Handlungsempfehlungen zum Solarkataster Bremen - Ergebnisse einer exemplarischen Überprüfung des Solarkatasters Bremen in Neu-Schwachhausen

Zur Beantwortung von Forschungsfragen wird auch im Kontext der energiewende soweit vorhanden auf bereits öffentlich zugängliche Geodaten zurückgegriffen. Im Kontext des Projektes wärmewende Nordwest wurde das Bremer Solardachkataster genutzt. Im Zuge der konkreten Potenzialermittlung eines Beispielquartiers in Bremen (Neu-Schwachhausen) fielen Abweichungen zwischen den Aussagen des Solarkatasters und den realen Gegebenheiten auf. Aus diesem Grund wurde eine systematische Überprüfung im Projektgebiet durchgeführt. So sind Abweichungen hinsichtlich der Eignung auf Grund konkreter, realer Dachsituationen wie Aufbauten und Dachfenster zu Tage getreten. Auch offensichtliche Sanierungserfordernisse bei schlechtem Zustand vereinzelter Dächer konnten beobachtet werden. Als mögliche Gründe wurden verschiedene Ursachen identifiziert, wie bspw. fehlerhaft abgebildete Dachgeometrien, nicht berücksichtigte Dachauf- und -ausbauten sowie irrtümlich als Dachflächen registrierte Dachterrassen und Balkone. Auch wenn Ausreißerwerte und zwischenzeitlich feststellbare, bereits vorhandene PV-/Solarthermieanlagen außer Acht gelassen werden, sind die Unterschiede zwischen den Aussagen des Katasters und real feststellbaren Gegebenheiten signifikant. Dies spricht für eine Aktualisierung und regelmäßige Fortschreibung des Solardachkatasters in Bremen, ggf. sogar mit einer Ergänzung von Informationen durch Hauseigentümerinnen und Hauseigentümer selbst. Ein qualitativ hochwertiges Solarkataster bietet eine verlässliche Beratungsgrundlage für interessierte Bürgerinnen und Bürger. Zugleich stellt dieses eine wichtige Datengrundlage für die strategische Planung der Energiewende in Bremen dar. Es unterstützt damit die kommunale Wärmeplanung, bis hin zu konkreten Quartiersentwicklungen.BMB

Regularization theory for special neural network architectures applied on inverse problems

Diese Dissertation behandelt Deep Learning Methoden zum Lösen schlecht gestellter inverser Probleme unter Verwendung spezieller Netzwerk-Architekturen, um theoretische Garantien bezüglich der Regularisierungseigenschaften zu erhalten. Der erste Teil enthält eine allgemeine Einführung in die Theorie linearer inverser Probleme und eine Übersicht über Deep Learning Verfahren zum Lösen dieser. Der zweite Teil enthält sechs Publikationen, in welchen spezielle Verfahren theoretisch analysiert und numerisch getestet werden, insbesondere Analytic Deep Prior und invertierbare ResNets

Essays on characteristic-based portfolio optimization

In my dissertation, I develop new portfolio optimization methodologies designed to enhance empirical performance in practical applications. Instead of relying on asset characteristics as intermediary variables to estimate the distribution of asset returns—an approach that introduces estimation errors—this work explores methods that directly incorporate asset characteristics as input variables in the optimization program. By bypassing the estimation step, these approaches aim to improve robustness and efficiency in portfolio construction. This dissertation contributes to both active and passive portfolio management

A framework for sensor fault detection and management in low-power IoT edge devices

With the rapid development of the Internet of Things (IoT), reliable and energy-efficient provision of IoT applications is of utmost importance. In this context, the effective operation of IoT applications largely depends on sensor functionality, which can be compromised by various factors such as environmental conditions, vandalism, or sensor degradation. Ensuring the reliability and efficiency of \ac{IoT} applications requires robust, flexible, and effective tools for fault detection and management. However, achieving robustness, accuracy, and efficiency in current anomaly detection and management techniques is challenging. Faulty sensor measurements might not always manifest as obvious deviations from the norm and can resemble normal behavior. Conversely, legitimate fluctuations may be misinterpreted as anomalies. Moreover, the scarcity of labeled real-world faulty sensor data complicates the accurate evaluation of fault detection models. Additionally, the limited operational flexibility and resources of low-power edge devices introduce difficulties in timely fault management and reconfiguration. This thesis presents an advanced framework for sensor fault detection and management, to address the above challenges. The proposed fault detection solution, AssureSense, integrates a robust feature extraction method called TsAssure, which effectively identifies subtle and hidden faults in sensor data. TsAssure captures essential temporal, local, and spatial features from sensor measurements and their correlations, enhancing the understanding of sensor behavior. This capability enables AssureSense to detect anomalies with a shorter training phase, making it suitable for real-world applications. Once faults are identified, the framework also includes two strategies for remotely managing and mitigating the impact of faulty sensors. These strategies leverage the Over-the-Air (OTA) update paradigm to reconfigure the system. To evaluate the proposed methods, collections of labeled datasets were obtained from experimental situations containing both normal and faulty sensors. Testing with these datasets demonstrates that AssureSense outperforms existing methods in accurately detecting anomalies. Furthermore, experiments reveal that TsAssure surpasses other established feature extraction techniques in accurately capturing sensor behaviors and helps the fault detection techniques to more accurately detect abnormal measurements. In parallel, this thesis also addresses the challenge of collecting real-world faulty data by proposing a novel approach to model faulty sensor measurements, which generates more realistic synthetic data that can be used to train fault detection algorithms. Evaluating the proposed fault model in comparison with current models demonstrates that this approach more effectively represents sensor faults, leading to improved identification of real-world faulty data compared to traditional fault models

Coastal megaprojects in the blue economy: Towards equity and transformation for the coastal poor – a case study from Bangladesh

The rapid changing of coastal and marine systems is driven by underlying socio-economic factors, including privatization, industrialization, and conservation initiatives. These dynamics present significant equity and justice challenges for small-scale resource users. This research investigates the social impacts of coastal megaprojects development initiatives. Empirically, the case of Maheshkhali Island in the southeastern region of Bangladesh is examined, where a coal power plant and deep-sea port have recently been implemented within the wider context of blue economy agendas and debates. The thesis addresses the phenomena of displacement, dispossession, and marginalization experienced by coastal communities in the wake of substantial investments by the government and international stakeholders in alignment with national blue economy strategies. The thesis investigates how these developments exacerbate existing inequity, disrupt the livelihoods of those affected, and undermine resource access. In doing so, the thesis addresses wider concerns regarding blue economy governance, justice, and sustainability. The study employs an interdisciplinary approach within the marine social sciences, combining political ecology, coastal conflict studies, blue justice, and interactive governance frameworks to examine governance responses and identify pathways for equitable blue economy development. Methodologically, the study undertakes literature review on the blue economy and conducts qualitative data collection (interviews, focus group discussions, and participant observation), social network analysis, and discourse analysis. The core of this research is presented in 6 articles. The study’s key findings, in Article 1, reveal discrepancies between global commitments to the blue economy and those in national policies. At the heart of these discrepancies is a lack of social equity and justice for marginalized resource users, identifying a need for scientific approaches to link to national policies to foster inclusive governance. Article 2 develops a conceptual framework for the creation of “safe spaces” with a focus on small-scale fisheries, offering equity-focused blue economy development for the implementation of equitable and sustainable practices that are grounded in international guidelines. Article 3 analyzes blue economy governance networks in Bangladesh, and reveals a concentration of power, the marginalization of local stakeholders, and a narrow focus on fisheries, tourism, and shipping in the blue economy governance perceptions of key national blue economy stakeholders. Article 4 offers empirical evidence of injustices and inequity in Maheshkhali Island and provides a critique of the development narratives along with geopolitics influences in Bangladesh. Article 5 explores the diversities and commonalities of the discourses that the blue economy stakeholders (i.e., local small-scale resource users) engage in and identifies the need for participatory processes to address environmental, health, and livelihood concerns. Article 6 uses “interactive governance” as a systemic framework to seek governance responses to injustice and inequity in blue economy initiatives in principles of justice, encompassing recognition, procedural fairness, and distributive equity, to foster sustainable and inclusive blue economy transformations. This research contributes to the growing scholarship on coastal and ocean conflicts within megaproject implementation, equity, and governance challenges in blue economy contexts of the Global South, and offers a basis for policymakers for informed policy-making. A policy brief with the most important findings and recommendations is under preparation

Neue Wege zur Kontrolle der Eigenschaften von Nanomaterialien bei Elektronenstrahl-induzierter Abscheidung

Die Abscheidung von Nanostrukturen durch einen fokussierten Elektronenstrahl (Focused Electron Beam Induced Deposition, FEBID) ist eine relativ neue Methode, die auf der Elektronen-induzierten Zersetzung von metallorganischen Präkursoren auf Oberflächen basiert. Idealerweise sollten dabei reine Metallstrukturen an den Stellen entstehen, die von dem fokussierten Elektronenstrahl getroffen werden. In der Realität steht der FEBID-Prozess jedoch vor diversen Herausforderungen, da oft unreine Deponate entstehen oder die räumliche Kontrolle durch thermische Reaktionen wie autokatalytisches Wachstum (AW) beeinträchtigt wird. Durch die Verwendung von NH3 als Ligand oder Prozessgas im FEBID-Prozess können viele dieser Herausforderungen adressiert werden. NH3 zersetzt sich effizient unter dem Elektronenstrahl, wobei reaktive Spezies wie atomarer Wasserstoff oder NH2⦁-Radikale gebildet werden. Solche Spezies können beispielsweise verwendet werden, um Cl-haltige Abscheidungen aufzureinigen. Außerdem kann kohlenstoffhaltiges Material durch Elektronen-induzierte Reaktionen von NH3 modifiziert werden. Metallische Abscheidungen mit einem hohen C-Gehalt sind potentielle Materialien für Feuchtigkeitssensoren, deren Funktion auf dem Tunneleffekt basiert. Jedoch bindet H2O nur schwach an das unpolare Material. Polare Bindungsstellen könnten die Sensitivität solcher Sensoren verbessern. In dieser Arbeit wurde daher untersucht, wie effizient stickstoffhaltige Gruppen durch Elektronenbestrahlung in Anwesenheit von NH3 in kohlenstoffhaltige Abscheidungen eingebaut werden und wie sich der Einbau auf die Desorptionstemperatur von H2O auf solchen Abscheidungen auswirkt. Es wurden erfolgreich C-N-Bindungen gebildet, wobei sich die H2O-Desorption mit zunehmendem N-Gehalt der Abscheidungen zu höheren Temperaturen verschob. Durch Studien zur Elektronen-induzierten Reaktion von Ethan und Ethen mit NH3 konnte die Bildung von NH2⦁-Radikalen durch Elektronenstoß-Ionisation und anschließenden Protonentransfer als auslösender Mechanismus für die Hydroanimierung gesättigter und ungesättigter Kohlenwasserstoffe identifiziert werden. NH3 kann im FEBID-Prozess auch als Inhibitor für das AW von Fe aus Fe(CO)5 verwendet werden, was jedoch den Fertigungsprozess beeinflusst. Einfacher wäre die Verwendung von Präkursoren, die ähnlich reine Abscheidungen bilden, ohne zum AW zu neigen. Daher wurde der heteroleptische Präkursor Tetracarbonyleisen(η2-Methyacrylat) (Fe(CO)4MA, MA = Methylacrylat, H2C=CH–COOCH3) in Experimenten, die dem FEBID Prozess bei Raumtemperatur und kryogenen Temperaturen ähneln, mit Fe(CO)5 verglichen. Es wurden ähnliche Ergebnisse für beide Präkursoren erhalten, die auf eine effiziente Trennung des MA-Liganden vom Präkursor hindeuten. Experimente zum AW auf Abscheidungen aus Fe(CO)5 zeigten, dass sich Fe(CO)4MA thermisch weniger effizient zersetzt und daher ein potentieller Präkursor ist, um AW zu unterdrücken

Nurse-led Unit vor der Einführung

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Possible futures of e-learning: the influence of technology in education

This qualitative study explored the use of technology in teaching and the future of e-learning at German universities after the COVID-19 pandemic. Based on a case study design involving purposive sampling, 10 bachelor's and master's students from seven German universities were interviewed to assess their experience with e-learning, hybrid models of learning, and conventional learning. Results showed that students' preferences depend on the particular strengths and weaknesses of every model. Direct contact is facilitated through traditional learning, whereas e-learning facilitates flexibility, convenience, and variability, which are applicable in the pandemic situation. The hasty shift towards online learning amid the COVID-19 pandemic accentuated the application of e-learning in ensuring that education goes on during a crisis and accelerated its implementation. Students recognized technology's potential to revolutionize higher education by new methods, although digital divides and participation gaps are still issues. Hybrid models proved to be a middle option, balancing flexibility with face-to-face contact. The study points out that technological innovation and global disruptions like pandemics are key drivers of e-learning's growth, suggesting its greater role in future education systems. However, it provokes further inquiry into long-term impact, fairness of access, and pedagogy to ensure maximum hybrid and online learning settings for inclusivity and quality within evolving educational settings

The Health Care System in India

This country report provides a description of the emergence of a health care system under public responsibility in India. The inception of the health care system refers to the first legislation stipulating entitlements to medical care. The report also includes a brief description of major health care reforms, and the current organization of the health care system in India. This report is part of the CRC 1342 Social Policy Country Briefs Series.Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)4

Factor momentum versus price momentum: Insights from international markets

Does factor momentum drive stock price momentum? We examine this relationship across 51 countries. Factor momentum proves strong across many markets and international portfolios, independent of typical return predictability drivers. However, its ability to capture stock momentum profits depends on methodological and dataset choices. Empirical factor momentum cannot entirely subsume stock or industry momentum globally. Conversely, price momentum often better explains its factor counterpart than vice versa. Notably, factor momentum based on principal components is more robust, capturing a major share of price momentum gains in developed and emerging markets. Our findings challenge the view that momentum merely times other factors rather than constituting a distinct anomaly.17010733