Decentralised Finance: Growth, Risks and Regulation of a Shadow Financial System with Crypto-assets

Decentralised Finance applications aim to replicate existing financial products and services from the highly regulated Traditional Finance (TradFi) system using the distributed ledger technology and smart contracts. An open, multi-layered and composable architecture has facilitated the deployment of many DeFi projects leading to a growing complex network of interacting DeFi protocols. The size of the DeFi market has grown to several hundred billion USD in Total Value Locked by users in DeFi protocols. Important use cases include decentralised lending and borrowing, decentralised exchanges and crypto staking. The DeFi sector is effectively becoming a shadow financial system with cryptoassets. DeFi innovators praise decentralisation and disintermediation of financial products and services as beneficial. On the contrary, regulators and policymakers issue warnings on consumer risks and financial stability risks. Awareness has increased following a string of crypto-related collapses and failures during the Crypto Winter 2022-2023. The emerging consensus is that the DeFi market needs to be supervised, but how? The traditional approach to regulate a few centralised entities and financial intermediaries does not work. Thus, a range of regulatory responses and approaches is being discussed. In the European Union the path has been partly laid by the Markets in Crypto-assets Regulation (MiCA) as the text itself contains mandatory steps to address developments of the DeFi market.Updated Versio

Zahlungsbereitschaft deutscher Medienkonsumenten für die ökologische Nachhaltigkeit internationaler Sportgroßveranstaltungen

Open Access funding enabled and organized by Projekt DEALPublished Versio

Prediction of Degradation of Concrete Surface Layer Using Neural Networks Applied to Ultrasound Propagation Signals

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Anatomically-Constrained Physics-Based Simulations For Facial Animations

This cumulative thesis presents novel advancements in the field of facial animation through the integration of anatomically–constrained physics– based simulations at various stages of the animation workflow. The mo- tivation for this work stemmed from limitations of the currently most widely used animation technique linear blendshapes [56]. Although this ap- proach’s computational efficiency and intuitive design are appealing, blend- shape animations usually lack anatomical precision and can only partially reproduce nonlinear face characteristics. Among other things, they do not guarantee volume preservation, allow self–collisions, and are not able to in- corporate external influences such as gravity or wind. Since physics–based simulations can mitigate these shortcomings, albeit in a slow and intri- cate manner, our principle goal was to combine the advantages of both concepts while avoiding their respective disadvantages. Our work encompasses four publications, each addressing distinct anima- tion components and achieving this goal in diverse ways. SoftDECA [107] integrates physics–based anatomical corrections into linear blendshapes, maintaining their efficiency even on consumer hardware. SparseSoftDECA [111] extends SoftDECA but creates realistic facial animations from sparse- ly tracked facial landmarks. AnaConDaR [110] provides solutions for fa- cial retargeting, particularly an anatomical deformation transfer [105] to create more authentic and lifelike blendshapes. Finally, NePHIM [112] investigates real–time simulations of head–hand interactions, which are indispensable for conveying non–verbal communication cues. All of our contributions are presented and discussed in light of associated research questions and analyzed with regard to conceivable limitations. We also propose potential advancements in our approaches and assess fu- ture developments of facial animations in general. This thesis aims to offer readers a concise yet well–substantiated overview of our research results.Diese kumulative Dissertation integriert Physiksimulationen an verschie- denen Stellen des Workflows zur Animation von Gesichtern. Die Moti- vation für unsere Arbeit ergab sich aus den Einschränkungen der aktu- ell am weitesten verbreiteten Animationstechnik linear blendshapes [56]. Obwohl die effiziente Laufzeit und das intuitive Design dieses Ansatzes ansprechend sind, mangelt es Blendshape–Animationen in der Regel an anatomischer Präzision und nichtlinearen Eigenschaften. Unter anderem können sie keine Volumenerhaltung garantieren, erlauben Selbstkollisionen und sind nicht in der Lage, externe Einflüsse wie Schwerkraft oder Wind zu berücksichtigen. Physiksimulationen können diese Probleme abmildern, sind jedoch langsam und komplex. Daher war unser Ziel, die Vorteile bei- der Konzepte zu kombinieren und ihre jeweiligen Nachteile zu vermeiden. Unsere Arbeit umfasst vier Veröffentlichungen, die sich jeweils mit un- terschiedlichen Aspekten befassen und dieses Ziel in vielerlei Hinsicht er- reichen. SoftDECA [107] fügt simulierte anatomische Korrekturen zu li- near blendshapes hinzu, wobei deren Effizienz auch auf günstiger Hard- ware erhalten bleibt. SparseSoftDECA [111] wendet ein ähnliches Kon- zept an, um realistische Gesichtsanimationen aus nur wenigen markanten Gesichtslandmarken zu erstellen. AnaConDaR [110] bietet Lösungen für das Übertragen von Gesichtsausdrücken an. Insbesondere einen volume- trischen deformation transfer [105], um authentischere Blendshapes zu erzeugen. Schließlich wird in NePHIM [112] eine Echtzeitsimulation von Kopf–Hand Interaktionen vorgestellt, die für die Übermittlung nonverba- ler Kommunikationshinweise unerlässlich ist. Alle unsere Publikationen stellen wir anhand von verbundenen Forschungs- fragen vor, diskutieren zugehörigen Resultate und zeigen denkbare Gren- zen auf. Außerdem ergründen wir mögliche Weiterentwicklungen und ge- ben einen denkbaren Ausblick auf die Zukunft von Gesichtsanimationen. Insgesamt soll diese Arbeit dem Leser einen kurzen, aber fundierten Über- blick über unsere Forschungsergebnisse geben

Investigation of the Boundary Value Problem for an Extended System of Stationary Nernst–Planck–Poisson Equations in the Diffusion Layer

Gefördert durch den Publikationsfonds der Hochschule RheinMainPublished Versio

Bericht zum Forschungsprojekt

Soziale Schuldnerberatung und weitere Arbeitsfelder der Sozialen Arbeit sind vom Fachkräftemangel betroffen. Da Hochschulen eine Schlüsselrolle bei der Qualifizierung zukünftiger Fachkräfte einnehmen, stellt sich die Frage, welche Faktoren die Wahl von Vertiefungsmöglichkeiten beeinflussen und wie daraus Handlungsmöglichkeiten für Hochschulen und Praxis abgeleitet werden können. Ausgangspunkt ist hierfür die Untersuchung, wie im Studium der Sozialen Arbeit Entscheidungsprozesse zur Vertiefung im Bereich Armut – Prekarität – Überschuldung bzw. zu anderen Vertiefungen oder Spezialisierungen auf Soziales Recht verlaufen, und welche Motive aus Studierendensicht hierbei relevant sind. Um die ausschlaggebenden Motive von Studierenden zu erforschen, wurden an der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft und der Hochschule RheinMain mit Studierenden des Studienschwerpunkts „Soziale Arbeit und Armut“ und der Studienrichtung „Soziales Recht“ Gruppendiskussionen durchgeführt und mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Ergänzend wurden Studierende desselben Jahrgangs in Ludwigshafen im Rahmen einer Onlineumfrage befragt. Die Ergebnisse weisen auf ein komplexes Geflecht an Motiven, Präferenzen und Gegebenheiten hin. Für Hochschulen als Akteur:innen mit Gestaltungsmöglichkeiten und die berufliche Praxis als Mitgestalterin folgt daraus, dass Praxiserfahrungen und Praxisbindung im Rahmen des Studiums gestärkt und problemorientiertes Lernen ermöglicht werden könnten, um Studierende stärker beim interessengeleiteten Studium zu unterstützen. Die Verbindung eines generalistischen Studium und einer Spezialisierung hat das Potenzial, die angehenden Fachkräfte besser auf Arbeitsbedingungen vorzubereiten sowie zugleich Reflexionsräume zu eröffnen. Die Entwicklung positiver Narrative Sozialer Arbeit und eine gezielte Vorstellung von Arbeitsfeldern wie der Schuldnerberatung im Studium eröffnen weitere Orientierungspunkte für Studierende. Die Studie verweist mit ihren Ergebnissen auf weitere Forschungsbedarfe. Für fundierte Erkenntnisse zu Wahlentscheidungen wären weiterführende Untersuchungen – etwa in Form von Langzeitstudien unter Berücksichtigung intersektionaler Verflechtungen – notwendig.Published Versio

Interlaboratory Comparison Reveals State of the Art in Microplastic Detection and Quantification Methods

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Struktur des Einflusses von KI-Anwendungsfällen auf deutsche KMU-Weingüter - Test des EcoSystemPie-Modells

Diese Studie prüft das EcoSystemPie-Modell (ESPM; Talmer et al. 2021 und Adner 2017) auf Eignung, die KI-Wirkungen auf die Wertschöpfung deutscher KMU-Weingüter einfach zu kommunizieren. Am Beispiel von KMU der eigenen Riesling-Region visualisieren wir die Wertschöpfungskette der Weingüter dem ESPM folgend um ein in diesem Fall qualitäts- und preissensitives Wertversprechen für Konsumenten herum, um die relativen Beiträge, deren Abhängigkeiten sowie die Risiken der Technologie auf jene Aktivitäten und die beteiligten Akteur:innen darzustellen. Die vorläufige und qualitative Feldforschung zeigt ein zweigeteiltes Digitalisierungsbild: Jüngere, technologieaffine Betriebsleiter:innen setzen KI vornehmlich in Verwaltung und Marketing ein; während die Kernproduktion (Weinberg, Keller) weitgehend manuell bleibt. Zentrale Hemmnisse fehlender Ressourcen, der traditionellen Unternehmenskultur aber auch die Potentielle konkreter KI-Anwendungsfälle und -Forschungsprototypen sind im Detail erklärt. Die ESPM Darstellung hebt kritische Wertschöpfungsschritte hervor, an denen KI hilft, die Qualität zu verbessern, Kosten zu senken und wo die Wettbewerbsposition verschoben werden könnte und damit auch, wie die externe KI-Adoption von WeinbauMitbewerbern in den KMU Verwundbarkeiten erzeugt und / oder neue Akteur:innen ins Ökosystem bringen könnte, ganz unabhängig davon, ob des Weingut selbst KI-Technologie adaptiert. Auf Grundlage der Ergebnisse empfehlen wir die zukünftige Durchführung von Pilotbewertungen, gemeinsame Finanzierungsmodelle, Kapazitätsaufbau sowie systematisches Monitoring des Wettbewerbermarktes.Published Versio

Nutzungsdaten von E-Tretroller-Sharing: Potenziale für die ÖPNV-Planung

Für die Planung eines hochwertigen ÖPNV-Angebots sind Daten zur Verkehrsnachfrage eine wichtige Grundlage. Der vorliegende Beitrag lotet am Beispiel der Stadt Darmstadt aus, welche Erkenntnisse für die ÖPNV-Planung aus den Nutzungsdaten von Sharing-E-Tretrollern gewonnen werden könnten. An drei Beispielen wird aufgezeigt, ob und welche Schlussfolgerungen aus diesen Daten gezogen werden können. Die Ergebnisse ermutigen dazu, den Gedanken einer verkehrsmittelübergreifenden Datennutzung für die Planung öffentlicher Mobilitätsangebote weiter zu verfolgen.Published Versio

Standardizing second victim support: development of the RESCUE certification framework for health care institutions

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