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While we are already used to see more than 1,000 cores within a single machine, the next processing platforms for database engines will be heterogeneous with built-in GPU-style processors as well as specialized FPGAs or chips with domain-specific instruction sets. Moreover, the traditional volatile as well as the upcoming non-volatile RAM with capacities in the 100s of TBytes per machine will provide great opportunities for storage engines but also call for radical changes on the architecture of such systems. Finally, the emergence of economically affordable, high-speed/low-latency interconnects as a basis for rack-scale computing is questioning long-standing folklore algorithmic assumptions but will certainly play an important role in the big picture of building modern data management platforms. In this talk, we will try to classify and review existing approaches from a performance, robustness, as well as energy efficiency perspective and pinpoint interesting starting points for further research activities.

Der Inselstaat Fidschi im Südpazifik hat ein ausgeprägtes Landwirtschaftliches Wissenssystem mit einer Reihe privater und staatlicher Institutionen. Im Mittelpunkt der Untersuchung standen die staatlichen Agrarforschungs- und Beratungsabteilungen des Landwirtschaftsministeriums. Mit einem partizipativen Aktionsforschungsansatz wurde untersucht, welchen Beitrag partizipative Methoden zur Verbesserung des Informationsflusses zwischen Bauern und dem Ministerium leisten können, um damit eine systematische Integration der Probleme der Bauern im Wissenssystem zu erreichen. Weiterhin wurde erhoben, welchen Beitrag Plattformen für eine effizientere Arbeit im Ministerium leisten können. Partizipative Methoden (PRA) erwiesen sich als sehr geeignet den Dialog mit den Bauern zu fördern und deren Probleme zu analysieren. Neben den Problemen konnten auch die Potenziale der Betriebe und bäuerliche Lösungsvorschläge gut erfasst werden. Als Ergebnis wurde eine Modell zur systematischen Problemerfassung und Bestimmung von Forschungs- und Beratungsprioritäten erarbeitet. Der Trainingskurs in partizipativen Methoden zeigte folgende Stärken der lokalen Mitarbeiter auf: Organisieren von Untersuchungen, Anwendung partizipativer Methoden im Feld, praktische Implementierung, Visualisierung und Präsentation von Untersuchungsergebnissen. Schwachpunkte wurden hingegen in folgenden Bereichen festgestellt: konzeptionelles Denken, Interpretation und Auswertung der Daten sowie der schriftlichen Abfassung von Ergebnissen. Diese Defizite im konzeptionellen Bereich schränken das mit den Methoden erreichbare Problemlösungspotenzial ein. Weiterbildung der Mitarbeiter und eine Verbesserung der lokalen Agrarausbildung werden benötigt, um das Niveau der wissenschaftlichen Ausbildung anzuheben. Die Untersuchung von vier Projekten zeigte, dass diese als Plattformen gut zur Innovationsentwicklung und eingeschränkt zu deren Verbreitung geeignet waren. Eine ausgewogene Beteiligung aller Akteure zeichnete die erfolgreichste Plattform aus. Als Stärken des Plattformmodells konnten festgehalten werden: bessere Koordination, verbesserte Verbindungen und Schnittstellen, bessere Zusammenarbeit aller Akteure, bessere Aussichten gesetzte Ziele zu erreichen, Vermeidung von Doppelforschung und eine effiziente Ausnutzung der vorhandenen Ressourcen. Schwächen des Modells wurden in folgenden Punkten gesehen: Konsenserzielung, institutionelle Akzeptanz und Mangel an entsprechend ausgebildeten Fachkräften im Ministerium. Drei Jahre nach Beginn der Trainingsmaßnahmen konnte eine teilweise Institutionalisierung von partizipativen Methoden im Ministerium festgestellt werden. Zur weiteren Konsolidierung partizipativer Methoden und Plattformen wird eine Linkage-Abteilung empfohlen. / The small Island country Fiji has an articulated agricultural knowledge system with private and public institutions. The agricultural research and extension departments of the Ministry of Agriculture are the focus of this study. A participatory action research methodology was used to investigate the potential of participatory methods and to improve information flows between farmers and the Ministry in order to achieve a systematic Integration of farmers' problems into the knowledge system. Furthermore, the potential of platforms in improvement of the efficiency of work in the Ministry was studied. Participatory methods proved suitable in improving the dialog with farmers and the analysis of their problems. Besides this, farmers potentials and their ideas for solutions could be assessed. As a result, a model for the systematic compilation of farmers' problems and respective research and extension priorities could be elaborated. The training course on participatory methods revealed the following strength of Ministry staff: organising surveys, field use of tools, presentation and visualisation of findings. Conceptual thinking, analytical skills, interpretation, and report writing skills were identified as weaknesses. These deficits restrict the problem solving potential of participatory methods in the Ministry. Further education of Ministry staff and revised curricula at the local agricultural colleges will be required, to raise the overall level of scientific education. Four projects that were studied as cases for platforms, revealed that platforms were suitable means for promoting innovation development and somewhat less successful for the diffusion of findings. The most successful platform was characterised by a balanced contribution and participation of all actors involved. Strengths of the platform model were identified as such: better co-ordination, improved linkages, better interplay of actors, better means to reach goals, reduced duplication of efforts, and better use of resources. Weaknesses were seen in the need to achieve consensus and co-ordination, the weakening of hierarchical authority due to increased flexibility, and the fact that experienced-trained staff were not available in abundance in the Ministry. Three years after the first introduction of participatory methods in the Ministry, a partial institutionalisation could be observed. For the further consolidation of participatory methods and platforms, a linkage unit for further promotion is recommended.

Die Forschungsprofillinie 5 “Kommunikation, Medien, Technik” entstand im Jahr 2005 aus der ursprünglichen Profillinie “Medien, Kommunikation und Informationstechnologien”. Sie zeigt heute eine deutlich stärkere Vernetzung über die verschiedenen Fakultäten hinweg, als das die bisherige Ausrichtung des Profils leisten konnte. Der wesentliche Unterschied zu den anderen Forschungsprofillinien der Technischen Universität Chemnitz besteht darin, dass hier der Mensch als der Nutzer technischer Systeme im Zentrum steht. Dies bedeutet jedoch nicht, dass vor allem sozial-, verhaltens- und kulturwissenschaftlich orientierte Professuren die Forschungsprofillinie tragen. Ganz im Gegenteil ist gerade in diesem Themenbereich eine enge Kooperation von naturwissenschaftlichen und technischen Disziplinen auf der einen Seite und sozialwissenschaftlichen Fächern auf der anderen Seite gefordert.

Flywheel training is an increasingly popular training method that aids in the recovery process and promotes strength development while reducing the risk of re-injury. Additionally, automatic exercise classification offers athletes the convenience of effortlessly monitoring and tracking their training progress, enabling them to maintain consistency and achieve their fitness goals effectively. This thesis aims to investigate the feasibility and accuracy of developing a machine-learning model for classifying exercises performed on Exxentric kBox machines. The objective is to assess the model’s accuracy and determine whether the features provided by the Exxentric app are sufficient for constructing a robust classifier. To lay a strong foundation for the investigation, the research begins with a comprehensive literature review of exercise recognition studies. An exploratory data analysis is then conducted to gain valuable insights into the characteristics of the exercise data. The data preparation phase involves various techniques such as cleaning, feature engineering, scaling, sampling, and encoding to optimize the data for modeling. Moreover, signal processing techniques are employed to extract relevant features from the exercise data. A testing protocol is established, consisting of two sets of ten exercises. Each exercise is performed with a randomized number of repetitions, ranging from 5 to 12 repetitions. Data collection is carried out with the participation of ten individuals using the Exxentric App on their smartphones. Different types of classifiers are trained using data from the Exxentric database and tested on the collected data on-site, employing the generated features. Additionally, a CNN classifier is explored, utilizing only angular velocity as input. Comparative analysis is performed on the evaluation metrics of the models. In conclusion, while achieving accurate classification for all ten exercises was not fully realized, the CNN model relying on angular velocity as input exhibited promising results. Notably, squats were predicted correctly 95% of the time, which is the most prominent observation. The model also demonstrated significant accuracy in correctly identifying bent-over rows (72%), deadlifts (72.2%), standing calf raises (70.6%), and biceps curls (67%). Further research is warranted to improve the effectiveness and accuracy of exercise classification models. This includes exploring alternative input methods and refining feature engineering techniques to advance the field. / Svänghjulsträning är en alltmer populär träningsmetod som underlättar återhämtningsprocessen och främjar styrkeutveckling samtidigt som den minskar risken för nya skador. Dessutom erbjuder automatisk träningsklassificering idrottare bekvämligheten att enkelt övervaka och spåra sina träningsframsteg, vilket gör det möjligt för dem att upprätthålla konsekvens och effektivt uppnå sina träningsmål. Denna avhandling syftar till att undersöka genomförbarheten och noggrannheten hos att utveckla en maskininlärningsmodell för att klassificera övningar som utförs på Exxentric kBox-maskiner. Målet är att bedöma modellens noggrannhet och avgöra om funktionerna som tillhandahålls av Exxentric-appen är tillräckliga för att konstruera en robust klassificerare. För att lägga en stark grund för undersökningen inleds forskningen med en omfattande litteraturgenomgång av studier om igenkänning av övningar. Därefter genomförs en explorativ dataanalys för att få värdefulla insikter om egenskaperna hos övningsdatan. Dataförberedelsen innefattar olika tekniker såsom rengöring, funktionsteknik, skalning, provtagning och kodning för att optimera datan för modellering. Dessutom används signalbehandlingstekniker för att extrahera relevanta egenskaper från övningsdatan. En testprotokoll etableras, bestående av två uppsättningar med tio övningar. Varje övning utförs med ett slumpmässigt antal repetitioner, från 5 till 12 repetitioner. Insamlingen av data utförs med deltagande av tio individer som använder Exxentric-appen på sina smartphones. Olika typer av klassificerare tränas med hjälp av data från Exxentricdatabasen och testas på den insamlade datan på plats genom att använda de genererade egenskaperna. Dessutom undersöks en CNN-klassificerare som enbart använder vinkelhastighet som indata. En jämförande analys utförs på utvärderingsmåtten för modellerna. Slutsatsen är att även om det inte var möjligt att uppnå en korrekt klassificering för alla tio övningar, uppvisade CNN-modellen, med enbart vinkelhastighet som indata, lovande resultat. Noterbart är att knäböjningar korrekt förutsades 95% av tiden, vilket är den mest framträdande observationen. Modellen visade även betydande noggrannhet vid korrekt identifiering av stående rodd (72%), marklyft (72,2%), stående vadpress (70,6%) och bicepscurls (67%). Ytterligare forskning motiveras för att förbättra effektiviteten och noggrannheten hos modeller för klassificering av övningar. Detta inkluderar att utforska alternativa metoder för indata och att förbättra teknikerna för funktionsteknik för att vidareutveckla området.

Die Arbeit befasst sich mit drei konkreten Problemstellungen digitaler Vermittlungsplattformen (Amazon, ebay, etc.) im allgemeinen Privatrecht: die Haftung für die Erfüllung des Vertrages zwischen Anbieter und Käufer; die Haftung für Integritätsschäden des Käufers, die durch das erworbene Produkt verursacht werden; und die Zulässigkeit von Selbstbegünstigungspraktiken der Plattform gegenüber den Anbietern. Dabei werden aus methodischer Perspektive von law and economics Voraussetzungen eines effizienten gesetzlichen Rahmens ermittelt. Dieser wird der aktuellen Gesetzeslage bzw. anstehenden gesetzlichen Reformvorhaben gegenübergestellt. Die erste Frage der Erfüllungshaftung stellt sich vor dem Hintergrund, dass Plattformen im Vermittlungsprozess zwischen Anbieter und Käufer eine aktive, steuernde Rolle spielen und damit auf die Erfüllung erheblichen Einfluss nehmen können. Gleichzeitig weisen die AGB der Plattform dieser keine Haftung zu, weil sie nicht Vertragspartei sei. Mit dieser vertraglichen Gestaltung will die Plattform auch einer Haftung für Integritätsschäden entgehen. Bei der Selbstbegünstigung schließlich tritt die Plattform selbst als Anbieter auf. Mit ihrer Doppelrolle als Anbieter und Marktorganisator kann sie andere Anbieter besonders lukrativer Produkte von der Plattform ausschließen und selbst an deren Stelle treten. Trotz ihrer vermeintlichen Schiedsrichterrolle greift die Plattform damit in das Marktgeschehen ein und leitet die Gewinnaussichten mancher Anbieter auf sich selbst um. Die ökonomische Analyse legt für das allgemeine Privatrecht nahe, dass – anders als marktbeherrschende oder gatekeeper Plattformen – „normale“ Plattformen nicht mit zwingendem Recht reguliert werden sollten, sondern vielmehr Transparenzregeln der zielführende Ansatz sind. Diese sind bereits im geltenden Privatrecht im Wesentlichen vorhanden. / This thesis deals with three private law problems of digital intermediary platforms (amazon, ebay, etc.): liability for the fulfilment of the seller-buyer-contract; liability for damages caused by the purchased product; and the legitimacy of self-preferencing practices of the platform against the sellers. Using the methodology of law and economics, an efficient legal framework for these phenomena is identified. The current legal situation and projects of legal reform are reflected on the basis of these normative results. The first question whether platforms should be liable for the fulfilment of the seller-buyer-contract is discussed against the background that platforms play an active, controlling role in the matching process between seller and buyer and can thus influence fulfilment. In contrast, the platforms’ terms 2 3 and conditions consider the platform not a party to the contract and thus not liable. With its terms the platform tries to evade product liability, too. Finally, in the case of self-preferencing, the platform itself acts as a seller. With its dual role as seller and market organiser, it can exclude sellers of particularly lucrative products from the platform and itself take their place. Despite its supposed role as referee, the platform intervenes in its own market and diverts the profit prospects of some sellers to itself. Economic analysis of general private law suggests that – unlike market dominating or gatekeeper platforms – “normal” platforms and their contractual framework should not be regulated with mandatory rules. Rather, rules of transparency prove to be expedient. In essence, such rules are already existing in current private law.

Der Paradigmenwechsel zur Entwicklungsmethodik innerhalb verteilter Kommunikationssysteme schlägt sich auch in der Telematik zum Anwendungspotential und Systemkomplexität nieder. Dies liefert eine neue Auffasung dessen, was den transparenten Datenkanal ausmacht.

Der Paradigmenwechsel zur Entwicklungsmethodik innerhalb verteilter Kommunikationssysteme schlägt sich auch in der Telematik zum Anwendungspotential und Systemkomplexität nieder. Dies liefert eine neue Auffasung dessen, was den transparenten Datenkanal ausmacht.