Efficient depth and RGB camera fusion algorithm for depth imaging with improved spatial resolution

Cameras for capturing depth images typically suffer from low spatial resolution, whereas RGB cameras offer high resolution. A common approach to address these drawbacks of depth cameras is to combine them with RGB cameras using a fusion algorithm. We propose, implement and benchmark a new spatial upscaling algorithm based on edge extrapolation and compare it to state-of-the-art spatial upscaling methods. The edge extrapolation algorithm is very efficient and achieves cutting edge performance. It produces high-resolution depth maps with particularly clean edges, but like other state-of-the-art methods, it also exhibits certain specific artifacts. The new algorithm first interpolates the depth image and combines it with an RGB image to extract an edge map. The blurred edges of the interpolated depth map are then replaced by an extrapolation from neighboring pixels for the final high-resolution depth map. The algorithm is benchmarked using the Middlebury and DIML datasets, as well as a number of new 3D time-of-flight depth images

Bacterial leaf spot of Hydrangea : on a “new old” disease and the importance of diagnostic specificity to reduce cross-reactivity and improve surveillance

The causal organism of bacterial leaf spot of Hydrangea L., Xanthomonas hydrangeae, was the subject of a disease report and a new bacterial species description in 2021. These publications, along with the development of a specific isothermal diagnostic assay for X. hydrangeae, and the recent awareness of this pathogenic bacterium, combined with the wet weather conditions during the summer of 2021 in Europe, have revealed a broader historical and current prevalence of this disease. Global trade of plants appeared to play an important role in the dissemination of this pathogen. Furthermore, scouring the literature revealed multiple instances, mainly in the USA, of bacterial leaf spot of Hydrangea, previously attributed to other Xanthomonas species (e.g., Xanthomonas campestris, Xanthomonas hortorum). The first known indication of bacterial leaf spot of Hydrangea dates to 1995 in Georgia (USA). However, these 1995 isolates are no longer available and their identity as X. hydrangeae cannot be confirmed. This mini-review outlines the challenges encountered when studying X. hydrangeae, as related to 1) the development of a diagnostics assay targeting X. hydrangeae, especially given its phylogenetic similarity to X. hortorum, and 2) the information discontinuity regarding historical and current incidence of bacterial leaf spot of Hydrangea

Transforming teaching practice into blended learning : a case study on the role of values and influence

This chapter explores the impact of values and influence on the success of designing and implementing a new blended learning concept for the module Cleaning Services Management in the bachelor’s programme in Facility Management at the Zurich University of Applied Sciences. This new concept focuses on the potential to improve blended learning concepts within higher education. This chapter will discuss a case study that is based on a learning sequence of eight units, where students were tasked with developing a cleaning concept using project-based learning and is characterised by an intuitive writing narrative based on experiences, as well as on critical peer feedback. The findings reveal that personal values and traditional power-play in higher education impact effectiveness in both positive and negative ways because they influence underlying driving principles which one cannot easily change. Therefore, the approach to a change intervention should involve more than only the tangible concept. This chapter sheds light on the practical implications of values and influence and therefore also student-focused learning in Hospitality Management. The insights gained will assist stakeholders in designing and implementing new learning concepts in a more successful way

Andri Puorger : Microsofts Beitrag zur digitalen Transformation im Gesundheitswesen

Wie beeinflusst Microsoft die Digitalisierung im Gesundheitswesen? In einer Branche, die vor Herausforderungen wie Fachkräftemangel und komplexer Einsatzplanung steht, trägt Microsoft dazu bei, dass innovative Technologien echte Lösungen schaffen können. In dieser Folge werfen wir einen Blick auf zwei spannende Case Studies: Personal- und Einsatzplanung: Starke Erleichterung des Arbeitsalltags – von der Berücksichtigung der Mitarbeiterwünsche bis hin zu einem unkomplizierten, digitalen Diensttauschsystem. Clever Colleague: Die smarte Hilfe für Pflegekräfte, die Fragen zu Richtlinien und Best Practices einfach per KI-Chatbot beantwortet. Wir diskutieren die zentralen Fragen: Warum stockt die digitale Transformation? Wo liegen die Hürden – und welche Rolle spielt gutes Management? Lass uns gemeinsam den Wandel gestalten

Moving target defense (MTD) for 6G edge-to-cloud continuum : a cognitive perspective

The emergence of 6G networks will pave the way for a diverse range of services to function within virtualized multi-cloud environments in the Edge-to-Cloud Continuum. This flexible and distributed architecture presents numerous prospects for enhancing service attributes such as availability, fault tolerance, and security. One primary instrument to this end is Moving Target Defense (MTD) as a security and resilience technique. However, MTD also poses an optimization challenge that extends beyond bolstering security alone and calls for smart and cognitive control. This paper elaborates on key technical topics regarding cognitive MTD in the 6G Edgeto- Cloud Continuum, including multi-objective modeling, RL-based control, and MTD peculiarities in 6G. We specifically highlight key technical challenges and identify potential directions for future research. As a concrete example, we present a Multi-objective Deep Reinforcement Learning (MORL) method to learn an optimal MTD strategy. Finally, we provide its preliminary performance evaluation in a 5G test bed embedding some key technologies applicable to future 6G networks, namely virtualized functions and AI-enhanced management and orchestration. The experimental results highlight the significance of MORL optimization over traditional deep-RL algorithms in this context

Analysis of 1D NMR spectra with 2D image processing techniques

Rapid advances in NMR spectroscopy instrumentation demand powerful analysis techniques to be implemented to cope with the development. These include extracting patterns from the data acquired, such as images and 1D spectra. Furthermore, deep learning models have shown to be very powerful in extracting patterns from such data. However, current analysis techniques include several manual steps to label the data, which are usually time-consuming and crucially dependent on expert knowledge. Therefore, this paper aims to demonstrate the applicability of neural networks for extracting different spectral structures and specially, investigating an analysis approach, inherited from 2D image processing, to determine its usefulness in feature extraction from 1D spectroscopy data. The approach utilizes bounding-box algorithms, same as in image recognition, to recognize patterns in 1D spectra

Mechanistic study and parameter estimation of a multi-electron transfer organic synthesis

The abstract of this poster was published in the Proceedings of the 21st Symposium on Modeling and Experimental Validation of Electrochemical Energy Technologies, p. 82, available at https://doi.org/10.48584/opus-10318.Unlike traditional synthetic methods, electrochemical synthesis provides a safer, greener and more atom efficient alternative to reaction pathways towards useful compounds. In organic synthesis, chemists are now resorting to electrochemistry to achieve novel reactivities and enhanced selectivity, avoiding toxic chemicals via potential-induced electron transfer instead. However, main reaction pathways are not always fully known, calling for dynamic electroanalytical techniques such as Cyclic Voltammetry (CV) to assess the current-potential curves that evidence the kinetics and mechanism involved. Moreover, dealing with complex processes such as multi-electron transfer with coupled homogeneous chemical reactions may require computational macrokinetic modeling to comprehend competing interactions. This enables the extraction of kinetic and thermodynamic information and the discernment of mechanism candidates, when fitted against experimental voltammograms. This work presents a model-based parametric and mechanistic investigation of an anodic multi-electron, multi-deprotonation organic synthesis of a hydrazone compound in non-aqueous media. For this end, a 1D continuum-scale diffusion layer model was solved via COMSOL Multiphysics. The model considers an adapted square-scheme, with all its experimentally intuited reaction pathways, accounting for the occurrence of side-reactions, dimerization, and disproportionation. In order to estimate the wide scope of kinetic and thermodynamic parameters of a given mechanism, a least-squares fitting procedure was developed in MATLAB. The CV simulations thus grant a prediction of the reaction pathways and kinetics determining the electroorganic behavior, accurately reproducing experimental results across various bulk concentrations. Relevant insight is gained on the effect of mechanistic assumptions, and how applied potential and ratio of diffusion/reaction rates affect product conversion and further oxidation, allowing for the fine tuning of its operating conditions for novel applications, e.g. in flow electrosynthesis. The developed methodology exhibits versatile applicability to other organic processes in electrochemistry

Job Crafting im Kontext der Laufbahnberatung : eine qualitative Untersuchung zur Gestaltung und Veränderung von Arbeitsaspekten durch Beratungskund:innen

Job Crafting beschreibt die selbstinitiierte Veränderung von Aspekten der eigenen Arbeit, um eine bessere Passung zwischen den individuellen Stärken, Interessen und den Anforderungen der Arbeitsstelle zu erreichen. In der Laufbahnberatung eröffnet der Ansatz Perspektiven für Arbeitnehmende, die ihre Zufriedenheit und Motivation steigern möchten. Sei es, um unzufriedenstellende Arbeitsaspekte zu verbessern oder in einer durch äussere Umstände nicht veränderbaren Jobsituation mehr Erfüllung zu finden. Diese Arbeit untersucht, in welchen Arbeitssituationen Beratungskund:innen die Laufbahnberatung aufsuchen und von Job Crafting profitieren können, wie die Beratungspraxis bei der Sensibilisierung und Umsetzung von Veränderungen im Job unterstützen kann und welche Effekte für die Beratungskund:innen sichtbar werden. Daraus wird das Potenzial des Ansatzes für die Laufbahnberatung abgeleitet. Methode: Im Rahmen einer qualitativen Untersuchung wurden Interviews mit vier Beratungskund:innen durchgeführt, die durch Laufbahnberatungsformate in ihren Job Crafting-Prozessen begleitet wurden. Die Analyse erfolgte mittels einer induktiv-deduktiven Inhaltsanalyse, um praxisnahe Erkenntnisse zu gewinnen. Ergebnisse: Beratungskund:innen üben Job Crafting aus, wenn sie in ihrer aktuellen Arbeitssituation Unzufriedenheit, fehlende Sinnhaftigkeit oder Überforderung wahrnehmen. Sie verändern Aspekte ihrer Arbeit in verschiedenen Dimensionen und mit individuellen Ausprägungen – durch die Gestaltung von Aufgaben (Task Crafting), Wissen/Kompetenzen (Skills Crafting), Beziehungen (Relational Crafting), Einstellungen gegenüber der Arbeit (Purpose Crafting) und Aspekten des Wohlbefindens (Wellbeing). Als Effekte des begleiteten Job Crafting-Prozesses zeigen sich unter anderem eine verbesserte Zufriedenheit in der Arbeitssituation, eine gestärkte Wahrnehmung der eigenen Handlungsmöglichkeiten und ein gestärktes Selbstbewusstsein als Arbeitnehmer:in. Aspekte, die sowohl im bestehenden Job als auch für die weiterführende Laufbahn zentral sind. Potenzial und Ausblick: Die Arbeit hebt hervor, dass die Laufbahnberatung eine wichtige Rolle bei der Sensibilisierung für Job Crafting einnehmen kann. Es wird deutlich, dass sie Arbeitnehmende dabei unterstützen kann, ihren Handlungsspielraum im Job zu erweitern und in ein aktives Selbstverständnis zu kommen – als Angebot ausserhalb der organisationalen Personalentwicklung. Beratungsangebote könnten durch die Etablierung von Job Crafting-Interventionen weiterentwickelt werden, wodurch auch die präventive Funktion der Beratung gefördert wird

Begegnungs- und Bewegungsförderung im Quartier

Hintergrund: Einsamkeit und Bewegungsmangel beeinträchtigen die Gesundheit von Jung und Alt. Um niederschwellige lokale Angebote zur Förderung des sozialen Austausches und der körperlichen Aktivität zu entwickeln, bietet ein lokales, partizipatives Vorgehen einen vielversprechenden Ansatz. Im vorliegenden Pilotprojekt wurde daher gemeinsam mit einer Wohngenossenschaft mit älteren Erwachsenen und einer Kindertagesstätte ein lokales, generationenverbindendes Angebot zur Förderung von Begegnung und Bewegung entwickelt, durchgeführt und evaluiert. Methode: Das Pilotprojekt wurde partizipativ mit zwei lokalen Zielgruppen entwickelt und durchgeführt. Die Bedürfnisse der Zielgruppen wurden mit unterschiedlichen Ansätzen erhoben und flossen in die Konzeption und Durchführung des Angebots ein. Anschließend wurde die Zufriedenheit mit dem Angebot sowie die Art und Intensität der Begegnung und Bewegung evaluiert. Ergebnisse: Die Bedürfnisanalyse zeigte, dass eine breite Variabilität an Bewegungen gewünscht wurde. Das daraus entwickelte Angebot wurde einmal wöchentlich über 6 Wochen durchgeführt. 85 % der Kinder und 70 % der Erwachsenen waren mit dem Angebot zufrieden. Das Angebot förderte sowohl Begegnung als auch Bewegung der Teilnehmenden. Schlussfolgerung: Die partizipative Entwicklung ermöglichte eine bedarfsgerechte Gestaltung des Angebots. Herausforderungen waren die langfristige Beteiligung der älteren Erwachsenen sowie die Anpassung der Aktivitäten an die unterschiedlichen Bedürfnisse beider Zielgruppen. Das Projekt zeigt, dass partizipative, generationenverbindende Angebote erfolgreich Bewegung und soziale Interaktion fördern können. Zukünftige Projekte sollten die Bedürfnisse der Zielgruppen kontinuierlich einbeziehen und flexible, anpassbare Aktivitäten anbieten

EdgeAI-Trust : Herausforderung in drei Dimensionen

Ein energieautarkes Edge-Gerät mit künstlicher Intelligenz, das unterbruchsfrei einen industriellen Prozess überwacht und sich vor unerwünschter Einflussnahme schützt, stellt den Entwickler/ die Entwicklerin vor einige Herausforderungen. Kleines Energiebudget, low-power KI und Security bilden ein Spannungsfeld. Der Vortrag erläutert diese Herausforderungen und zeigt einen Weg auf, wie das Systemdesign gelöst werden kann