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Der Abschlussbericht fasst die im Wintersemester 2023/2024 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt befasste sich mit der Fragestellung, wie sich hochperformanter Code in systemfernen Programmiersprachen wie Java oder JavaScript integrieren lässt, um die vorhandene Hardwareleistung moderner CPUs und GPUs besser ausnutzen zu können. Derzeitig wird hierzu sowohl im Umfeld der Java-Plattform als auch in einer Working Group des World Wide Web Consortiums an Vorschlägen zur verbesserten SIMD-Integration gearbeitet. Im Forschungprojekt wurden diese Vorschläge aufgegriffen und hinichtlich des resultierenden Programmieraufwandes und der erzielbaren Leistungssteigerung qualitativ und quantitativ bewertet. Für JavaScript-basierte Browseranwendungen standen die Schnittstellen WebGPU und WebGL im Mittelpunkt, im Java-Umfeld wurden die drei Schnittstellen Foreign Functions & Memory API, Java Vector API und Java Native Interface (JNI) miteinander verglichen und bewertet.
Analyse und Entwicklung der Selbstschutz- und Selbsthilfefähigkeit von Senioren- und Pflegeheimen
(2013)
Abschlussbericht FEP 2022
(2022)
Der Abschlussbericht fasst die im Sommersemester 2022 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt gliederte sich in drei thematische Blöcke. Der erste Block betrachtete den aktuell aufkommenden Ansatz, WebAssembly-Anwendungen in serverseitigen Umgebungen auszuführen. Die vielfältigen Leistungsfaktoren, z. B. mögliche Quellsprachen, Werkzeuge und Plattformen, wurde in systematischen Messungen hinsichtlich ihres Einflusses und der Leistungsfähigkeit miteinander verglichen. Im zweiten Themenblock standen jeweils zwei Programmiersprachen im Mittelpunkt. So wurden die Programmiersprachen Rust und Go hinsichtlich der Unterstützung von Nebenläufigkeit anhand des Beispiels eines prototypischen Webservers analysiert und gegenübergestellt. Weitere Leistungsdaten wurden für die Sprachen Rust und Python hinsichtlich der Verarbeitung von Graphalgorithmen erhoben und verglichen. Der dritte Themenblock befasste sich mit Kommunikationsaspekten in Service-Mesh-Architekturen. Hier wurden verschiedene Circuit-Breaker-Implementierungen sowie unterschiedliche Proxy-Ansätze zur Steuerung des Nachrichtenverkehrs gegenübergestellt und bewertet.
Das vorliegende Handbuch ist im Rahmen des EU-Projektes "Energyducation" (Förderkennzeichen KA2 2018-1-ES01-KA202-050327) entstanden und von Berufspädagogen, überwiegend praktizierenden Berufsschullehrerinnen und -lehrern, aus Deutschland (Institut für Berufliche Lehrerbildung an der FH Münster), den Niederlanden (Alfa-college in Groningen), Norwegen (NTI-MMM AS in Oslo) und Spanien (CIFP USURBIL LHII in Usurbil) verfasst worden. Vorlage war eine englische Fassung die umfangreich überarbeitet und im Hinblick auf die im deutschen Sprachraum vorherrschenden Begrifflichkeiten und Konzepte hin geschärft wurde.
Es dokumentiert die mit dem projektbasierten Lernen gesammelten Erfahrungen aus der Sicht von Praktikern. Die Besonderheit ist, dass die Erfahrungen untereinander abgeglichen wurden und damit länderübergreifende Erkenntnisse zusammengeführt wurden. Das vorliegende Handbuch versteht sich dabei nicht als wissenschaftliches Werk, greift aber Erkenntnisse aus der Lehreraus- und -fortbildung auf und stellt diese vor dem Hintergrund der gesammelten Erfahrungen dar.
Jugendmedienschutz bei gewalthaltigen Computerspielen. Eine Analyse der USK-Alterseinstufungen
(2007)
NRW isst besser!
(2021)
The EGU Journal of Renewable Energy Short Reviews (EGUJRenEnRev) is a teaching project rather that a regular scientific journal. To publish in this journal, it is a premise to take part in the master course wind power, hydro power and biomass usage at the faculty of Energy, Building Services and Environmental Engineering of the Münster University of Applied Sciences.
Students receive an equivalent of 2.5 credit points (European Credit Transfer and Accumulation System - ECTS) for their engagement in the course and for publishing a short review article of at most 3000 words in this periodical. The publication process closely mimics the typical publication procedure of a regular journal. The peer-review process, however, is conducted within the group of course-participants.
Although being just an exercise, we think that publishing the outcome of this course in a citable manner is not only promoting the motivation of our students, but may also be a helpful source of introductory information for researchers and practitioners in the field of renewable energies. We encourage students to write their articles in English, but this is not mandatory. The reader will thus find a few articles in German language. To further encourage students practicing English writing, perfect grammar is not part of the assessment.
We especially thank our students for working with LaTeX on Overleaf, although LaTeX is new to some of them. In this way, the editorial workload was reduced to a minimum. We also thank our students for sharing their work under the creative commons attribution licence (CC-BY). I appreciate their contribution to scientific information, being available to every person of the world, almost without barriers. I also thank the corresponding authors and publishers of the cited work, for granting permission to reuse graphics free of charge. All other figures had to be replaced or removed prior to publication.
Diese Arbeit befasst sich mit Kostentrends in Zusammenhang mit technologischem Lernen von Windenergie an Land in den USA, in Deutschland und weltweit. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Lernkurve für Windenergie an Land zu bestimmen. Dafür wurden Daten zu Stromgestehungskosten (LCOE) und Kosten für die Installation (COP) von Windenergieanlagen (WEA) im Zeitraum von 1983 bis einschließlich 2020 gesammelt, grafisch dargestellt und weitergehend ausgewertet. Die grafische Darstellung der Datenlage verdeutlicht die zeitliche Entwicklung der Technologie. Zur Beschreibung dieser Lernkurven wurden die Progress Ratio (PR) und Learning Rate (LR) in fünf unterschiedlichen Modellen bestimmt. Anhand derer sich in Kombination mit der zukünftig installierten Leistung von WEA eine Prognose über zukünftige Kosten ableiten lässt. Die ermittelten LR bewegen sich zwischen 13 % und 28 %, woraus sich LCOE im Jahr 2030 zwischen 44,03 US$/MWh und 61 US$/MWh ergeben.