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Entwicklung eines Windleistungsprognosemodells zur Verbesserung der Kraftwerkseinsatzplanung

Ernst, Bernhard. Unknown Date (has links)
Universiẗat, Diss., 2003--Kassel.
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Lenkung teilschlagspezifischer Unkrautkontrollverfahren unter Berücksichtigung der Populationsdynamik von Unkräutern mit computergestützten Modellen

Dicke, Dominik. Unknown Date (has links) (PDF)
Universiẗat, Diss., 2005--Bonn.
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Nichtparametrische integrierte Rendite- und Risikoprognosen im Asset-Management mit Hilfe von Prädiktorselektionsverfahren /

Hildebrandt, Johannes. January 2009 (has links)
Zugl.: Bremen, Universiẗat, Diss., 2009.
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Modellierung von mehrjährigen Kreditausfallrisiken /

Jobst, Rainer. January 2008 (has links) (PDF)
Universiẗat, Diss.--Regensburg, 2008.
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Verbesserte Bestimmung des Chloridgehalts in Beton durch neues Messverfahren

Binder, Fritz, Burtscher, Stefan L. 08 November 2023 (has links)
Die ASFiNAG unterhält mehr als 5.000 Brückenobjekte im Straßennetz. Die meisten von ihnen wurden in Stahlbeton- oder Spannbetonbauweise errichtet und insbesondere die Stützen sind hohen Belastungen durch Chlorid ausgesetzt. Dies führt langfristig zu einer Verringerung der Dauerhaftigkeit und Instandsetzungen sind daher erforderlich. Eine genaue Ermittlung der Depassivierung und ein Prognosemodell sind bei Chloridbelastung besonders wichtig für eine kosteneffiziente Erhaltung. Die neue Methode LA-ICP-MS (Laser Ablation Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry) ermöglicht exaktere Ergebnisse als die traditionelle Chloridbestimmung mittels Titration. Die Vorteile der beiden Methoden werden im Beitrag diskutiert und die Ergebnisse verglichen. Es wird gezeigt, dass die LA-ICP-MS-Methode zuverlässigere Ergebnisse liefert und durch die hohe Ortsauflösung der Chloridprofile sowie die genaue Bestimmung des Chloridgehalts noch nicht dagewesene Möglichkeiten für eine exakte Beurteilung und Prognose eröffnet.
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Telematik und Telemedizin zur Verbesserung der präklinischen Notfallversorgung nach Straßenverkehrsunfällen

Issing, Matthias Michael 17 May 2006 (has links)
Die Überlebenswahrscheinlichkeit der Unfallopfer nach Straßenverkehrsunfällen hängt von der Zeitspanne vom Unfall bis zur ersten suffizienten Hilfeleistung (therapiefreies Intervall) sowie von der Qualität der Erstversorgung ab. Das therapiefreie Intervall kann durch automatische Notrufsysteme (ACN) und suffiziente Laienhilfe verkürzt werden. In dieser Dissertation werden (1) Modelle zur Prognose der Verletzungsschwere von Fahrzeuginsassen für den Einsatz in erweiterten automatischen Notrufsystemen (AACN) entwickelt und (2) Anforderungen an Telemedizinsysteme zur Unterstützung von Laien bei der Durchführung von Erste-Hilfe-Maßnahmen untersucht. (1) Die Prognose der Verletzungsschwere ist für eine optimale Disposition der Rettungsmittel erforderlich. Auf der Basis der amerikanischen Unfalldatenbank NASS/ CDS und der deutschen Unfalldatenbank GIDAS werden Prognosemodelle mit multivariaten inferenzstatistischen Verfahren (decision tree, logistic regression) entwickelt, die Bedeutung einzelner Eingangsgrößen untersucht und die Leistungsfähigkeit der Modelle überprüft. Die Leistungsfähigkeit beider statistischen Verfahren stellt sich in ROC-Analysen als vergleichbar heraus. Mit den Prognosemodellen kann eine Dispositionsempfehlung erstellt werden, die heutigen Dispositionsentscheidungen auf der Grundlage eines Telefongesprächs mit dem Unfallmelder qualitativ entspricht. (2) Zur Entwicklung eines Telemedizinsystems für die Laienunterstützung wird untersucht, ob die telemedizinische Anleitung von Laien bei der Durchführung von Erste-Hilfe-Maßnahmen zu einer Erhöhung der Hilfsbereitschaft führt und welche Anforderungen ein Telemedizinsystem erfüllen muss. Dazu werden die am häufigsten indizierten Erste-Hilfe-Maßnahmen nach Verkehrsunfällen durch Auswertung der GIDAS-Datenbank identifiziert, der Stand der heutigen Laienhilfe analysiert, die erforderlichen Funktionen eines Telemedizinsystems abgeleitet und der Einfluss einer verbesserten Laienhilfe auf die Überlebenswahrscheinlichkeit bestimmt. / The probability of survival of motor vehicle accident victims depends on two factors: the time interval between the accident and the initial provision of appropriate first-aid (therapy-free interval), and the quality of the first-aid treatment. The therapy-free interval can be shortened significantly by automatic crash notification systems (ACN) and by adequate bystander first aid. In this thesis, (1) models are developed for predicting the severity of injury of vehicle occupants for use in advanced automatic crash notification systems (AACN) and (2) requirements of telemedical bystander support systems are examined. (1) The prediction of the severity of injury is needed for optimal disposition of rescue services. Therefore, prediction models are developed on the basis of the American accident database NASS/ CDS and its German counterpart, GIDAS, using multivariate inference statistical procedures (decision tree, logistic regression). In addition, the importance of individual parameters and the efficiency of these models are investigated. The performance of the two statistical procedures proves to be equal by using the ROC analyses. The prediction models allow for recommendations of rescue services that correspond in quality to contemporary dispatching decisions for rescue services on the basis of a telephone call between the individual reporting the accident and a dispatcher. (2) Concerning the development of a telemedical bystander support system, the paper examines whether the availability of telemedical guidance leads to an increase in bystander willingness to provide first aid. In order to evaluate the requirements of a telemedical system, the most frequently indicated first-aid measures after traffic accidents are identified by evaluating the GIDAS database. Furthermore, the status of assistance currently offered by bystanders is analyzed, the necessary functions of a telemedical system are scrutinized, and the influence of improved bystander assistance on the probability of accident victims’ survival is determined.

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