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Lokale Energiemärkte können zukünftig eine der zentralen Maßnahmen der Energiewende sein, sind bisher jedoch kaum verbreitet. Durch die Einbindung einer Vielzahl von Letztverbrauchern in den Energiehandel, sind lokale Energiemärkte in der Lage, die Akzeptanz der Bevölkerung gegenüber der Energiewende zu steigern und somit die Transformation der Energiesysteme zu beschleunigen. Dieses Buch definiert erstmals die verschiedenen Arten lokaler Energiemärkte, grenzt andere Marktkonzepte ab und unterscheidet dabei zwischen verschiedenen Energieformen. Bestehende Konzepte für Peer-to-Peer Märkte, Community Self Consumption Märkte und lokale Systemdienstleistungsmärkte werden analysiert und darauf aufbauend Gestaltungsmöglichkeiten zukünftiger Marktkonzepte identifiziert. Mithilfe des entwickelten Energiemarkt Reengineering Frameworks können lokale Energiemärkte nach einem Baukastenprinzip konzeptioniert werden. In einem nachgelagerten Schritt können die Konzepte auf verbleibende technischeund rechtliche Hürden untersucht werden. Jan N. Tockloth stellt ein umfangreiches Werk zur Verfügung, das einen niederschwelligen Einstieg in lokale Energiemärkte ermöglicht und diese im energiewirtschaftlichen Kontext einordnet. Die detaillierten Inhalte und entwickelten Methoden bieten gleichzeitig einen praktischen Nutzen für Leserinnen und Leser aus den Bereichen Forschung, Energiewirtschaft und Politik.
Digitalisierung hat Einzug in das alltägliche Leben gehalten und auch die Soziale Arbeit sieht sich in ihrer beruflichen Praxis mit dieser Entwicklung konfrontiert. Trotz des fortschreitenden gesellschaftlichen Wandels durch die Digitalisierung reagieren Einrichtungen der Sozialen Arbeit mit Verzögerung auf die digitalisierte (Arbeits-)Welt. In vielen Fällen wird dieser Umstand mittlerweile in der Praxis erkannt. Einrichtungen Sozialer Arbeit gelingt eine digitale Transformation dennoch mangels entsprechender Handlungskompetenz oft nur unzureichend. Sozialmanagement-Studiengänge verfolgen das Ziel, (zukünftigen) Fachkräften in der Sozialen Arbeit umfassende Kompetenzen zu vermitteln, die es ihnen ermöglichen, Strukturierungs- und Leitungsaufgaben in Einrichtungen zu analysieren und kompetent zu bewältigen. Angesichts der praktischen Herausforderungen gehört die Gestaltung der digitalen Transformation zu diesen Aufgaben. In diesem Beitrag wird ein Vorschlag diskutiert, wie Curricula den (zukünftigen) Sozialmanager*innen entsprechende Kompetenzen zum Umgang mit den Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung vermitteln und auf die geänderten Arbeitsanforderungen vorbereiten.
Freiwilligkeit hat im Kontext von Lernbegleitung eine hohe Relevanz. Als ein wesentliches Merkmal gilt es, dieses bei der Gestaltung und Reflexion zu berücksichtigen und genau zu beleuchten (Pätzold & Ulm, 2015). Die Evaluationsergebnisse des Praxisprojektes ILKA zeigen, dass Teilnehmende einer verpflichtenden Lernbegleitung zustimmen, wenn die
Nachhaltigkeit und Effekte des Angebotes als positiv eingeschätzt werden.
Energieausweise informieren über den Energiebedarf und -verbrauch von Gebäuden. Für die Erstellung eines Energieausweises werden gebäudespezifische Daten benötigt, weshalb sie oft nicht für alle Gebäude vorliegen oder erst durch eine Begehung vor Ort erfasst werden können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeit, durch die Identifikation eines Datenschemas, basierend auf einer integrativen Analyse von Energieausweisen, Energiebedarfsvorhersagen für unbekannte Wohngebäude zu treffen. Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit besteht in der Identifikation wesentlicher Merkmale aus offenen Datenquellen, welche den Energiebedarf signifikant beeinflussen sowie deren Integration in ein kompaktes und effizientes Regressionsmodell. Dabei werden verschiedene maschinelle Lernmethoden, insbesondere das Extreme Gradient Boosting (XGB), eingesetzt, um Modelle zu entwickeln und zu validieren, die auf Daten aus Energieausweisen basieren.
Dafür werden unter anderem Merkmale aus den beschriebenen Merkmalen zum Dach, der Außenwände, zu Fenstern und zum Boden extrahiert und in neue Merkmale überführt. Dies sind unter anderem Dach- und Wandtyp, das zugehörige Isolationsniveau und der Verglasungsgrad der Fenster. Im Anschluss werden drei Datensätze entwickelt und auf ihre Leistung untersucht. Eine Analyse der Merkmalsrelevanz hat gezeigt, dass über alle Datensätze hinweg bestimmte Merkmale wie Gebäudetyp, Baujahr, Wohnfläche, Dämmungsgrad und geografische Lage entscheidenden Einfluss auf die Vorhersage des Energiebedarfs haben. Das auf den Fernerkundungsdaten basierte Modell, wies nach Optimierung ein Bestimmtheitsmaß R2 von 0,64 und einen mittleren absoluten Fehler (MAE) von 4,12 auf. Der Fehler bezieht sich auf eine Effizienzskala von 1-100 (Energieklasse G-A). Nach Skalierung der Pipeline und durch Ergänzung weiterer Datenpunkte, konnte der Wert auf 0,84 erhöht werden. Durch die Ergänzung von vebrauchsabhängigen Merkmalen, erreichte das XGB-Regressionsmodell ein R2 von 0,94 und einen MAE von 1,46 über den Trainings- und Testdatensatz. Zur weiteren Validierung werden die Auswirkungen der einzelnen Merkmale über Shapley-Werte quantifiziert, um die Auswirkungen der Merkmale bei der Vorhersage zu interpretieren. Die entwickelten Modelle erreichten eine hohe Prognosegenauigkeit und demonstrierten eine signifikante Verbesserung gegenüber herkömmlichen Methoden. Die Erstellung der Datensätze erfolgte unter Verwendung der Programmiersprache Python sowie des Frameworks Scikit-learn (Version 1.4.1) zur Entwicklung der Modelle. Die erzeugten Datensätze und Modelle wurden in eine reproduzierbare Pipeline überführt und stehen nach Freigabe unter GitHub zur Verfügung.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider.
In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen.
Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten.
Einfach ehrlich : Prinzipien der Reduktion und Anpassungsfähigkeit : [Wintersemester 2023/2024]
(2024)
Pimp your Street : eine neue Gestaltung für die Porzer Stadtachse : [Wintersemester 2022/2023]
(2023)
Consequences of the consistent exact solution of Einstein{Cartan equation on the time dependence of Hubble parameter are discussed. The torsion leads to a space and time-dependent expansion parameter which results into nontrivial windows of Hubble parameter between diverging behavior.
Only one window shows a period of decreasing followed by increasing time dependence. Provided a known cosmological constant and the present values of Hubble and deceleration parameter this changing time can be given in the past as well as the ending time of the windows or universe. The comparison with the present experimental data allows to determine all parameters of the model.
Large-scale spatial periodic structures appear. From the metric with torsion outside matter, it is seen that torsion can feign dark matter.
KI-basierte Chatbots erlangen zunehmend Bedeutung im Bereich der Beratung und Therapie zur psychischen Gesundheit. Dabei sind Expertensysteme und generative Systeme als technische Grundlagen hinsichtlich der möglichen Effekte zu unterscheiden. Hinsichtlich der sozialen Effekte in der Mensch-Maschine-Interaktion beschreibt und definiert der Beitrag das Phänomen der quasisozialen Beziehung. Besonders relevant sind in diesem Zusammenhang Selbstoffenbarungseffekte, d.h. die Preisgabe persönlicher Informationen, die durch (zugeschriebene) Eigenschaften von Chatbots beeinflusst werden können. In der Beratung zeigt sich das im Teilen von selbstbezogenen Informationen mit einem kommunikativen Gegenüber und führt in Beziehungen zum Aufbau von Nähe. Diskutiert werden Effekte, Chancen und Risiken für die Einordnung des Einsatzes solcher Chatbots in Beratung und Therapie.