Refine
Year of publication
Document Type
- Lecture (246)
- Article (145)
- Conference Proceeding (117)
- Book (56)
- Part of a Book (39)
- Report (24)
- Doctoral Thesis (2)
Language
- German (629) (remove)
Keywords
- Teaching (35)
- Security (31)
- Education (29)
- Learning (24)
- Embedded Systems (21)
- Photovoltaics (20)
- Sport (20)
- Wind Power (20)
- Didactics (19)
- Energy Storage (17)
Department
- Department Computer Science (148)
- Department Entrepreneurship & Communications (145)
- Department Industrial Engineering (121)
- Department Life Science Engineering (84)
- Department Electronic Engineering (71)
- Publiziert vor FH-Zugehörigkeit (40)
- Department Angewandte Mathematik und Physik (27)
- Sonstiges (6)
AI Engineering @ FHTW
(2022)
Hochschulen und Studiengänge sprechen Studieninteressierte nicht
bevölkerungsrepräsentativ an. Nach einem kurzen Abriss der aktuellen Lage und
der Diversitätsdimensionen werden anhand einer adaptierten Form der „4R-
Methode“ des Gender-Mainstreamings Kommunikationsarten, -medien und
-ebenen mit Blick auf Kommunizierende und Kontexte beleuchtet. Dieser Beitrag
soll Hochschulen und Studiengängen einen einfachen Leitfaden an die Hand
geben, die eigene Sprache auf den verschiedenen Kommunikationskanälen
kritisch zu reflektieren und inkludierender zu gestalten, um Stereotypisierung zu
vermeiden und alle anzusprechen
Ziel dieser Studie war das überlagerte Elektromyogramm (ueEMG) und das decompositionierte (dEMG) auf deren Reliabilität und Aussagekraft zu überprüfen. Hierfür vollzogen zehn gesunde männliche Probanden zu drei Testzeitpunkten isometrische Ermüdungsmessungen. Hintergrund Bei der Messung des ueEMG werden die Motor Units Aktionspotentiale (MUAPS) elektrisch überlagert. Physiologische Muskelermüdung zeigt sich hier unter anderem in der Veränderung des Frequenzspektrums und der Signalamplitude. Letzteres steigt bei Ermüdung an, wohingegen die mediane Frequenz (MF) sinkt. Eine weitere Möglichkeit die Muskelermüdung mittels Oberflächen-EMG zu ermitteln ist die Anwendung des dEMGs. Dieses ermöglicht mithilfe einer Mustererkennungssoftware einzelne MUAPS zu erkennen. Studien zeigten, dass aktive Motor Units (MU) bei wiederholten oder anhaltenden submaximalen Kontraktionen als Muskelermüdung ihre Feuerungsrate erhöhen und neue MU rekrutiert werden. Bisher wurden diese Methoden jeweils einzeln betrachtet. Um sicherzustellen welcher Ansatz für klinische Daten geeigneter ist, wurden Datensätze zu beiden Methoden gleichzeitig generiert und hinsichtlich ihrer Aussagekraft und Wiederholbarkeit mit statistischen Mitteln verglichen.