Eldorado - Repositorium der TU Dortmund

Ressourcen aus und für Forschung, Lehre und Studium

Bei diesem Service handelt es sich um das Institutionelle Repositorium der Technischen Universität Dortmund. Hier werden Ressourcen aus und für Lehre, Studium und Forschung gespeichert, erschlossen und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

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Hochschulverwaltung 1242
Sonderforschungsbereiche 1592

Aktuellste Veröffentlichungen

Human vs. machines
(2024-11-13) Steinmeister, Louis; Pauly, Markus
“If you ask ten experts, you will get ten different opinions.” This common proverb illustrates the common association of expert forecasts with personal bias and lack of consistency. On the other hand, digitization promises consistency and explainability through data-driven forecasts employing machine learning (ML) and statistical models. Despite the importance of the semiconductor industry being widely recognized, little research has gone into forecasting the whole semiconductor market including all major product categories. Instead, analysts have generally relied on expert forecasts such as those provided by the World Semiconductor Trade Statistics (WSTS). In the following, we generate data-driven forecasts and evaluate whether existing industry expert forecasts can be further enhanced through statistical and ML models. This study contributes by systematically evaluating the accuracy of expert forecasts, examining comprehensive multi-granularity forecasts for the entire semiconductor market, and offering performance insights through out-of-sample error measures to guide future forecasting practitioners.
Integration kurdischer Geflüchteter in die Sekundarstufe I
(2026) Akcadağ, Mehmet; Uhlendorff, Uwe; Sauerwein, Markus
Diese Dissertation untersucht die Integration kurdischer Geflüchteter in die Sekundarstufe I des deutschen Bildungssystems und analysiert die damit verbundenen sprachlichen, psychosozialen und strukturellen Herausforderungen aus einer multidimensionalen Perspektive. Vor dem Hintergrund der Fluchtbewegungen seit 2015 wird argumentiert, dass kurdische Schüler*innen aufgrund ihrer spezifischen historischen, politischen und kulturellen Erfahrungen besonderen Integrationsbarrieren ausgesetzt sind. Die Studie basiert auf einem Mixed-Methods-Ansatz, der quantitative Daten von 220 kurdischen Schüler*innen in Nordrhein-Westfalen mit qualitativen Interviews kombiniert. Die quantitativen Analysen umfassen Reliabilitätsprüfungen, t-Tests, ANOVA- und Korrelationsanalysen, während die qualitativen Daten mittels thematischer Analyse ausgewertet wurden. Dadurch wird ein umfassendes Verständnis sowohl objektiver Bildungsbedingungen als auch subjektiver Erfahrungen ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass unzureichende Deutschkenntnisse, fehlende kontinuierliche Sprachförderung sowie strukturelle Ungleichheiten im föderalen Bildungssystem zentrale Hindernisse darstellen. Darüber hinaus wirken sich psychische Belastungen, die auf Flucht- und Kriegserfahrungen zurückzuführen sind, erheblich auf schulische Leistungen und soziale Integration aus. Diskriminierungserfahrungen, Identitätskonflikte und mangelnde interkulturelle Sensibilität im schulischen Kontext verstärken diese Problemlagen zusätzlich. Auf Basis des Integrationsmodells von Ager und Strang (2008) sowie des Konzepts des „monolingualen Habitus“ (Gogolin, 2009) wird Integration als ein mehrdimensionaler Prozess verstanden, der über sprachliche Kompetenzen hinaus soziale Teilhabe, Sicherheit und kulturelle Zugehörigkeit umfasst. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Schließung bestehender Forschungslücken, indem sie die spezifischen Erfahrungen kurdischer Geflüchteter sichtbar macht, die in der bisherigen Forschung häufig homogenisiert wurden. Abschließend werden evidenzbasierte Handlungsempfehlungen formuliert, die den Ausbau nachhaltiger Sprachförderprogramme, Trauma sensible pädagogische Ansätze, interkulturelle Lehrkräftequalifizierung sowie die institutionelle Verankerung psychosozialer Unterstützungsstrukturen umfassen. Ziel ist es, eine inklusivere und gerechtere Bildungsintegration für kurdische Geflüchtete im deutschen Schulsystem zu fördern.
Scalable bayesian methods for large-scale data
(2026) Ding, Zeyu; Ickstadt, Katja; Munteanu, Alexander
In the era of big data, traditional Bayesian inference methods face significant challenges in computational efficiency and scalability. This thesis presents a comprehensive framework addressing these challenges through theoretical innovations and practical implementations. We introduce a novel $p$-probit model incorporating $p$-generalized normal distributions, which offers enhanced flexibility in modeling tail behavior through an adaptive parameter $p$. To address computational challenges with large-scale datasets, we develop an efficient \emph{coreset}-based data reduction technique for the $p$-probit model, with theoretical guarantees based on the Wasserstein distance. Furthermore, we extend scalable inference to semi-parametric Multivariate Conditional Transformation Models (MCTMs). We propose a novel hybrid \emph{coreset} strategy that combines leverage score sampling with a geometric convex hull approximation. This approach effectively resolves the numerical instabilities of logarithmic terms in the likelihood, enabling efficient learning of complex dependence structures with rigorous error guarantees. This exploration of distribution metrics leads to our investigation of scalable computation methods for probability distribution distances, where we propose novel approximation approaches using sliced-Wasserstein distances and random Fourier features in Physics applications. These theoretical advances are implemented in two open-source software packages: an \texttt{R} package for the $p$-probit model and a \texttt{Julia} package for distribution metric computation. Our empirical results demonstrate significant improvements in both computational efficiency and statistical accuracy across various large-scale applications, contributing to both theoretical understanding and practical capabilities in modern Bayesian inference.
Gesundheits- und Bewegungsförderung von Berufskraftfahrenden
(2026) Brauns, Lisa; Jaitner, Thomas; Stutzig, Norman
Langes ununterbrochenes Sitzen ist ein entscheidender Faktor physiologischer Beanspruchung von Berufskraftfahrenden. Es sorgt für Rückenbeschwerden, Schmerzen und krankheitsbedingte Arbeitsausfälle. Gleichzeitig begünstigen teilautomatisierte monotone Fahrsituationen eine zu geringe kognitive Beanspruchung, was das Risiko passiver aufgabenbezogener Ermüdung und damit verbundener Verkehrsunfälle erhöht. Aufgrund der langen Lenkzeiten sind Fernkraftfahrende dauerhaft einer sitzenden Tätigkeit ausgesetzt. Maßnahmen zur präventiven Reduktion physiologischer Beanspruchung und passiver aufgabenbezogener Ermüdung, die direkt während der Fahrt eingesetzt werden können, sind daher für diese Berufsgruppe von besonderem Interesse. In der vorliegenden kumulativen Dissertation wurden die Effekte eines sitzintegrierten Mobilisationssystems mit alternierender Luftkissenaktivität in der Sitzfläche und Rückenlehne sowohl auf physiologische als auch auf kognitive Parameter in einer Reihe von Studien mit Inner-Subjekt-Design untersucht. In einer achtwöchigen Fahrsimulatorstudie mit 16 Berufskraftfahrenden konnte gezeigt werden, dass die sitzintegrierte Mobilisationsfunktion die Bewegungsaktivität der Versuchspersonen, während der viereinhalbstündigen Fahrt, erhöht und die Muskelsteifigkeit im Brust- und Lendenwirbelbereich signifikant reduziert. Auch das subjektive Diskomfortempfinden verbesserte sich deutlich – ein Effekt, der sich objektiv im Sitzverhalten widerspiegelte. Entgegen den Erwartungen zeigte sich jedoch kein signifikanter Einfluss auf die Muskelaktivität der Rückenmuskulatur im EMG-Signal. Ein vierwöchiger Realfahrversuch mit 31 Teilnehmenden zur Untersuchung passiver aufgabenbezogener Ermüdung ergab aktivierende Effekte der Mobilisation auf die Alpha-Spindel-Rate im EEG – einem ermüdungssensitiven Parameter. Andere Vigilanzparameter zeigten hingegen keine signifikanten Veränderungen. Insgesamt zeigt das sitzintegrierte Mobilisationssystem Potenzial zur Verringerung der physiologischen Beanspruchung und der kognitiven Ermüdung von Berufskraftfahrenden während langer monotoner Fahrten und könnte somit einerseits zur Verbesserung der Arbeits- und Lebensbedingungen von Fahrenden und darüber hinaus zur allgemeinen Sicherheit im Straßenverkehr beitragen.
Innovative Strategien zur Entwicklung von KRASG12C- und KRASG13C-Inhibitoren
(2025) Kirschner, Tonia; Rauh, Daniel; Dehmelt, Leif
Die kleine GTPase KRAS fungiert als zentraler molekularer Schalter, der vielfältige zelluläre Prozesse reguliert, indem sie zwischen einem inaktiven, GDP-gebundenen und einem aktiven, GTP-gebundenen Zustand wechselt. Onkogene Mutationen in RAS, die in etwa 25 % aller humanen Krebserkrankungen vorkommen, stören diesen streng kontrollierten Mechanismus und führen zu einer konstitutiven Signalübertragung, die die Tumorentstehung fördert. Obwohl KRAS lange Zeit als nicht pharmakologisch adressierbar galt („undruggable“), ermöglichte die Entdeckung einer kryptischen allosterischen Bindungstasche unterhalb der Switch-II-Region die Entwicklung kovalenter Inhibitoren gegen KRASG12C. Dies mündete schließlich in der FDA-Zulassung von Sotorasib und Adagrasib zur Behandlung von KRAS-mutiertem Lungenkarzinom. Aufbauend auf diesen Fortschritten widmete sich die vorliegende Arbeit der Entwicklung und umfassenden Charakterisierung neuartiger kovalenter Inhibitoren für KRASG12C sowie für die bislang weniger eingehend untersuchte KRASG13C-Mutation. Hierbei kamen unterschiedliche innovative Strategien zum Einsatz, darunter sowohl rationales, strukturgeleitetes Wirkstoffdesign als auch Hochdurchsatz-Screening-Ansätze. Im Mittelpunkt standen die Identifizierung und Optimierung niedermolekularer Substanzen sowie die Entwicklung nukleotidbasierter Analoga, die gezielt als kovalente Inhibitoren konzipiert und untersucht wurden.