An Terminen wie Weihnachten, Halloween oder Ostern wird in den Medien oftmals die Frage nach der Bedeutung und dem Ursprung von bestimmten Bräuchen aufgeworfen. Hat Halloween beispielsweise etwas mit den Kelten zu tun oder wurde der Brauch aus dem anglo-amerikanischen Kulturfeld nach Deutschland importiert?1 Eine wissenschaftlich fundierte Antwort darüber zu liefern, ist oftmals schwieriger als es auf den ersten Blick erscheint. Der hohe Innovationscharakter von Bräuchen und Festen, die gesamtgesellschaftlichen Wandlungsprozessen unterliegen, macht eine verbindliche und damit starre Definition zu bestimmten Brauchelementen und einer Gesamtdeutung schwierig oder fast unmöglich (Döring 2007, S. 26). Die Antwort auf die Frage, wie Bräuche aktuell ausgeübt und vollzogen werden, bedarf also einer reflektierten Materialbasis, die zeitnah und beständig und vor allem mit neuesten Erkenntnissen zur Verfügung steht. Klassische Lexika und Einzeldarstellungen in Monographien können diesen Bedarf in der Regel nicht abdecken. Durch die Zeitspanne zwischen dem Schreiben und dem Erscheinen von Texten können Innovationsprozesse nur bedingt erfasst werden (Mezger 2008, S. 184f.). (...)

Mathematics learning seems to be a demanding and time-consuming task for many learners. Information and communication technology (ICT) is an attractive tool of learning for students at any level and it can provide an effective atmosphere for understanding mathematics. The question is how to combine mathematics teaching contents, approaches, curricula, and syllabus with new media. The key issue in European educational policy (and other countries as well) is exchange and sharing digital learning resources (learning objects) among countries. In order to accumulate the practice of various countries and use the best digital resources created by different countries, it is necessary to localize learning objects (LO). The paper deals with some problems connected with localization of LO, developed for mathematics education, and presents some solution. Software localization is mainly referred to as language translation (e.g., translation of user interface texts and help documents). However, there are many other important elements depending on the country and people who will use the localized software. In this paper, the main attention is paid to localization of learning objects used for teaching and learning mathematics.

Aus der Einleitung: "Auf der Hannovermesse 2011 wurde zum ersten Mal der Begriff "Industrie 4.0" der Öffentlichkeit bekannt gemacht. Die Akademie der Technikwissenschaften hat in einer Arbeitsgruppe diese Grundidee der vierten Revolution der Industrieproduktion weiterbearbeitet und 2013 in einem Abschlussbericht mit dem Titel „Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0“ veröffentlicht (BmBF, 2013). Die Grundidee besteht darin, wandlungsfähige und effiziente Fabriken unter Nutzung moderner Informationstechnologie zu entwickeln. Basistechnologien für die Umsetzung der intelligenten Fabriken sind: — Cyber-Physical Systems (CPS) — Internet of Things (IoT) und Internet of Services (IoS) — Big Data Analytics and Prediction — Social Media — Mobile Computing Der Abschlussbericht fokussiert den Wertschöpfungsschritt der Produktion, während die Fragen der Produktentwicklung weitgehend unberücksichtigt geblieben sind. Die intelligente Fabrik zur Herstellung intelligenter Produkte setzt aber auch die Weiterentwicklung der Produktentwicklungsmethoden voraus. Auch hier gibt es einen großen Handlungsbedarf, der sehr stark mit den Methoden des „Modellbasierten Systems-Engineering“ einhergeht. ..."

This article aims to turn the attention of researchers and practitioners in the innovation and engineering management field towards a more fine grained view on the influence of Information Technologies (IT) and New Product Development (NPD) capabilities on innovation outcomes in different stages of maturity. Computer Aided Innovation (CAI), as a specific but often overlooked category of IT-tools for innovation activities, is introduced as having the potential to positively influence the innovation supporting capabilities. Based on current and emerging developments in the fields of CAI and NPD, a revised version of the conceptual model of the CAI-NPD-systems maturity framework is proposed.

Mathematics learning seems to be a demanding and time-consuming task for many learners. Information and communication technology (ICT) is an attractive tool of learning for students at any level and it can provide an effective atmosphere for understanding mathematics. The question is how to combine mathematics teaching contents, approaches, curricula, and syllabus with new media. The key issue in European educational policy (and other countries as well) is exchange and sharing digital learning resources (learning objects) among countries. In order to accumulate the practice of various countries and use the best digital resources created by different countries, it is necessary to localize learning objects (LO). The paper deals with some problems connected with localization of LO, developed for mathematics education, and presents some solution. Software localization is mainly referred to as language translation (e.g., translation of user interface texts and help documents). However, there are many other important elements depending on the country and people who will use the localized software. In this paper, the main attention is paid to localization of learning objects used for teaching and learning mathematics.

An Terminen wie Weihnachten, Halloween oder Ostern wird in den Medien oftmals die Frage nach der Bedeutung und dem Ursprung von bestimmten Bräuchen aufgeworfen. Hat Halloween beispielsweise etwas mit den Kelten zu tun oder wurde der Brauch aus dem anglo-amerikanischen Kulturfeld nach Deutschland importiert?1 Eine wissenschaftlich fundierte Antwort darüber zu liefern, ist oftmals schwieriger als es auf den ersten Blick erscheint. Der hohe Innovationscharakter von Bräuchen und Festen, die gesamtgesellschaftlichen Wandlungsprozessen unterliegen, macht eine verbindliche und damit starre Definition zu bestimmten Brauchelementen und einer Gesamtdeutung schwierig oder fast unmöglich (Döring 2007, S. 26). Die Antwort auf die Frage, wie Bräuche aktuell ausgeübt und vollzogen werden, bedarf also einer reflektierten Materialbasis, die zeitnah und beständig und vor allem mit neuesten Erkenntnissen zur Verfügung steht. Klassische Lexika und Einzeldarstellungen in Monographien können diesen Bedarf in der Regel nicht abdecken. Durch die Zeitspanne zwischen dem Schreiben und dem Erscheinen von Texten können Innovationsprozesse nur bedingt erfasst werden (Mezger 2008, S. 184f.). (...)

Modelle und Daten sind die beiden grundlegenden Elemente in den meisten Finanzmarktstudien. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf die Verbesserung von Modellen zur besseren Annäherung an wahre Marktmechanismen, dabei konzentriert sich ein wichtiger Teil der Literatur auf die Nutzung von Informationen aus verschiedenen Quellen. In letzter Zeit haben immer mehr Forscher die Bedeutung der Modellierung aus realen Daten erkannt, dies geht einhermit der Weiterentwicklung moderner statistischer Modelle, insbesondere dem maschinellen (statistischen) Lernen, wie z. B. rekurrente neuronale Netze, die sich in den letzten Jahren bei vielen Problemen als wirksam erwiesen haben. Es hat sich gezeigt, dass der zunehmende Trend auf innovative Datenquellen wie Textnachrichten und Satellitenbilder zuzugreifen und diese zu analysieren, sich schnell zu einer wichtigen Säule der Finanzwissenschaft entwickelt hat. Auf der anderen Seite bietet die klassische Finanzliteratur eine fundierte Basis, um die aus diesen hochentwickelten Modellen und Daten gewonnenen Ergebnisse zu hinterfragen. Basierend auf der Finanzmarktanalyse mit modernen statistischen Modellen werden in dieser Dissertation in den ersten drei Kapiteln verschiedene Themen behandelt, darunter das Portfoliomanagement in Verbindung mit Informationen aus Nachrichtennetzwerken, das Risikomanagement des aufstrebenden Bitcoin-Marktes und die Vorhersage von Zeitreihen von Stromlasten mit fortgeschrittenen statistischen Modellen. / Models and data are the two fundamental elements in most of the studies on the financial market. Many papers concentrate on improving models to better approximate the true market mechanism, while an important strand of the literature focuses on exploiting more information from various sources. Recently, more and more researchers started to realize the importance of modeling from real-world data, along with the advancement of modern statistical models, especially the machine (statistical) learning models such as Recurrent Neural Network being proved to be effective on many problems in the past few years. Hence, we saw that an uprising trend of accessing and analyzing innovative data sources, such as textual news and satellite image, has been growing fast into a major pillar in financial studies. On the other hand, the classical finance literature provides us an angle to scrutinize the results generated from those sophisticated models and data. Under the spirit of financial market analysis with modern statistical models, this dissertation is written to cover various topics, including portfolio management coupled with the information from networks of news, risk management of the emerging Bitcoin market, and electricity load time series forecasting with the advanced statistical models, in the next three chapters.

The fact is that every individual leaves behind vast amounts of data, companies collect this data and use the knowledge gained from it in a variety of ways. One area that is lucrative for the use of Big data is the financial sector. A prominent example of the use of Big data is real-time stock market insights. However, there are still industries in which Big data is not yet used for various reasons. One of these industries is the tax consulting sector, which will be the focus of this research. With its high entry hurdles, direct dependence on the legislator, and the associated atypical data sets, the tax consulting sector represents a special use case within the financial sector.   Because big data has not been used in the tax consulting sector yet and that the setting is atypical compared to other sectors, a closer analysis of potential influences on services, the working environment, and quality is of particular interest here. This analysis is the core of this study and was carried out using an interpretative qualitative approach in the form of a case study. In this case study, the three most important stakeholders of Austrian tax consultancies- employers, employees, and clients - were interviewed on the one hand through interviews and on the other hand through a survey with open-ended questions. The results were then compared in the discussion with the changes that studies in other fields have identified.   The results of the study showed that the stakeholders predominantly assume that the quality of services will improve significantly through the use of big data, especially in accounting and business management services. Stakeholders also predicted a positive development concerning the range of services offered. It was also predicted that the range of services offered could increase on the one hand and that services of a business management nature could benefit enormously on the other. In the area of the working environment, employees said that increased training activity and process adaptation would be the only significant changes. In the area of risks, all three stakeholder groups agreed and mentioned data protection. Interesting differences between the three stakeholder groups were on the one hand that the employers gave very detailed answers, which allows the assumption that they have already thought carefully about the topic of big data. On the other hand, in contrast to the other two groups, the employees did not primarily think of their area (work environment) in the analysis, but of that of the clients and thus of the provision of the service. This underlines the strong focus on client satisfaction and encourages a more intensive involvement in the design process.   In contrast to other studies, this thesis analyses the influences on the areas not from a retrospective point of view, but a prospective point of view. This approach allows an unbiased look at the opinions of stakeholders and thus provides the best possible information for the design of big data tools for the tax consulting sector. Besides, by comparing this with changes found in other studies, it is possible to estimate how the use of big data in the tax consulting sector differs from other sectors.