600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
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Diese Arbeit wertet Leistellendaten von zwei Landkreisen aus und untersucht dabei, welche Veränderung hinsichtlich der mittleren Anzahl und Dauer von Rettungsdiensteinsätzen im Zeitraum der COVID-19-Pandemie aufgeteilt nach Stunden- und Tageskategorien besteht. Anschließend werden die Veränderungen von Anzahl und Dauer beider Landkreise verglichen, um diese auf Unterschiede zu prüfen. Da in der aktuellen Literatur unzureichend dargelegt ist, wie Veränderungen des Einsatzanzahl oder -dauer im Rettungsdienst zwischen Kreisen sowie über die Tage und Tagesstunden verteilt sind, trägt diese Untersuchung dazu bei diese Forschungslücke zu schließen. Die statistische Auswertung der Leitstellendaten umfasst mehrere Schritte, sodass zuerst eine Aufbereitung durchgeführt wird, bevor die mittlere Einsatzanzahl und -dauer für vier Zeiträume sowie die prozentuale Veränderung zwischen einem Zeitraum vor und drei Zeiträumen während der Pandemie ermittelt werden. Im Anschluss wird die Veränderung mittels Kruskal-Wallis-Test beziehungsweise Varianzanalyse nach Welch auf Signifikanz überprüft. Abschließend erfolgt ein qualitativer Vergleich zwischen den Kreisen. Die Untersuchung zeigt, dass hinsichtlich Einsatzanzahl und -dauer zu allen drei Zeitraumen in der Pandemie Zu- und Abnahmen auftreten. Die Anzahl nimmt zum ersten Zeitraum in beiden Kreisen überwiegend ab, sowie zum vierten Zeitraum mehrheitlich zu, während zum zweiten Zeitraum im Lahn-Dill-Kreis eine häufigere Abnahme und im Main-Taunus-Kreis eine geringfügig überwiegende Zunahme vorliegt. Die Einsatzdauer unterliegt zum zweiten Zeitraum im Lahn-Dill-Kreis einer überwiegenden Zunahme und im Main-Taunus-Kreis einer überwiegenden Abnahme, während zum dritten sowie vierten Zeitraum in beiden Kreisen einer Steigerung stattfindet. Im Vergleich beider Gebietskörperschaften zeigen bei der Einsatzanzahl die Veränderungen zum zweiten und vierten Zeitraum und bei der Dauer die Veränderungen zum dritten und vierten Zeitraum mit der Mehrheit der Stundenkategorien Gemeinsamkeiten. Das Pandemiegeschehens sowie die nichtpharmazeutischen Interventionen sowie deren Folgen stellen Faktoren für die Veränderung von Einsatzanzahl und -dauer dar. Die geografische Lage sowie die lokale Ausgestaltung von Rettungsdienst und Krankentransport begründen, zusätzlich zu den oben genannten Aspekten, Unterschiede zwischen den Kreisen.
Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche werden in dieser Arbeit Empfehlungen zur Reaktion auf den Ausfall der Wasserversorgung in deutschen Pflegeheimen erstellt. In Experteninterviews werden diese Empfehlungen von Expert*innen aus dem Pflegeheimbereich auf deren Umsetzbarkeit hin bewertet. Basierend auf den Expertenrückmeldungen wird ein Leitfaden zur Vorplanung und Reaktion auf einen Ausfall der Wasserversorgung in Pflegeheimen erstellt. Aus Verbrauchsdaten von Pflegeheimen wird der Normalverbrauch an Wasser ermittelt und mit Literaturdaten verglichen. Dabei zeigen sich starke Unterschiede zwischen den Werten. Bei Annahme des höchsten Wertes von 180 Litern/Person und Tag werden ca. 130 % des deutschen Durchschnittsverbrauches
benötigt. Bei Umsetzung der empfohlenen Maßnahmen im Ereignisfall sinkt der Verbrauch je Pflegeheimbewohner*in auf 58 bzw. 70 Liter/Tag ab. Das liegt 5 Liter unterhalb der von der Ersten Wassersicherstellungsverordnung vorgesehenen Menge für den Verteidigungsfall. Neben Maßnahmen zur Verbrauchsreduktion werden auch Lösungen zur leitungsungebundenen Verteilung des Wassers in der Einrichtung erarbeitet. Eine Erprobung der vorgeschlagenen Maßnahmen könnte deren Umsetzbarkeit abschließend bewerten und auch die Abschätzung der Verbrauchsmenge bestätigen oder widerlegen.
Die Reihe „Basiswissen zur Nachhaltigkeit“ versucht zu verschiedenen Themen der Nachhaltigkeit, z.B. Klimawandel, Abfallwirtschaft, soziale Gerechtigkeit, grundlegende Fakten zusammenzustellen. Zielsetzung ist es ein Grundwissen bereitzustellen, das zum einen als Ausgangspunkt für vertiefende Analysen dient und zudem eine faktenbasierte Grundlage für die eigene Meinungsbildung sein kann.
Der vorliegende Aufsatz behandelt die Problemfelder der Abfallwirtschaft in Deutschland und weltweit. Zunächst werden die grundlegenden Informationen zu den Begriffen Abfallwirtschaft, Abfallarten, Abfallentsorgung, Recycling u.a. zusammengetragen. Es folgt eine Darstellung der aktuellen Situtation der deutschen Abfallwirtschaft unter den Aspekten Deponieraum, Müllverbrennung, Recycling, Mikroplastik, Abfallexporte und nukleare Entsorgung. Den Abschluss bildet die Analyse von weltweiten Abfallproblematiken wie unzureichende Sammlung und Deponierung, Verschmutzung der Weltmeere mit Plastikabfall, Belastung der Ozeane durch die Folgen der Weltkriege und der Globalisierung.
Das Labor für Konstruktionstechnik der Technischen Hochschule Köln beschäftigt sich mit der Mikrodosierung von präzisen Strukturen von Silberleitklebstoff. Hauptsächlich wird bei derartigen Ventilen in berührende und berührungslose Dosierventile unterschieden. Zur Erzeugung dreidimensionaler elektrisch leitfähiger Strukturen können diese Dosierventile an entsprechende Verfahreinheiten adaptiert werden.
Multifocal intraocular lenses incorporate a variety of design considerations, including dimensioning of the base monofocal shape and the diffraction grating. While studying three different lens models, we present a practical approach for mathematical modelling and evaluation of these geometries. Contrary to typical lens measurement methods, non-contact measurements were performed on the Alcon SN6AD1, HumanOptics MS 612 DAY and the AMO ZMA00 lenses using a confocal microscope. Subsequent data processing includes centering, tilting correction, filtering and an algorithmic decomposition into a conic and polynomial part and the diffraction grating. Lastly, evaluation of fitting parameters and grating shape is done to allow for inferences about further optical properties. Results and analysis show the confocal microscope to be a suitable imaging method for lens measurements. The processing of this data enables the reconstruction of the annular diffraction grating over the complete lens diameter. Apodization, near addition and diffraction efficiency characteristics are found utilizing the grating shape. Additionally, near-optical axis curvature, asphericity and higher order polynomials are identified qualitatively from the reconstruction of the monofocal base form. Derived properties also include the lens optical base and addition power. By making use of the surface geometries, as well as the lens’ material and thickness, a full lens model can be created for further studies. In summary, our analytical approach enables the insight to various intraocular lens design decisions. Furthermore, this procedure is suitable for lens model creation for research and simulation.
Feasibility Study of Wheel Torque Prediction with a Recurrent Neural Network Using Vehicle Data
(2023)
In this paper, we present a feasibility study on predicting the torque signal of a passenger car with the help of a neural network. In addition, we analyze the possibility of using the proposed model structure for temperature prediction. This was carried out with a neural network, specifically a three-layer long short-term memory (LSTM) network. The data used were real road load data from a Jaguar Land Rover Evoque with a Twinster gearbox from GKN. The torque prediction generated good results with an accuracy of 55% and a root mean squared error (RMSE) of 49 Nm, considering that the data were not generated under laboratory conditions. However, the performance of predicting the temperature signal was not satisfying with a coefficient of determination (R2) score of −1.396 and an RMSE score of 69.4 °C. The prediction of the torque signal with the three-layer LSTM network was successful but the transferability of the network to another signal (temperature) was not proven. The knowledge gained from this investigation can be of importance for the development of virtual sensor technology.
The demand for explainable and transparent models increases with the continued success of reinforcement learning. In this article, we explore the potential of generating shallow decision trees (DTs) as simple and transparent surrogate models for opaque deep reinforcement learning (DRL) agents. We investigate three algorithms for generating training data for axis-parallel and oblique DTs with the help of DRL agents (“oracles”) and evaluate these methods on classic control problems from OpenAI Gym. The results show that one of our newly developed algorithms, the iterative training, outperforms traditional sampling algorithms, resulting in well-performing DTs that often even surpass the oracle from which they were trained. Even higher dimensional problems can be solved with surprisingly shallow DTs. We discuss the advantages and disadvantages of different sampling methods and insights into the decision-making process made possible by the transparent nature of DTs. Our work contributes to the development of not only powerful but also explainable RL agents and highlights the potential of DTs as a simple and effective alternative to complex DRL models.
In recent years there have been numerous technical innovations such as CGM systems or insulin pumps that have made life easier for people with type 1 diabetes. However, this also means that more and more information is available. The aim of the present study is to find out more about the daily handling of information. The following research question was asked: What information do people with type 1 diabetes use? To answer this research question, a quantitative online survey of people with type 1 diabetes was conducted by Prof. Dr. Matthias Fank at the Technical University of Cologne. The online survey mainly consisted of 25 closed questions, which were asked on a scale from 0 to 10. The responses of 1,025 people who are at least 18 years old were included in the evaluation. The most important information for type 1 diabetics is the "current value". 67.5% have this on Place 1 placed. Current glucose levels are provided by CGM systems used by 94.2% of people with type 1 diabetes. Quarterly visits to the diabetologist are important and provide important information. 30.8% “completely” agree with this statement on a scale from 0 to 10. Only 2.2% of people with type 1 diabetes are satisfied with their current diabetes management apps. There is a desire for a manufacturer-independent app. The strongest agreement with a value of 10 was chosen by almost a quarter (24.6%) of the people with type 1 diabetes. The study provides an insight into diabetes therapy and shows the need for action.
In this work, we propose a novel data-driven approach to recover missing or corrupted motion capture data, either in the form of 3D skeleton joints or 3D marker trajectories. We construct a knowledge-base that contains prior existing knowledge, which helps us to make it possible to infer missing or corrupted information of the motion capture data. We then build a kd-tree in parallel fashion on the GPU for fast search and retrieval of this already available knowledge in the form of nearest neighbors from the knowledge-base efficiently. We exploit the concept of histograms to organize the data and use an off-the-shelf radix sort algorithm to sort the keys within a single processor of GPU. We query the motion missing joints or markers, and as a result, we fetch a fixed number of nearest neighbors for the given input query motion. We employ an objective function with multiple error terms that substantially recover 3D joints or marker trajectories in parallel on the GPU. We perform comprehensive experiments to evaluate our approach quantitatively and qualitatively on publicly available motion capture datasets, namely CMU and HDM05. From the results, it is observed that the recovery of boxing, jumptwist, run, martial arts, salsa, and acrobatic motion sequences works best, while the recovery of motion sequences of kicking and jumping results in slightly larger errors. However, on average, our approach executes outstanding results. Generally, our approach outperforms all the competing state-of-the-art methods in the most test cases with different action sequences and executes reliable results with minimal errors and without any user interaction.