The report shows how autonomous driving is assessed and how great the desire is to use it. The query of unsupported, open associations without specifications provides an insight into which drivers and obstructive factors currently exist. Quantitative evaluations allow differences in a variety of sub-target groups to be identified. It also provides insights into the psychological motivational structure of drivers and its connection to the desire for autonomous driving.The results can be used to derive indications of the need for action in the automotive and supplier industry to accelerate the diffusion process of the new technologies.

This report is an excerpt from a larger report on the assessment of driver assistance systems and autonomous driving from the perspective of the driver target group. The partial report on driver assistance systems is the property of a project sponsor, therefore the third chapter is not included in this publication. The study part on autonomous driving is made available to the public in extracts.

The analyses are based on face-to-face interviews with 892 people aged between 18 and 88 years in Germany.

Sowohl in B2C- als auch in B2B-Märkten adaptieren die Kunden heute die Möglichkeiten, die ihnen von den digitalisierten Anbietern eröffnet werden und erwarten diesen Service auch von allen Anbietern. Dabei geht es für den Vertrieb nicht nur um den Service, sondern auch darum, für den Kunden als Partner relevant zu bleiben.

Der Prozess der Preisfindung hat sich seit dem Aufkommen des Internets deutlich verändert. Schon immer bestand die Herausforderung darin, Informationen über das Verhalten der Konsumenten korrekt erheben und verarbeiten zu können, um die Preisbereitschaften der Kundschaft „optimal“ aus Unternehmenssicht zu identifizieren. Die Datenmenge, die hierzu durch die fortschreitende Digitalisierung bereitsteht, lässt sich schon seit geraumer für „dynamisierte“ Preisfestsetzungsverfahren nutzen. Dieses „Dynamic Pricing“ finden wir heute nicht nur im E-Commerce, wo entlang der vorliegenden Nutzerdaten individuell Angebote unterbreitet und unterschiedliche Preise aufgerufen werden. Auch im stationären Handel existieren zunehmend „digitale“ Preisauszeichnungen, die je nach Nachfrage oder Lagerbestand automatisch justiert werden können, auch sind durchaus Entwicklungen denkbar, die dabei auch vorliegende Informationen über potenzielle Käufer bei der Kalkulation miteinbeziehen.

Während wir hierzulande noch über die DSGVO, die ePrivacy-Verordnung und den Umgang mit Browsercookies diskutieren, erlangt die Datenökonomie andernorts, etwa in den USA oder China, eine völlig neue Qualität: die digitale Verwertung von Informationen aus unserer DNS.

Trotz hoher Prävalenz von Kopfschmerzerkrankungen und bedeutender Beeinträchtigung vieler Betroffener ist die Versorgung von Menschen mit häufigen Kopfschmerzen in Deutschland unzureichend. Zur Verbesserung der Versorgung und Erhebung von Daten zur Versorgungs- und Kopfschmerzforschung richtet die Deutsche Migräne- und Kopfschmerzgesellschaft (DMKG) e. V. ein deutschlandweites Kopfschmerzregister ein. Vor der Erstvorstellung und vor jeder Wiedervorstellung bei einem am Kopfschmerzregister teilnehmenden Arzt werden die Patienten gebeten, Daten zu ihren Kopfschmerzen, aktuellen und bisherigen Behandlungsversuchen sowie Begleiterkrankungen über ein Patientenportal einzugeben. Ein Kopfschmerzkalender wird über die DMKG-App bereitgestellt. Während der Vorstellung stehen dem Arzt die vorab erhobenen Patientendaten zur Unterstützung einer strukturierten Anamnese und Behandlungsplanung zur Verfügung; sie können ergänzt, geändert oder bestätigt werden. In anonymisierter Form werden die Daten in eine Auswertungsdatenbank überführt, die für wissenschaftliche Auswertungen zur Versorgungs- und allgemeinen Kopfschmerzforschung genutzt werden kann. Das Kopfschmerzregister wird voraussichtlich im 4. Quartal 2019 starten.

Gasification of biomass is known for its valuable capabilities in small, flexible and decentral applications for cogeneration of power and heat. However, the produced raw syngas contains a variety of unwanted higher hydrocarbons such as aromatics and tar compounds in varying amounts adversely for a stable operation of such gasification plants. This cooperative project between the University of Bayreuth (CVT, ZET), the UAS Hof and the company WS Wärmeprozesstechnik aims to develop a new downdraft biomass gasification technology. Herein, the main innovation is the use of the charcoal directly formed by biomass pyrolysis in the gasifier as an adsorption agent for the unwanted tar components in a subsequent cooled adsorption section. The technology with regard to the formation of a suitable adsorption agent is in analogy to the common production of activated carbon by treatment of charcoal with CO2 and/or H2O at temperatures of around 900°C to achieve a high surface area. But here, the activated carbon is directly produced within the downdraft gasification reactor by the controlled, i.e. uncompleted conversion of the biomass coke formed by pyrolysis. Hence, the coke is only partly gasified to syngas and the residual amount is used as activated carbon for tar adsorption. By subsequent cooling of the activated charcoal and the raw product gas to a temperature of 70°C suitable for adsorption, the tar components are almost completely adsorbed and removed from the syngas to make it usable for cogeneration without further treatment. To gain all relevant informations about the main parameters of the overall process (char formation/conversion, formation and subsequent adsorption of tar), respective measurements were conducted in order to finally create a reliable numerical model of the process. The respective results, e.g. regarding kinetic data of char conversion in the gasification unit and adsorption data achieved with naphthalene as a model substance for the tar, will be presented.

In this work, honeypots were set up on several public cloud infrastructures of Amazon, Microsoft and Google located in different regions around the world, including North America, Asia and Europe. The honeypots, simulating different popular services like SSH and VNC, were used to collect data over a period of two month, resulting in over 170 million log entries. Further analysis of the log entries regarding attack patterns and geographic characteristics are presented in this paper. For example, the attacks originated from 216 countries involving 268,614 unique IPs, dominated by China with a share of 25.83%.

Given the importance of an early anomaly detection, Intrusion Detection Systems (IDSs) are introduced in Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA). Agents or probes form the cornerstone of any IDS by capturing network packets and extracting relevant information. However, IDSs are facing unprecedented challenges due to the escalation in the number, scale and diversity of attacks. Software-Defined Network (SDN) then comes into play and can provide the required flexibility and scalability. Building on that, we introduce Traffic Agent Controllers (TACs) that monitor SDN-enabled switches via Open-Flow. By using lightweight statistical metrics such as Kullback-Leibler Divergence (KLD), we are able to detect the slightest anomalies, such as stealth port scans, even in the presence of background traffic. The obtained metrics can also be used to locate the anomalies with precision over 90% inside a hierarchical network topology.