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Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden.
Dieser Beitrag ist im Rahmen des Forschungsschwerpunktes Herbar Digital an der Fachhochschule Hannover entstanden. Es wird ein neuartiges Geschäftsprozessmodell für die Generierung und Digitalisierung von Herbarbelegen vorgestellt, in das mittels eines Prozessmusters eine Fertigungssteuerungskomponente eingebettet ist. Dieser Ansatz ist ein Beitrag zur Entwicklung eines präzisen Prozesscontrollings, das Herbarien ermöglichen soll, die massenhafte Digitalisierung von Herbarbelegen effizient durchzuführen.
Ein Schnittstellen-Datenmodell der Variabilität in automatisch bewerteten Programmieraufgaben
(2018)
Automatisch bewertete, variable Programmieraufgaben stellen besondere Schnittstellenanforderungen an Autobewerter (Grader) und Lernmanagementsysteme (LMS). Um Wiederverwendung von Aufgaben über Systemgrenzen hinweg zu begünstigen, schlagen wir vor, Aufgabenschablonen durch eine von allen beteiligten Systemen genutzte Middleware zu instanziieren und dabei Variabilitätsinformationen in einem Schnittstellen-Datenmodell zu transportieren. Wir stellen ein solches Datenmodell vor, welches für die Grader-unabhängige Kommunikation mit LMS ausgelegt ist und beispielhaft im Autobewerter Graja implementiert wurde. Zudem wird eine Dialogkomponente für die manuelle Werteauswahl vorgestellt, die auch bei großen Wertemengen effizient und Grader-unabhängig einsetzbar ist. Die Eignung des Dialogs und des Datenmodells wird anhand eines typischen Bewertungsszenarios diskutiert.
Der zunehmende Anteil erneuerbarer Energien an der Stromproduktion Deutschlands erfordert einen ebenso steigenden Anteil der erneuerbaren Energien an der Bereitstellung von Regelenergie zur Stabilisierung der Stromnetze. Durch die Möglichkeit der zeitlichen Entkopplung von Gas- und Stromproduktion ist insbesondere die Biogastechnologie für die Bereitstellung von Regelenergie geeignet. Der vorliegende Beitrag skizziert ein Steuerungssystem für virtuelle Biogas-Verbundkraftwerke, dessen Oberziel die Stabilisierung des Stromnetzes ist. Die Entwicklung des Systems erfolgt im Zuge des Forschungsprojekts VKV Netz und wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.
Der zukünftig steigende Bedarf an Bereitstellung von Regelenergie aus regenerativen Kraftwerken sowie sinkende EEG-Tarifstrukturen im Bereich Biogas führen zur Notwendigkeit einer Entwicklung alternativer Betriebs- und Vergütungsmodelle. Der vorliegende Beitrag skizziert ein wirtschaftliches Ausgleichssystem für virtuelle Biogas-Verbundkraftwerke. Es beschreibt, welche Kosten und Erlöse in virtuellen Biogas-Verbünden generiert werden, sofern diese teilautomatisiert und auf die regionale Netzstabilität fokussiert betrieben werden. Das wirtschaftliche Ausgleichssystem ist ein Teil des im Forschungsvorhaben VKV Netz zu entwickelnden Steuerungssystems für virtuelle Biogas-Verbundkraftwerke (http://vkvnetz.de).
Einfluss von Industrie 4.0 auf die Anwendbarkeit von Lastmanagement in der industriellen Produktion
(2018)
Technische Energiemanagementsysteme (kurz und im Folgenden tEnMS) in der produzierenden Industrie dienen heute meinst dem Messen, Speichern und Auswerten von Energieverbrauchsdaten. Allerdings besteht auch die Möglichkeit der Vorhersage und aktiven Einflussnahme auf die Energieaufnahme von Produktionsumgebungen durch das tEnMS. Derartige Funktionen werden als Prognose- und Lastmanagementfunktionen bezeichnet. Industrielle Produktionsumgebungen erfahren im Rahmen von Industrie 4.0 einen Wandel. Dieser Beitrag soll aufzeigen, wie tEnMS durch den beschriebenen Wandel beeinflusst werden und welche Chancen sich daraus für zukünftige tEnMS ergeben.
Das Forschungsprojekt „Herbar Digital” [JKS00] startete 2007 mit dem Ziel der Digitalisierung des Bestands von mehr als 3,5 Millionen getrockneter Pflanzen bzw. Pflanzenteile auf Papierbögen (Herbarbelege) des Botanischen Museums Berlin. Da gelegentlich der Sammler der Pflanze unbekannt ist, wurde in der vorliegenden Arbeit ein Verfahren entwickelt, um aus kursiv geschriebenen Buchstaben deren Schreiber zu bestimmen. Dazu muss der statische Buchstabe in eine dynamische Form gebracht werden. Dies geschieht mit dem Modell einer trägen Kugel, die durch den Schriftzug rollt. Bei dieser Offline-Schreibererkennung werden verschiedene Verfahren wie die Nachbildung der Schreiblinie einzelner Buchstaben durch z.B. Legendre-Polynome verwendet. Bei Verwendung nur eines Buchstabens der Schreiber wird eine Erkennungsrate von durchschnittlich 40% erreicht. Durch Kombination von mehreren Buchstaben steigt die Erkennungsrate stark an und beträgt bei 13 Buchstaben und 93 Schreibern einer internationalen Datenbank 98,6%.
Beitrag zum Workshop "Informationskompetenz im Norden" am 01.02.2018 im Bibliotheks- und Informationssytem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.
Es geht zunächst darum, welche Ansätze und Projekte die Schreibwerkstatt verfolgt, um Informations- & Schreibprozesse an der Hochschule Hannover zu fördern.
Da es gemeinsame Ziele und Zielgruppen von sowie inhaltliche Überschneidungen zwischen Bibliothek und Schreibwerkstatt gibt, werden Kooperationsbeispiele und Vorteile der Zusammenarbeit vorgestellt.
Generalisierte Rechtsdokumente, bei denen für die individuellen Ausprägungen eines Vertrages die Positionen im Text bekannt sind, können eingesetzt werden, um erstens das Genehmigungsverfahren von Neuverträgen automatisiert zu unterstützen und zweitens als Vertragsgenerator neue Rechtsdokumente vorausgewählt zur Verfügung zu stellen. In diesem Beitrag wird, mithilfe von bekannten juristischen Texten gezeigt, wie formelhafte Textabschnitte identifiziert und häufige individuelle Ausprägungen klassifiziert werden können, um als Musterabschnitte eingesetzt zu werden. Es werden Einsatzbereiche vorgestellt und vorhandenes Potential für Legal Tech-Anwendungen aufgezeigt.