Refine
Document Type
- Conference Proceeding (100) (remove)
Year of publication
- 2021 (100) (remove)
Keywords
- Blockchain (11)
- Maschinelles Lernen (4)
- Rapid Prototyping <Fertigung> (4)
- Industrie 4.0 (3)
- Laserauftragschweißen (3)
- 3D-Druck (2)
- Asphaltvermessung (2)
- Autonomes Fahrzeug (2)
- DeFi (2)
- Digitaler Zwilling (2)
Der Einsatz von Automatisierungstechnik zur Produktion
von Einzelstücken ist in kleinen und mittleren Unternehmen derzeit häufig nicht wirtschaftlich. Gründe hierfür sind einerseits die hohen Investitionskosten und zusätzlich die notwendigen Umrüst- sowie Adaptionsvorgänge, welche in der Regel manuell vorgenommen werden müssen. Dagegen steht der aktuelle Fachkräftemangel, welcher eine effiziente Nutzung der vorhandenen Personalressourcen erforderlich macht. Durch einen Part-to-Tool-Ansatz wird im vorliegenden Beitrag ein Ansatz aufgezeigt, um die maschinelle Produktion von Einzelteilen für kleine Unternehmen im Holzbau praktikabel zu machen. Dabei wird ein 6-Achs-Knickarm-Roboter so ausgerüstet, dass dieser alle Produktionsschritte ausführen und gleichzeitig das Bauteilhandling zum Be- und Entladen übernehmen kann. Durch die Verbindung zu einer übergeordneten Steuerungsebene und der Anbindung an eine Mensch-Maschine-Schnittstelle können ungelernte Mitarbeiter Einzelteile konfigurieren und automatisiert fertigen lassen.
This article aims to explain mathematically, why the so called double descent observed by Belkin et al., Reconciling modern machine-learning practice and the classical bias-variance trade-off, PNAS 116(32) (2019), p. 15849-15854, occurs on the way from the classical approximation regime of machine learning to the modern interpolation regime. We argue that this phenomenon may be explained by a decomposition of mean squared error plus complexity into bias, variance and an unavoidable irreducible error inherent to the problem. Further, in case of normally distributed output errors, we apply this decomposition to explain, why LASSO provides reliable predictors avoiding overfitting.
Ende Dezember 2019 infizierte sich in der chinesischen Stadt Wuhan vermutlich zum ersten Mal ein Mensch mit dem SARS-CoV-2 Virus. Um möglichst schnell nach einer Infektion reagieren zu können sind schnelle Diagnosemöglichkeiten von größter Bedeutung, um frühzeitig medizinische Maßnahmen ergreifen zu können. Zu diesem Zweck wird ein Bildverarbeitungsalgorithmus vorgestellt, der anhand von Röntgen-Thorax-Aufnahmen ermitteln kann, ob eine Virusinfektion oder eine bakterielle Infektion der Lunge vorliegt. Dieser soll vor allem zu einer schnelleren Diagnose von SARS-CoV-2 Virus-Infektionen in medizinisch unterversorgten Gebieten beitragen.
AnthroWorks3D: Digitalisierung von Skelettfundstücken und die virtuell osteologische Untersuchung
(2021)
In der Anthropologie werden körperliche Überreste von Menschen historischer und rezenter Zeiträume mit dem Ziel der Aufdeckung ihrer Lebensumstände untersucht. Das Projekt AnthroWorks3D der Hochschule Mittweida verbindet Methoden der Videospielentwicklung und Osteologie, um das Knochenmaterial schonend und hoch-auflösend durch eine 3D-Scanpipeline zu digitalisieren und virtuell, ortsunabhängig und parallel zu vermessen mit dem Ziel, den Verschleiß am Knochenmaterial zu minimieren und die Fundstücke möglichst vielen Forschen-den zugänglich zu machen. Die virtuelle Vermessung wurde in einem ersten Test in Zusammenarbeit der Abtei-lung für historische Anthropologie und Humanökologie des Johann-Friedrich-Blumenbach-Instituts für Zoologie und Anthropologie der Universität Göttingen evaluiert. Dabei schätzen über die Hälfte der befragten Anthropo-logen den Prototypen als Alternative zur physischen Untersuchung ein, besonders in Anwendungsfeldern, in denen das Knochenmaterial nur schwer zugänglich ist.
Das am LHM etablierte Verfahren des Mikro-SLM ist eine Weiterentwicklung des bereits seit mehreren Jahren in der Industrie etablierten „makroskopischen“ Selektiven Laserschmelzen (SLM). Unter Verwendung von idealen Parametern wurden unter Zuhilfenahme der VDI3405 Bauteile, Teststrukturen unterschiedlicher Art und Struktur und ein Demonstrator aus den Edelstahlpulvern 316L und 17-4PH angefertigt. Die Besonderheiten des Verfahrens sind der geringe Fokusdurchmesser von <30 μm und die geringen Pulverkorngrößen von <10 μm. Dadurch können Bauteile mit extrem kleinen Strukturauflösungen realisiert werden.
At a global level, different studies disclose that transport systems are responsible for 25% of CO2 emissions. In the context of sustainable mobility, one of the challenges in the short term is associated with the research and improvement of alternative fuels, which should allow a fast decrease in the generation of greenhouse gases due to sustainable transport means. In this sense, green hydrogen can play a fundamental role. Green hydrogen is the basis for producing synthetic fuels, which can replace oil and its derivatives. Synthetic fuels or e-fuel are hydrocarbons produced from carbon dioxide (CO2) and green hydrogen (H2) as the only raw materials. H2 or efuel could be used in many sectors (manufacturing, residential, transportation, mining and other industries). In this study, different applications of hydrogen are evaluated by techno-economic analysis. The main variable that affects the production of hydrogen and its derivatives is the cost of electricity. Considering the renewable energy potential of Chile, it is feasible to develop in Chile the green hydrogen production as an energy vector, which would be technically and economically viable, together with the environmental benefits
Smart Devices versprechen die ständige Erhebung und Kopplung von Daten mit vielfältigen Sensoren.
Mit Geräten der Gruppe für „Vital- und Ambiente-Monitoring“ lassen sich formal große Teile der Arbeitsanalytik abdecken. Auf Grund ihrer Mobilität, der Möglichkeit Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und für
Auswertungen über eigene Rechenkapazität und individualisierte Anzeigemöglichkeiten zu verfügen, erscheinen „Smart Devices“ als ideale Ergänzung für die Analyseaufgaben für arbeitsmedizinische oder arbeitshygienische Aufgabenstellungen. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer entsprechenden Studie vor. Es wurden Geräteklassifikationen erarbeitet, welche die Anwendungen für verschiedene Einsatzszenarien unterstützen. Als klassische Kriterien werden die Einordnung in Abhängigkeit des Mobilitätsgrades oder die verbaute Sensortechnologie und deren Messbereich betrachtet
Der Technologiesprung zum autonomen Fahren steht kurz bevor – und damit auch die Umsetzung im öffentlichen Straßenverkehr. Was technisch bereits in greifbare Nähe gerückt ist, stellt juristisch aber eine große Herausforderung dar. Wie soll autonomes Fahren reglementiert werden? Haftungs- und Strafbarkeitsfragen müssen vollkommen neu gedacht werden – und sind vermutlich nicht rechtssicher lösbar. Gleichzeitig gerät der deutsche Gesetzgeber unter internationalen Umsetzungsdruck.
Autonome, fahrerlose Einzelfahrer bei der Bahn können ein Ansatz sein, um wieder mehr insbesondere Güterverkehr von der Straße auf die Schiene zu holen. Hintergrund, Probleme und Lösungsansätze werden aufgezeigt. Dann erfolgt eine Vorstellung der in den letzten Jahren an der Hochschule Mittweida vor allem im Rahmen studentischer Projekte entwickelten Modellanlage zu ATLAS – „Asynchroner Transport-, Logistik- und Automatisierungsmodus auf der Schiene“. Das System wurde bereits auf der IWKM 2018 vorgestellt, seitdem gibt es signifikante Weiterentwicklungen insbesondere im Rahmen studentischer Arbeiten. Diese werden auch im Bezug zur realen Technik des autonomen und vernetzten Fahrens beschrieben und Perspektiven aufgezeigt.
Cryptocurrencies are characterized by high volatility, both in the short and long term. Experienced traders exploit this to make profits from price fluctuations by swing trading. However, this requires closely observing and analyzing the prices and trading positions at the right time. Only a few specialists, who spend time focusing on this, or optimized trading bots are able to actually make continuously profits. The autradix protocol is a selfoptimizing and self-learning parametric trading algorithm that analyzes price actions in real-time and adaptively optimizes the algorithm’s parameters to realize the user’s investment objective. Embedded in an adaptive genetic algorithm, possible parameterizations are simulated and the optimal for the investigated trading pairs are calculated. The generic trading protocol API enables coupling with various crypto exchanges and decentralized protocols. A smart contract based decentralized, trustless, and tokenized fund, controlled by a DAO, enables users to invest, operate trading agents, and to participate in the profits generated according to their share.