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Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit Untersuchungen zur Ausrollverzögerung von Fahrzeugen mit Automatikgetriebe. Für die Ermittlung wurden Fahrzeuge mit Automatikgetriebe und Verbrennungsmotor und Fahrzeuge mit Rekuperationstechnologie getestet. Für die Ergebnisermittlung wurden die Performance Box Touch V2 sowie die VBOX 3i eingesetzt. Die Auswertung der Daten erfolgte mit der PC-Software VBOX Test-Suite.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Audiosignalen mithilfe eines kostengünstigen STM32F411VE-Mikrocontrollers in Kombination mit einem digitalen MEMS-Mikrofon MP45DT02, um eine automatische Anomalieerkennung des Lüfters in Rechenzentren zu ermöglichen. Das System wurde vollständig auf Registerebene implementiert, um eine präzise Steuerung, geringe Latenz und minimale Rechenlast ohne Hardware-Abstraktionsschichten zu gewährleisten.
Verschiedene Ansätze zur Audioerfassung und -verarbeitung wurden bewertet, um die effizienteste Lösung innerhalb der begrenzten Hardware-Ressourcen zu identifizieren. Die aufgezeichneten Signale wurden gefiltert, dezimiert und mithilfe der Fast Fourier Transform (FFT) im Frequenzbereich analysiert, um Unregelmäßigkeiten im Lüftergeräusch zu erkennen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine genaue Echtzeiterkennung auch auf einer ressourcenbeschränkten Embedded-Plattform möglich ist, wenn Hardware und Signalverarbeitung optimal aufeinander abgestimmt werden.
Die Arbeit liefert ein Best-Practice-Konzept für effiziente Audioerfassung und -analyse auf Mikrocontrollern und bildet die Grundlage für zukünftige adaptive Überwachungssysteme in der akustischen Zustandsdiagnose.
Hintergrund/Zielstellung: Psychische Gewalt am Arbeitsplatz stellt eine zunehmende Herausforderung dar. Besonders im patientenzentrierten Gesundheitswesen sind Beschäftigte häufig psychischer Gewalt durch betriebsfremde Personen, wie Patient:innen oder deren Angehörige, ausgesetzt. Ziel dieser Analyse ist es, die Auftretenshäufigkeit solcher Gewalterfahrungen und deren Zusammenhänge mit der Gesundheit der Betroffenen zu untersuchen sowie betriebliche Präventionsmaßnahmen zu erfassen.
Methodik: Die Analyse basiert auf Daten der deutschlandweit, repräsentativen Studie zu Mobbing in der Arbeitswelt, die mittels quantitativer Telefoninterviews (August 2023 - Januar 2024) erhoben wurden. Die Auftretenshäufigkeit und Präventionsmaßnahmen wurden deskriptiv bestimmt, während Subgruppenunterschiede und gesundheitliche Beeinträchtigungen mittels binär logistischer Regressionsanalysen untersucht wurden.
Ergebnisse: Von 547 Beschäftigten im Gesundheitswesen berichteten 16,5 % psychische Gewalt in den letzten sechs Monaten erfahren zu haben. Zudem gibt es
Hinweise darauf, dass jüngere Beschäftigte, Personen mit geringer Berufserfahrung sowie bestimmte Berufsgruppen (z. B. Pflegekräfte) ein höheres Risiko für psychische Gewalterfahrungen aufweisen. Bezüglich der Gesundheit der Betroffenen waren wiederholte Gewaltereignisse signifikant mit Depressionen, Angst, Stress und einem schlechteren Gesundheitszustand assoziiert, jedoch
nicht mit den Arbeitsunfähigkeitstagen. Seltenere Gewaltereignissen zeigten keine signifikanten Zusammenhänge. Hinsichtlich der betrieblichen Präventionsmaßnahmen ist die Kommunikation über Gewaltereignisse weitgehend etabliert, während Schulungen und Weiterbildungen deutlich seltener angeboten werden.
Diskussion/Schlussfolgerung: Die Ergebnisse unterstreichen die hohe Relevanz
psychischer Gewalt im Gesundheitswesen, die sowohl die Gesundheit der Beschäftigten als auch die Qualität der Patientenversorgung beeinträchtigen kann. Dies macht umfassende Präventionskonzepte in Einrichtungen des Gesundheitswesens dringend erforderlich. Weitere Forschung zu besonders vulnerablen Gruppen sowie zur Wirksamkeit von Interventionen ist notwendig, um diese Konzepte gezielt anpassen zu können.
Na sua Grammaire du sens et de l‘expression, Charaudeau (1992: 4) coloca a descrição das intenções do sujeito falante no centro de uma gramática de orientação comunicativa. Contudo, nas gramáticas tradicionais, o princípio de organização não parte das intenções do sujeito falante, mas de categorias formais da língua.
O exemplo da enunciação de objetivos acionais possui um interesse especial para uma aproximação comunicativa à gramática, pois abre a possibilidade de tratar, num mesmo paradigma de gramática comunicativa, as formas verbais gramaticalizadas que na gramática tradicional são categorizadas como tempos e modos verbais e, ao mesmo tempo, verbos gramaticalizados em diferentes graus. Além disso, faz uma junção entre a verbalização de um processo mental específico (a formação de um objetivo acional; cf. Rehbein 1977; Lock 1996: 105) e a ação que tiver como objetivo realizar. Há de considerar também que, por sua vez, cada meio linguístico localiza o objetivo acional, de maneira específica, no processo mental da sua formação (Lobato 1971: 289; Wunderlich 1981; Johnen 2003: 250-256).
O objetivo desta contribuição é em primeiro lugar indagar o lugar da enunciação de objetivos acionais numa gramática comunicativa do português e fazer um levantamento de subcategorias gramaticais relevantes que as gramáticas tradicionais não consideram. Em segundo lugar, apresentar-se-á um esboço para um tratado da enunciação de objetivos acionais numa gramática comunicativa do português.
AI-driven risk estimation: a GPT-based approach to news monitoring for manufacturing resilience
(2026)
In today’s rapidly evolving commercial landscape, manufacturing enterprises face significant challenges in maintaining resilience amid disruptions such as pandemics, natural disasters, and geopolitical conflicts. To address these challenges, we introduce a novel GPT-based early detection tool designed for real-time supply chain risk assessment. This system integrates proprietary company data, including supply chain portfolios, with publicly available information, such as news articles, to estimate risk scores for respective supply chains, thereby enhancing decision-making processes. Leveraging advanced machine learning techniques–Generative Pretrained Transformers (GPT), zero-shot learning, and structured outputs–the tool operates locally to ensure data privacy and minimize information leakage. Utilizing the "news-please" crawler and the "Llama 3.1" GPT model, the system continuously monitors selected media sources, providing timely risk assessments. Our research demonstrates the tool’s potential to enhance proactive risk management in supply chains, validated through testing on both real and augmented datasets. By evaluating four exemplary supply chains, we characterize the tool’s capability to support decision-making in unpredictable global environments. The results indicate that, while the system occasionally exhibits oversensitivity, it consistently aids in identifying critical events that may impact supply chain operations. Future developments will focus on refining the tool’s accuracy and expanding its applications, particularly in monitoring regulatory changes.
Background: The use of generative AI, as represented by ChatGPT, holds promising potential for nursing education. This manifests itself in various areas, including personalized learning, simulation training and teaching process support. However, its integration requires careful consideration of ethical implications, adaptation of curricula and a high level of digital competence on the part of teachers. Only in this way can potential risks, such as the distortion of knowledge, bias and educational inequalities, be avoided.
Methods: Relevant publications were identified between 2019 and 2025 as part of a comprehensive literature search in the specialist databases PubMed, Embase, CINAHL and Scopus. The search was conducted using combined search terms that included the terms “generative AI”, “ChatGPT” and “nursing”. After removing duplicates and screening (PRISMA-guided), 140 full texts were analysed and divided into two publications. This rapid overview focuses on the topic of generative AI in nursing education.
Results: As part of the analysis of the included studies, five thematic areas were identified, which were divided into the categories of nursing education, competence development and nursing skills, implementation possibilities, examination quality and ethical considerations, and evaluated. A key theme is the dual potential of this technology: it can enrich learning through features such as virtual tutors and improved exam preparation, but it also requires critical consideration of ethical issues such as plagiarism, data bias and the need for human oversight.
Outlook: In this context, the conclusion emphasises the urgent need to adapt curricula and provide targeted further training for teachers so that GenAI can be used responsibly and effectively—rather than, as is often the case at present, by banning it altogether.
Hochschulbericht 2019 | 2020
(2021)
Hochschulbericht 2021 | 2022
(2023)
Hochschulbericht 2023 | 2024
(2025)