Data for the prediction of the friction torque of scaled blade bearings in a test rig using machine learning

Measurement data and python scripts for machine learning models of the friction torque in a test rig for scaled blade bearings ("BEAT1.1"). Measurement data is given as .parquet-files for several different bearing combinations. A Jupyter Notebook for the models is included..parquet-files for the data can be read with Python. The main code can be executed with Jupyter Notebook

Supplementary data

Measured microphone and NDIR detector signal

ÖFIT Bevölkerungsumfrage 2021

Die Befragung umfasst verschiedene Aspekte der digitalen Lebensgewohnheiten. Es werden Fragen zur Internet- und Smartphone-Nutzung gestellt, die Einstellung gegenüber digitalen Technologien abgefragt und das Nutzungsverhalten im Privatleben beleuchtet. Themen wie Online-Shopping, digitale Kulturveranstaltungen, politische Inhalte (Bundestagswahl) in der digitalen Kommunikation und die Bedeutung von Medien für die Meinungsbildung während der Pandemie werden untersucht. Die Umfrage adressiert auch die Nutzung digitaler Verwaltungsangebote, das mobile Arbeiten, ehrenamtliches Engagement sowie die Freigabe persönlicher Daten im Internet. Digitale Kompetenzen, insbesondere das Verständnis von App-Einstellungen auf Smartphones, werden ebenfalls abgefragt. Insgesamt bietet die Befragung einen umfassenden Einblick in die digitale Lebenswelt der Teilnehmenden und ihre Haltung gegenüber digitalen Technologien. Für die Umfrage wird neben dem Datensatz (in zwei Versionen: sowohl mit Werten als auch mit Label) auch der Fragebogen mit dem Codeschema bereitgestellt. Zusätzlich werden die vom Dienstleister verfügbaren Angaben zu den Methoden der Datenvalidierung, Bereinigung und Gewichtung der Datensätze bereitgestellt.Bitte README beachten. Die Daten werden jeweils in zwei Formaten zugänglich gemacht. Formate für Daten (mit Werten und mit Label): .csv und .xlsx Formate für Fragebogen: .docx und .odt Formate für Methodenberichte: .pd

ÖFIT Bevölkerungsumfrage 2021

Die Umfrage befasst sich mit Sensoren im öffentlichen Raum wie bspw. Verkehrssensoren, Umweltsensoren oder Videokameras auf Plätzen oder Straßen. Teilnehmende bewerten ihre generelle Haltung gegenüber Sensoren und werden zu deren Wahrnehmung im öffentlichen Raum sowie zu ihrem Wissen über deren Arten und Funktionsweisen befragt. Ein besonderer Fokus liegt auf Kameras im öffentlichen Raum: Hierzu werden Meinungen zu Videoüberwachung, Sicherheit, Datenschutz und der Nutzung von Bilddaten erkundet. Themen wie die gewünschte Anzahl der Sensoren im öffentlichen Raum, die Bewertung von Maßnahmen um die Zustimmung zu Sensoren zu beeinflussen, sowie die Einstellung gegenüber und Nutzung von Wearables und Corona-bezogenen Apps werden ebenfalls behandelt. Die Umfrage endet mit Fragen zu persönlichen Erfahrungen und der Einschätzung der Nützlichkeit von Videoüberwachung in bestimmten Situationen. Für die Umfrage wird neben dem Datensatz (in zwei Versionen: sowohl mit Werten als auch mit Label) auch der Fragebogen mit dem Codeschema bereitgestellt. Zusätzlich werden die vom Dienstleister verfügbaren Angaben zu den Methoden der Datenvalidierung, Bereinigung und Gewichtung der Datensätze bereitgestellt.Bitte README beachten. Die Daten werden jeweils in zwei Formaten zugänglich gemacht. Formate für Daten (mit Werten und mit Label): .csv und .xlsx Formate für Fragebogen: .docx und .odt Formate für Methodenberichte: .pd

BlessemFlood21: Advancing Flood Analysis with a high-resolution georeferenced dataset for humanitarian aid support

Flooding is an increasingly common global threat, causing emergencies and severe damage to infrastructure. During crises, organisations like the World Food Programme use remotely sensed images, typically obtained through drones, for rapid situational analysis to plan life-saving actions. Computer Vision tools are needed to support task force experts on-site in the evaluation of the imagery to improve their efficiency and to allocate resources strategically. We introduce the BlessemFlood21 dataset to stimulate research on efficient flood detection tools. The imagery was acquired during the 2021 Erftstadt-Blessem flooding event and consists of high-resolution and georeferenced RGB-NIR images. In the resulting RGB dataset the images are supplemented with detailed water masks, obtained via a semi-supervised human-in-the-loop technique, where in particular the NIR information is leveraged to classify pixels as either water or non-water. We evaluate our dataset by training and testing established Deep Learning models for semantic segmentation. We provide with BlessemFlood21 labelled high-resolution RGB data and a baseline for further development of algorithmic solutions tailored to floodwater detection in RGB imagery

Daten zum Projekt (BGA-PtG)2: Ganzheitliche Bewertung der Integration von Power-to-Gas-Konzepten in Biogas- und Biomethananlagen einschließlich der Entwicklung von Geschäftsmodellen für regenerative Gase

Daten, die in eine technische und wirtschaftliche Simulation eingeflossen sind. Kontext ist das Forschungsprojekt (BGA-PtG)2: Ganzheitliche Bewertung der Integration von Power-to-Gas-Konzepten in Biogas- und Biomethananlagen einschließlich der Entwicklung von Geschäftsmodellen für regenerative Gase. Der Abschlussbericht wird bei der TIB veröffentlicht

INFRA-3DRC Dataset

The INFRA-3DRC Dataset is a public dataset comprised of 3D automotive Radar and RGB camera data generated using an intelligent roadside infrastructure (also known as smart infrastructure) setup. This work is supported by the Bavarian Ministry of Economic Affairs, Regional Development and Energy (StMWi), Germany within the Project “InFra — Intelligent Infrastructure.

Smarter Evolution: Enhancing Evolutionary Black Box Fuzzing with Adaptive Models

oai:https://fordatis.fraunhofer.de:fordatis/345Data collected during the evaluation of the paper "Smarter Evolution: Enhancing Evolutionary Black Box Fuzzing with Adaptive Models". In our publication, we presented an approach to bridge the gap between existing gray box fuzzing strategies and the real-world black box setting of fuzzing industrial control systems. This repository contains the data that was generated during our evaluation and was used to generate the corresponding figures in our paper. The Jupyter Notebook that we used to generate the figures based on this dataset can be found on GitHub: https://github.com/anneborcherding/Smarter-Evolutio

Effects of the GDPR in South East Asia vs. Europe - A Large-scale Analysis of IoT Devices

Tabular Data for a Conference Paper

MVIP: A Dataset for Industrial Part Recognition

We present MVIP, a novel dataset for multi-modal and multi-view application oriented industrial part recognition. Here we combine a calibrated RGBD multi-view dataset with additional object context such as physical properties, natural language, and super-classes. Our main goal with MVIP is to study and push transferability of various state-of-the-art methods within related downstream tasks towards an efficient deployment of industrial classifiers. Additionally, we intent to push with MVIP research regarding several modality fusion topics, (automated) synthetic data generation, and complex data sampling methods -- combined in a single application oriented benchmark