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Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten von Verbraucher*innen in Deutschland in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Angesichts der gegenwärtigen ökologischen Herausforderungen und der technologischen Innovationen in der Modeindustrie konzentriert sich die dritte Ausgabe auf die Analyse des nachhaltigen Kauf- und Konsumverhaltens von Verbraucher*innen in Deutschland. Daran anknüpfend befasst sich die Deep-Dive-Studie mit der Frage, wie sich unterschiedlich hohe Rücksendegebühren auf das Bestellverhalten von Online-Käufer*innen im Modehandel auswirken und welche Rolle das Umweltbewusstsein der Verbraucher*innen dabei spielt.
This study presents a comprehensive evaluation of force sensors manufactured through conventional CNC machining, laser powder bed fusion (LPBF), and material extrusion (MEX) 3D printing methods. The study utilized a combination of finite element method (FEM) simulations, functional testing, durability assessments, and ultimate strength testing in order to assess the viability of additive manufacturing for sensing technology applications. The FEM simulations provided a preliminary framework for predictive analysis, closely aligning with experimental outcomes for LPBF and conventionally manufactured sensors. Nevertheless, discrepancies were observed in the performance of MEX-printed sensors during ultimate strength testing, necessitating the implementation of more comprehensive modeling approaches that take into account the distinctive material characteristics and failure mechanisms. Functional testing confirmed the operational capability of all sensors, thereby demonstrating their suitability for the intended application. Moreover, all sensors exhibited resilience during 50,000 cycles of cyclic testing, indicating reliability, durability, and satisfactory fatigue life performance. Notably, sensors produced via LPBF exhibited a significant increase in strength, nearly three times that of conventionally manufactured sensors. These findings suggest the potential for innovative sensor design and the expansion of their use into higher-loaded applications. Overall, while both LPBF and conventional methods demonstrated reliability and closely matched simulation predictions, further research is necessary to refine modeling approaches for MEX-printed sensors and fully unlock their potential in sensing technology applications. These findings indicate that additive manufacturing of metals may be a viable alternative for the fabrication of biomedical sensors.
Imaging methods by the means of optical sensors are applied in diverse scientific areas such as medical research and diagnostics, aerodynamics, environmental analysis, or marine research. After a general introduction to the field, this review is focused on works published between 2012 and 2022. The covered topics include planar sensors (optrodes), nanoprobes, and sensitive coatings. Advanced sensor materials combined with imaging technologies enable the visualization of parameters which exhibit no intrinsic color or fluorescence, such as oxygen, pH, CO2, H2O2, Ca2+, or temperature. The progress on the development of multiple sensors and methods for referenced signal read out is also highlighted, as is the recent progress in device design and application formats using model systems in the lab or methods for measurements’ in the field.
The Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) is the standard technology to query information stored in directories. These directories can contain sensitive personal data such as usernames, email addresses, and passwords. LDAP is also used as a central, organization-wide storage of configuration data for other services. Hence, it is important to the security posture of many organizations, not least because it is also at the core of Microsoft’s Active Directory, and other identity management and authentication services.
We report on a large-scale security analysis of deployed LDAP servers on the Internet. We developed LanDscAPe, a scanning tool that analyzes security-relevant misconfigurations of LDAP servers and the security of their TLS configurations. Our Internet-wide analysis revealed more than 10k servers that appear susceptible to a range of threats, including insecure configurations, deprecated software with known vulnerabilities, and insecure TLS setups. 4.9k LDAP servers host personal data, and 1.8k even leak passwords. We document, classify, and discuss these and briefly describe our notification campaign to address these concerning issues.
Background
Artificial intelligence (AI) has the capability to analyze vast amounts of data and has been applied in various healthcare sectors. However, its effectiveness in aiding pharmacotherapy decision-making remains uncertain due to the intricate, patient-specific, and dynamic nature of this field.
Objective
This study sought to investigate the potential of AI in guiding pharmacotherapy decisions using clinical data such as diagnoses, laboratory results, and vital signs obtained from routine patient care.
Methods
Data of a previous study on medication therapy optimization was updated and adapted for the purpose of this study. Analysis was conducted using R software along with the tidymodels extension packages. The dataset was split into 74% for training and 26% for testing. Decision trees were selected as the primary model due to their simplicity, transparency, and interpretability. To prevent overfitting, bootstrapping techniques were employed, and hyperparameters were fine-tuned. Performance metrics such as areas under the curve and accuracies were computed.
Results
The study cohort comprised 101 elderly patients with multiple diagnoses and complex medication regimens. The AI model demonstrated prediction accuracies ranging from 38% to 100% for various cardiovascular drug classes. Laboratory data and vital signs could not be interpreted, as the effect and dependence were unclear for the model. The study revealed that the issue of AI lag time in responding to sudden changes could be addressed by manually adjusting decision trees, a task not feasible with neural networks.
Conclusion
In conclusion, the AI model exhibited promise in recommending appropriate medications for individual patients. While the study identified several obstacles during model development, most were successfully resolved. Future AI studies need to include the drug effect, not only the drug, if laboratory data is part of the decision. This could assist with interpreting their potential relationship. Human oversight and intervention remain essential for an AI-driven pharmacotherapy decision support system to ensure safe and effective patient care.
Zeitenwende für Sparer? Was die Rückkehr der Zinsen für die private Vermögensbildung bedeutet
(2024)
Während das Ertragswertverfahren nach IDW S1 mit Hilfe des Capital Asset Pricing Models (CAPM) die Kapitalkosten aus den Verhältnissen am Kapitalmarkt zum Bewertungsstichtag ableitet, arbeitet das vereinfachte Ertragswertverfahren nach §§ 199 ff. BewG für Stichtage seit dem Jahr 2016 mit einem festen Multiplikator. Veränderliche Kapitalmarktzinsen auf der einen und ein feststehender Multiplikator auf der anderen Seite führen stichtagsabhängig zu Unterschieden im Bewertungsergebnis. Angesichts der aktuellen Rechtsprechung des BFH, der gestiegenen Kapitalmarktzinsen und veränderlicher Risikofaktoren sollen für die Jahre ab 2016 für den Marktdurchschnitt und für ausgewählte Branchen die so ermittelten Kapitalkosten mit dem Multiplikator nach § 203 BewG verglichen werden. Der Beitrag schließt mit einem kurzen Fazit zur Verfahrenswahl.
Der vorliegende Beitrag unternimmt den Versuch, Kompetenzbereiche zu
identifizieren, welche Soziale Organisationen bei der Bewältigung der Auswirkungen des digitalen Wandels unterstützen können. Dazu wird im ersten Schritt ein knapper Einblick in die diesbezügliche Fachdebatte gegeben und dargestellt, dass dort verstärkt Kompetenzen als Schlüssel zur Bewältigung des digitalen Wandels ausgemacht werden. Im Anschluss daran werden eine Transferleistung
für die Profession der Sozialen Arbeit vorgenommen und entsprechende Kompetenzbereiche für Soziale Organisationen vorgestellt. Im abschließenden Fazit wird auf die Bedeutung einer digital-spezifischen Kompetenzvermittlung in der
(Pflicht-)Ausbildung von Sozialarbeitenden hingewiesen.
This study investigates the impact of Large Language Model (LLM) parameters, specifically
temperature and top P, on Supply Chain Risk Detection (SCRD). With a heightened focus
on Supply Chain Risk Management (SCRM) using AI, the research employs a Design of
Experiments (DoE) approach. The results reveal optimal temperature values for valid
assessments in SCRD applications. The study emphasizes the importance of tailored LLM
parameter settings, contributing insights for future research and practical applications in
enhancing supply chain resilience. Suggestions for incorporating Response Surface
Methodology (RSM) and refining the process are proposed for further investigation.
Für viele Problemstellungen erscheinen interdisziplinäre Teams eine großartige Idee zu sein. Jedoch ist das Führen dieser Teams anspruchsvoll. Dies liegt an steigenden Anforderungen der Auftraggeber und unterschiedlichen Erwartungen der Teammitglieder zugleich. Aber wie können Teamleiter diesen zunehmend komplexen Anforderungen genügen? Dieses Buch bietet eine kompakte Einführung in die ergebnisorientierte Teamführung und hebt vier wesentliche Eckpunkte hervor, die die Wahrscheinlichkeit eines Teamerfolgs erhöhen können: Teamgeist für interdisziplinäre Arbeit, klare Kommunikation, stetiges vereinfachen, sowie kontinuierliches reflektieren und weiterentwickeln. Basierend auf aktuellen Ergebnissen der Teamforschung entwickelt das Buch einen praktischen Überblick für Führungskräfte, um ihre persönlichen Fähigkeiten weiterzuentwickeln und die bestehenden Ressourcen der Organisation besser zu nutzen.
Dieses Essential beleuchtet die zentralen Aspekte und Abläufe bei der Entwicklung nachhaltiger Immobilien. Von der Zustandsanalyse über die Projektidee bis hin zur Wirtschaftlichkeitsanalyse werden wichtige Schritte und Konzepte erläutert, um eine langlebige, ökologische und sozialverträgliche Immobilie zu gestalten, die zugleich wirtschaftlichen Erfolg verspricht.
In diesem Open Access-Buch wird auf Grundlage der Anforderungen potenzieller Stakeholder, der bestehenden regulatorischen Vorgaben und des Status quo der externen Unternehmensberichterstattung über digitale Transformation ein innovatives Berichtskonzept entwickelt, welches Berichterstellern eine Hilfestellung bietet, die Entscheidungsnützlichkeit ihrer externen Unternehmensberichterstattung zu erhöhen. Digitale Transformation ist eines der Megathemen unserer heutigen Zeit und kann entscheidend für den Erfolg und Fortbestand von Unternehmen sein. Dementsprechend ist i. S. d. Stakeholder- und der Agency-Theorie davon auszugehen, dass sowohl die externen Stakeholder als auch das Management eines Unternehmens ein Interesse an der Veröffentlichung diesbezüglicher Informationen haben, um die Erreichung ihrer persönlichen Ziele beurteilen zu können und schließlich den Fortbestand des Unternehmens zu sichern. Explizite Vorgaben oder Empfehlungen zur externen Unternehmensberichterstattung über digitale Transformation gab es bisher nicht. Die bis dato unerforschten Anforderungen von Stakeholdern an eine solche Berichterstattung sowie die nur unzureichend erforschte Berichterstattungspraxis stellten Unternehmen darüber hinaus vor die Herausforderung, diesbezüglich entscheidungsnützliche Informationen zu berichten.
Der Artikel, behandelt das Projekt PATIENCE, welches die Implementierung von Advanced Practice Nurses (APN) in der alterstraumatologischen Versorgung eines deutschen Universitätsklinikums zum Ziel hat. Der Hintergrund des Projekts liegt in der steigenden Anzahl alterstraumatologischer Patient*innen und deren komplexen Versorgungsbedarfen. Diese Patient*innen haben häufig multiple Erkrankungen und erfordern eine Kombination aus akutmedizinischer und rehabilitativer Versorgung.
Das Projekt PATIENCE strebt eine bedarfsorientierte Entwicklung und Implementierung von APN an, die auf die spezifischen Bedürfnisse dieser Patient*innen eingehen. Dazu werden internationale Literaturstudien durchgeführt und qualitative Interviews mit Patient*innen, Angehörigen und dem multiprofessionellen Team durchgeführt. Ziel ist es, ein Rollen- und Aufgabenprofil für APN zu entwickeln und dieses über auf einer Modellstation zu pilotieren.
Die Einführung von APN wird als eine mögliche Lösung angesehen, um den wachsenden Anforderungen in der Pflege gerecht zu werden. APN sollen durch ihre spezialisierte Ausbildung und Qualifikation die Versorgung koordinieren, eigenverantwortlich agieren und die interprofessionelle Zusammenarbeit fördern.
What constitutes social work is a central question in theory building. If social work wants to be more than a model idea, we cannot answer this question without looking at social work practice.
The article presents ‘doing social work’ as an approach to theorising social work through
ethnographic research. In addition to the basic theoretical and methodological characteristics of the approach, we present four modes of doing social work, which have been developed based on a comparison of different ethnographic studies in different fields: deciding in uncertainty; playing with ambiguity; using categories of difference; and disciplining the everyday. In the following, the mode of playing with ambiguity will be singled out and presented in detail, as it has an important impact on doing relationship while doing social work. In the article, we will use ethnographic data and examples to show how actors actively deal with different roles without making this explicit.
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.