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This thesis investigates the integration of a deterministic approach into a neural network-based model for the analysis of OCT signals. The model is developed using a GAN architecture. The dataset for training the neural network is generated by a deterministic algorithm. After training, the modified model is capable of recognizing and reproducing fundamental physical patterns in the signal. The incorporation of the deterministic algorithm has expanded the model's applicability. It can now be applied to different source ranges and parameters of the OCT system used, facilitating the analysis of interferometric signals in medicine and industry.
Einleitung:
Der Schlaf nimmt ein Drittel der Lebenszeit ein. Dieser ist ein dynamisches Verhalten, welches durch komplizierte und präzise Mechanismen im Gehirn kontrolliert wird. Die Wichtigkeit erschließt sich nicht, wenn gut und ausreichend geschlafen wurde, sondern wenn der Schlaf zur kurz oder gestört war. Negative Konsequenzen nach einer schlechten Nacht können eine verminderte Leistungsfähigkeit oder ein erhöhtes Erkrankungsrisiko sein.
Ziel- und Fragestellung:
Das Ziel dieser Arbeit war es, einen ersten Einblick in das Schlafverhalten von Studierenden der Westsächsischen Hochschule Zwickau zu erlangen. Dadurch sollten Schwachstellen im Schlafverhalten und der Schlafqualität der Studierenden ermittelt werden und es sollten Hilfestelllungen bereitgestellt werden und das Schlafverhalten und die Schlafqualität zu verbessern.
Methodik: Das Design dieser Arbeit war eine Querschnittsstudie. Die Datenerhebung erfolgte über einen quantitativen online-Fragebogen. Dieser wurde im Zeitraum vom 13.08.2025 bis 8.09.2025 veröffentlicht. Die Veröffentlichung erfolgte über den E-Mail-Verteiler der Hochschule und ging an alle immatrikulierten Studierenden im Sommersemester 2025. Die Daten wurden deskriptiv mittels SPSS-Version 29 ausgewertet.
Ergebnisse:
Die meisten Studierenden der Westsächsischen Hochschule Zwickau weisen eine gute Schlafqualität auf. Diese hängt mit der hohen Anzahl an geschlafenen Stunden, der nicht häufig unterschiedlichen Bettgehzeiten, eines guten Einschlafverhaltens und einer nur selten bis manchmal eingeschränkte Leistungsfähigkeit zusammen. Soziodemographische Faktoren wie Alter, Geschlecht oder der angestrebte Abschluss beeinflussen das Schlafverhalten und die Schlafqualität kaum. Eine Nebentätigkeit beeinflusst das Schlafverhalten dahingehend, dass die Studierenden weniger Schlafen und zeitiger aufstehen.
Diskussion:
Um das Schlafverhalten und die Qualität weiter zu verbessern, ist von entscheidender Bedeutung vor dem Schlafengehen auf Blaulicht zu verzichten. Anstatt das Handy oder den Fernseher zu benutzen ist es ratsamer, ein Buch zu lesen oder einen Spaziergang zu machen. Ein mögliches auftretendes Problem der Studierenden ist die Müdigkeit am nächsten Tag in verschiedenen Situationen. Dieses Problem lässt sich durch ein verbessertes Einschlafverhalten beheben.
Theoretischer Hintergrund:
Rückenschmerzen zählen zu den häufigsten gesundheitlichen Beschwerden in der modernen Arbeitswelt und stellen sowohl für Beschäftigte als auch für Unternehmen eine erhebliche Belastung dar. Sie entstehen durch das Zusammenspiel körperlicher, psychischer und organisatorischer Faktoren. Betriebliche Prävention gilt daher als zentrale Maßnahme, um arbeitsbedingte Beschwerden zu reduzieren und die langfristige Gesundheit der Beschäftigten zu fördern. Dennoch zeigen Studien, dass bestehende Angebote häufig nicht ausreichend genutzt oder als wenig wirksam wahrgenommen werden.
Ziel- und Fragestellung:
Ziel der vorliegenden Arbeit war es, das Angebot, die Nutzung und die wahrgenommene Wirksamkeit betrieblicher Präventionsmaßnahmen zur Rückengesundheit zu untersuchen. Dabei stand die Frage im Mittelpunkt, welche individuellen und organisatorischen Faktoren die Inanspruchnahme beeinflussen und welche Barrieren einer aktiven Teilnahme entgegenstehen. Darüber hinaus sollten Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung betrieblicher Gesundheitsförderung identifiziert werden.
Methodik:
Die Untersuchung erfolgte als quantitative Querschnittsstudie an einer Hochschule sowie in mehreren Unternehmen. Daraus resultierten 384 auswertbare Datensätze. Hierbei wurden Daten zu demografischen Merkmalen, Rückenschmerzprävalenzen, Nutzung und Bewertung präventiver Maßnahmen sowie wahrgenommene Barrieren erhoben. Die Daten wurden deskriptiv und inferenzstatistisch mit SPSS ausgewertet.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse zeigten eine hohe Prävalenz von Rückenschmerzen (86,9 % innerhalb der Stichprobe) bei gleichzeitig nur moderater Nutzung vorhandener Präventionsangebote. Frauen und ältere Beschäftigte beteiligten sich häufiger an Präventionsmaßnahmen, während Studierende und Teilzeitkräfte geringere Teilnahmequoten aufwiesen.
Zeitmangel und Informationsdefizite stellten die häufigsten Barrieren dar.
Diskussion und Schlussfolgerungen:
Die Befunde verdeutlichten die Notwendigkeit, betriebliche Präventionsmaßnahmen stärker in den Arbeitsalltag zu integrieren, strukturell zu verankern und durch gezielte Kommunikationsstrategien sichtbarer zu machen. Eine stärkere Verbindung von ergonomischen, organisatorischen und motivationalen Ansätzen kann die Wirksamkeit und Akzeptanz betrieblicher Prävention langfristig erhöhen. Die Ergebnisse unterstreichen, dass betriebliche Prävention vor allem dann wirksam ist, wenn ergonomische, organisatorische und verhaltensbezogene Maßnahmen sinnvoll miteinander kombiniert werden und Beschäftigte aktiv in die Gestaltung einbezogen sind.
Offene Büro- und Arbeitswelten gelten heute als Sinnbild zeitgemäßer Unternehmensstrukturen. Sie fördern den Austausch, die interdisziplinäre Zusammenarbeit sowie eine effiziente Raumnutzung, stellen jedoch zugleich erhöhte Anforderungen an die Konzentrationsfähigkeit, das Wohlbefinden und die Stressregulation der Mitarbeitenden.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Zusammenhänge zwischen objektiv erfassbaren Umgebungsgeräuschen und dem subjektiv erlebten Stresserleben der indirekten Mitarbeitenden des BMW-Werkes in Leipzig zu untersuchen. Darüber hinaus sollen weitere umweltbezogene Einflussfaktoren identifiziert werden, die das Stresserleben prägen, sowie individuelle und organisatorische Bewältigungsstrategien systematisch erfasst werden. Die gewonnenen Erkenntnisse münden in einem praxisorientierten Handlungsleitfaden, der dem Unternehmen als Grundlage für eine gesundheitsförderliche Gestaltung von Arbeitsplätzen dienen soll.
Diese Arbeit untersucht die Charakterisierung einer Swept-Source VCSEL für Anwendungen der optischen Kohärenztomografie. Ziel war es, das spektrale Emissionsverhalten im Dauerstrich und gepulsten Betrieb zu erfassen, die linearen Abhängigkeiten der Emissionswellenlänge von Betriebsstrom und Betriebstemperatur (Wellenlängenkennlinie) zu bestimmen und die Eignung
der Lichtquelle für OCT-Messaufgaben zu bewerten.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein kompaktes Gitterspektrometer entwickelt und aufgebaut, das ein zeitliches Auflösungsvermögen 20 ns bei einem spektralen Auflösungsvermögen von ≈ 1,112 · 10^4 erreicht. Auf dieser Grundlage wurden die Wellenlängenkennlinie einer Swept-Source VCSEL sowohl im cw- als auch im gepulsten Betrieb aufgenommen, die resultierenden Tuning-Koeffizienten bestimmt und die Eignung der Quelle für kostengünstige OCT-Anwendungen bewertet.
This work presents a comprehensive analysis of the variability and reliability of the resistive switching (RS) behavior in Prussian Blue (a mixed-valence iron(III/II) hexacyanoferrate compound) thin films, used as the active layer. These films are fabricated through a simple and scalable electrochemical process, and exhibit robust bipolar resistive switching, making them suitable both for neuromorphic computing applications and hardware cryptography. A detailed statistical evaluation was conducted over 100 consecutive switching cycles using multiple parameter extraction techniques to assess cycle-to-cycle (C2C) variability in key RS parameters, including set/reset voltages and corresponding currents. One and two-dimensional coefficients of variation (1DCV and 2DCV) were calculated to quantify variability and identify application potential. Results demonstrate moderate variability compatible with neuromorphic computing and cryptographic functionalities, including physical unclonable functions and true random number generation. These findings position Prussian Blue-based memristors as promising candidates for low-cost, stable, and multifunctional memory.
Additive Manufacturing (AM), also known as rapid prototyping or 3D printing, is widely used across various industries, including medical products and automotive spare parts. The COVID-19 pandemic has further accelerated its adoption to address supply chain disruptions caused by shortages in production resources and logistics constraints. However, as AM integrates into supply chains, structural changes in nodes and data flows create new challenges in information sharing and data standardization. Ontologies have proven effective in enhancing data interoperability and improving information quality through semantic modeling. Despite this, a comprehensive approach that combines AM and logistics ontologies to address cross-domain challenges remains underexplored. This study develops an ontology-based supply chain model for AM by integrating existing AM and logistics ontologies. Using the Design Science Research Methodology (DSRM), the proposed ontology is constructed and instantiated with a sample dataset for validation. The results provide a foundational framework for improving data management and coordination in AM supply chains.
Additive manufacturing (AM) revolutionises traditional manufacturing by enabling localised, on-demand production, reducing waste, and enhancing design flexibility. The adoption of the AM method also transforms supply chains (SCs) in several perspectives due to, removing and adding some nodes and arcs. While this transformation offers numerous benefits, it also presents significant challenges in configuring an optimal network for AM SCs, especially when a decentralization network is preferable. In this regard, this study investigates using the network optimisation modelling (NOM) method to optimise decentralised AM SCs. Utilising AnyLogistix software, the study models an AM SC to determine the optimal network configuration that minimises costs while ensuring timely deliveries. It explores the advantages of decentralised production, such as reduced lead times and costs. This study contributes to the growing body of literature by addressing gaps related to NOM in AM contexts, providing valuable insights for practical applications in SC management.
