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Oekonomische Kriterien und Anreizmechanismen fuer eine effiziente Foerderung von industrieller Forschung und Innovation

Author:
Book Series: Forschungsergebnisse der Wirtschaftsuniversitaet Wien ISBN: 9783631544976 Year: Pages: 224 DOI: 10.3726/b13967 Language: German
Publisher: Peter Lang International Academic Publishing Group
Subject: Business and Management --- Economics
Added to DOAB on : 2019-01-15 13:32:22
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Abstract

In nationalen Innovationssystemen verhindert oft Markt- und Staatsversagen die volle Entfaltung des vorhandenen Innovationspotenzials. Der Autor enttarnt theoretisch und empirisch die zugrunde liegenden Informationsprobleme, Anreizmechanismen und Mitnahmeeffekte. Ein für Österreich erstmaliges und international wenig untersuchtes Datenmaterial dient dabei der empirischen Schätzung von Input- und Outputadditionalitäten. Dem Autor gelingt der Beleg der zuvor theoretisch abgeleiteten Hypothese: selbstselektive Förderinstrumente sind von höherer Wirksamkeit als besonders häufig eingesetzte Standardinstrumente wie zum Beispiel einfache F&E-Förderzuschüsse. Das Bild wird komplettiert mit zahlreichen praktischen Vorschlägen an den Innovationsförderer zur Anreizoptimierung des Innovationssystems.

Framework for Analysis and Identification of Nonlinear Distributed Parameter Systems using Bayesian Uncertainty Quantification based on Generalized Polynomial Chaos

Author:
Book Series: Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ISSN: 18636489 ISBN: 9783731506423 Year: Volume: 31 Pages: XIX, 210 p. DOI: 10.5445/KSP/1000066940 Language: ENGLISH
Publisher: KIT Scientific Publishing
Subject: Computer Science
Added to DOAB on : 2019-07-30 20:01:59
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Abstract

In this work, the Uncertainty Quantification (UQ) approaches combined systematically to analyze and identify systems. The generalized Polynomial Chaos (gPC) expansion is applied to reduce the computational effort. The framework using gPC based on Bayesian UQ proposed in this work is capable of analyzing the system systematically and reducing the disagreement between the model predictions and the measurements of the real processes to fulfill user defined performance criteria.

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