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Das Prinzip der maximalen Entropie ist ein Verfahren der künstlichen Intelligenz, mit dem fehlendes stochastisches Wissen generiert werden kann. Dadurch ist die Methode für alle Aufgabenstellungen anwendbar, in denen temporär oder dauerhaft nur unvollständiges Wissen vorliegt. Das Prinzip fügt zu vorhandenem lückenhaften Wissen so viel, wie möglich Unsicherheit hinzu und minimiert dadurch nicht gerechtfertigte si-chere Annahmen. Anhand eines einfachen Beispiels mit zwei booleschen Zufallsvariablen wird die Überwachungseinrichtung einer Produktionsanlage modelliert. Dabei liegt über die Güte der Überwachung nur unvollständiges Wissen vor. Aus den gegebenen Informationen werden nun die Berechnungsschritte hin bis zu einer vollständigen Wahrscheinlichkeitsverteilung demonstriert. Diese Verteilung repräsentiert das vollständige Wissen aller Zusammenhänge des Modells. Die so gewonnene Wahrscheinlichkeitsverteilung wird abschließend zur Bewertung der Güte der Überwachungsanlage genutzt und ermöglicht dabei statistische Aussa-gen, welche mit dem ursprünglich gegebenen Wissen nicht möglich wa-ren.
Das Konzept „StudierES- Personalisierte Strategien für erfolgreiches Studieren“ zeichnet sich durch das Thematisieren von Arbeits- und Lernstrategien zum erfolgreichen Studieren, die Anleitung und Begleitung von strukturierten Reflexionsprozessen mittels Bildungsportfolio sowie die Angebote flexibler Lernräume, den Kompetenzmosaiken, zur Aneignung und Vertiefung von Kompetenzen im wissenschaftlichen Arbeiten sowie den erforderlichen digitalen Kompetenzen. Die Evaluationsergebnisse im Entwicklungs- und Forschungsprozess geben Hinweise für die Weiterentwicklung von Studium und Lehre und können somit zu veränderten Kommunikations- und Kooperationsstrukturen in der Hochschule beitragen.
Ziel ist es, die Qualität von Lehre und Studium durch die Integration von Arbeits- und Lernstrategien im Studium bei gleichzeitiger Implementierung von strukturierten Reflexionsprozessen mit Lernprozessbegleitung schrittweise zu verbessern. Zur Förderung der Eigenverantwortung von Studierenden bedarf es zusätzlich dem Bewusstwerden von Anforderungen im Studium und die Aneignung von adäquaten Kompetenzen in flexiblen Lernräumen. Im Entwicklungsprozess wurde erkennbar, dass die Förderung digitaler Kompetenzen für ein lernwirksames und erfolgreiches Studium eine Erweiterung der Bildungsziele notwendig macht. Umfangreiche Ergebnisse aus den Perspektiven der Studierenden und den Lehrenden und im Entwicklungsprozess von StudiereES zeigen konkrete Hinweise, Chancen und Grenzen zu innovativen Entwicklungen in Studium und Lehre auf.
Als Fazit des Entwicklungs- und Forschungsprozesses zu StudierES mit Transfer in Lehre und Studium zeigt das Modell „Architektur für erfolgreiches Lehren und Studieren“ die Komplexität und die Vielfalt der Gestaltungsmöglichkeiten der aufeinander abzustimmenden Ziele, Methoden, Medien und Materialien in Lehre und Studium auf.
Die Positionsbestimmung im Indoor-Bereich
ermöglicht im Vergleich zu GPS komplett neue
Anwendungsszenarien. Hierfür ist Technologie notwendig,
welche immer weiter untersucht werden muss, um dessen
Systemgrenzen aufzuzeigen. Die Firma Decawave stellt mit dem
DWM1001 ein Ultrabreitbandmodul zur Verfügung, welches
eine Positionsbestimmung bis zu 10 Zentimetern Genauigkeit
erfüllen soll. Wie sich herausstellt, trifft dies nicht für die Höheninformation der Position zu.
Der Beitrag fragt danach, wie ein Konzept kritischer Professionalisierung, welches Aneignungs- bzw. Nutzer*innenperspektiven und arbeitsbündnistheoretische Überlegungen (insbesondere bezogen auf Schutz der Integritäten) zusammendenkt, eine Orientierungsfolie für die sich aus der Covid-19 Pandemie ergebenden Herausforderungen in der Offenen Kinder- und Jugendarbeit sein kann. Jugendarbeit allgemein und Offene Kinder- und Jugendarbeit im Besonderen sind gerade angesichts der gegenwärtigen Pandemiesituation aufgefordert, neue Praxen zu entwickeln, um Aushandlung, Partizipation und Sorge auch im digitalen Raum zu realisieren.
Mikroskopische Simulationen zur Fahrzeugsimulation sind eine wichtige Komponente zur Entwicklung für Algorithmen autonomer Fahrzeuge. Die Generierung notwendiger Szenarien mit synthetischen Methoden ist zeitaufwendig oder bildet die Realität nicht ausreichend nach. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines Toolsets zur Generierung realistischer Szenarien aus realen Messdaten für die Simulationsumgebung LGSVL. Das Resultat dieser Arbeit ist ein Prototyp zur Extraktion und Vorverarbeitung der Messdaten, die Generierung einer Karte aus Kartendaten
und Integration dieser in eine Simulation. Weiterhin wurde eine Anbindungsmöglichkeit zur Steuerung der Fahrzeuge und dem Datenaustausch mit der Softwarebibliothek ROS untersucht.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines robusten Positionsschätzers. Die Positionsschätzung findet für einen mobilen Roboter statt, welcher autonom einen Rundkurs abfährt.
Mithilfe des von Thrun et al. entwickelte FastSLAM Ansatz wird ein Konzept zur Filterung der Position entwickelt. Geeignete Umweltinformationen werden für die kontinuierliche Korrektur ermittelt und beschrieben. Für die Korrektur wird die Charakteristik der Rennstrecke genutzt.
Durch eine Validierung des Konzepts wird die Funktionalität gezeigt und ein Einblick in die erforderliche Rechenleistung gegeben.
Design of a transverse controller for an autonomous driving model car based on the Stanley approach
(2020)
The Stanley approach is an established transverse controller
for autonomous vehicle’s to follow a desired reference
path accordingly. In this publication, functional extensions of
the Stanley algorithm are demonstrated. The resulting overall
lateral controller can be used for autonomous model cars
especially.