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Der häufig vertretenen Meinung, die praktische Wirtschaftspolitik benötige keine theoretische Basis, wird mit dem vorliegenden Werk Theorie der Wirtschaftspolitik entgegnet. Ohne eine theoretische Basis, die Ziele, Instrumente, Maßnahmen und Leitsätze vorgibt, sowie die Möglichkeiten und Grenzen der Wirtschaftspolitik aufzeigt, bliebe die praktische Wirtschaftspolitik ohne Orientierung. Der Zielerfolg wäre nicht zu überprüfen. Um erfolgreich zu sein, muss die Wirtschaftspolitik Ziele anstreben und Maßnahmen treffen, die die Bürger akzeptieren. Der Erfolg der praktischen Wirtschaftspolitik ist nicht unabhängig von der Art des Wirtschaftssystems, in dem sie zum Tragen kommt.
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.
Fütterung von Jungpferden
(2023)
Fütterung von Zuchtstuten
(2023)
Iron deficiency is a global issue and can lead to a variety of clinical pictures. The biofor-tification of vegetables with iron could complement the existing portfolio of iron-rich products, thus improving iron supply in the long term. In order to determine whether the iron-biofortified vegetables could meet this demand and would address appropriate target groups, a quantitative online survey was conducted in Germany. Based on 1000 consumer responses, a cluster analysis was performed. The results showed a four-cluster solution. The first cluster was holistically engaged, the second was fitness-affine but health unconcerned, the third cluster consists frugal eaters with a focus on medical prevention, and the fourth cluster are hedonists. No cluster focused its consumption on iron-enriched products, but instead all developed an individual mix of the three product groups.
Der Umgang mit Veränderungsprozessen ist zum festen Bestandteil des Arbeitsalltags geworden. Irgendetwas wird immer verändert, seien es Arbeitsaufgaben, Technologien, Geschäftsprozesse, Strukturen oder auch die Kultur einer Organisation. Man möchte hierdurch die Produktivität steigern, Bürokratie abbauen, die Wettbewerbsfähigkeit verbessern, Qualität bzw. Innovationen fördern und vieles mehr. Inwieweit man diese Ziele auch erreicht, hängt sehr stark davon ab, ob der Wandel auf breiter Basis akzeptiert und unterstützt wird. Führungskräfte und Verantwortliche für Change-Projekte, Organisations- oder Führungskräfteentwicklung können als „Change Leader“ durch die Art, wie sie führen, entscheidend zum Gelingen beitragen. Das Führen in Veränderungsprozessen wird in diesem Ratgeber entlang von sechs Handlungsfeldern strukturiert: (1) Individuelle Reaktionen Change-Betroffener verstehen, (2) Potenziale von Achtsamkeit in Veränderungsprozessen nutzen, (3) den Wandel klug organisieren, (4) wertschätzend handeln, (5) Verhaltensänderung unterstützen und (6) Kreativität fördern. Die Kapitel sind handlungsorientiert strukturiert und berücksichtigen Erkenntnisse aus der psychologischen Forschung. Reflexionsfragen, Checklisten, Arbeitsblätter und Übungen am Ende jedes Kapitels regen zur Reflexion der Inhalte an und unterstützen den Transfer in die Praxis.
Auf der dritten Strategietagung Nachhaltigkeit wurde deutlich, dass Nachhaltigkeit breit angelegte Veränderungen in Staat, Gesellschaft und Unternehmen erfordert. Diakonische Unternehmen sind hochmotiviert und bestens geeignet, diese Änderungen zu vollziehen. Sie haben sich längst auf den Weg gemacht, neben der ökologischen auch die soziale Nachhaltigkeit zu befördern. Es hat für Frustration gesorgt, dass Themen besprochen werden mussten, die bereits bei der ersten Tagung als dringend identifiziert worden waren. Dem gegenüber standen aber die Beispiele aus den Unternehmen, die zeigten, dass bereits im bestehenden Rahmen viele entscheidende Verbesserungen möglich sind. Immer mehr diakonische Unternehmen entwickeln Nachhaltigkeitsstrategien und installieren ein Nachhaltigkeitsmanagement. Die Berichterstattung, z.B. in Form von CO2-Bilanzen oder Nachhaltigkeitsberichten nach anerkannten Standards wie EMAS-plus, DNK oder GWÖ, wird zügig ausgebaut. Soweit Daten vorhanden sind, konnten die CO2-Emissionen bereits signifikant reduziert werden. Zudem, das wurde an vielen Punkten der Tagung klar, stellten die Beteiligten eine stark gewachsene Bereitschaft in der Politik fest, die Nachhaltigkeits- und Klimaziele zu konkretisieren und Maßnahmen gegen den Klimawandel ressortübergreifend und engagiert auf den Weg zu bringen.
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.