FID) and compared with the coefficient of friction (COF). The COF dependent on the measured lubricant content at the surface. The content of lubricant on the surface depends on the type of sterilization: ETO increased the lubricant content to some extent, γ-sterilization and autoclaving reduced it. After storage, no migration of the lubricant to the surface could be detected.
Today's development of client-side web applications is based on one of the JavaScript-frameworks, such as Angular or React. The excessive dependencies that arise in the ecosystem from the Node-Package-Manager increase the security risk and the dependency of your own web application on third-party packages. Moreover, the frameworkless approach proposes a renaissance of classic web development, because it strives to avoid external dependencies as far as possible and to fall back on the standards. Whether the implementation achieves maintainability and security of frameworks is questionable. Therefore, it makes sense to research which core concepts of the frameworks meet the requirements for maintainability and security and how these are implemented. The novelty is that the concepts to be explored are moved to a standard in order to ensure the developer efficiency, security, performance and maintainability in the long term. This allows existing approaches to focus on other essential features.