Marco Huber – författare

This book presents a selection of peer-reviewed papers from the 16th European Robotics Forum (ERF) of euRobotics, the European Robotics Association, held in Stuttgart, Germany, from March 25–27, 2025. ERF is Europe’s leading event for robotics and AI, bringing together researchers, industry experts, and policymakers to discuss advancements and strategic priorities in the field. The book includes 49 high-quality papers, chosen through a rigorous review process from 100 submissions. Contributions are organized into two main areas: • Robotics—Covering topics such as mechatronics, kinematics, dynamics, and safety. These papers highlight key developments in traditional robotics domains. • AI for robotics—Focusing on machine learning, foundation models, computer vision, and hybrid.AI approaches. This section explores the integration of AI into robotic systems. Providing insights into the latest research and technological advancements, this book serves as a valuable resource for researchers, engineers, and professionals working at the intersection of robotics and AI.

This book presents a selection of peer-reviewed papers from the 16th European Robotics Forum (ERF) of euRobotics, the European Robotics Association, held in Stuttgart, Germany, from March 25–27, 2025. ERF is Europe’s leading event for robotics and AI, bringing together researchers, industry experts, and policymakers to discuss advancements and strategic priorities in the field. The book includes 49 high-quality papers, chosen through a rigorous review process from 100 submissions. Contributions are organized into two main areas: • Robotics—Covering topics such as mechatronics, kinematics, dynamics, and safety. These papers highlight key developments in traditional robotics domains. • AI for robotics—Focusing on machine learning, foundation models, computer vision, and hybrid.AI approaches. This section explores the integration of AI into robotic systems. Providing insights into the latest research and technological advancements, this book serves as a valuable resource for researchers, engineers, and professionals working at the intersection of robotics and AI.

Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Hochschule Heilbronn, ehem. Fachhochschule Heilbronn, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Konstruktion eines Strukturgleichungsmodells für faktoranalytische Verfahren der Dateninterpretation von Erfolgsfaktoren deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften. Private Equity (PE) ist ein wichtiger Faktor in Bezug auf die Unternehmensfinanzierung, um die risikoreiche Anfangsphase von Start-ups zu überstehen und auch in späteren Entwicklungsstufen genügend finanzielle Mittel zur Verfügung zu haben. Grundsätzlich zählen dazu Unternehmen, welche noch keinen Börsengang vollzogen haben und typischerweise von institutionellen Investoren wie Regierungen, Banken, Versicherungsgesellschaften, Pensions- und Staatsfonds, private Großinvestoren etc. eingezahlte Investmentfonds verwalten. Weltweit investieren mehr als 8.400 Institutionen und wohlhabende Privatleute in PE. Bei Fonds größerer PEGs kann es sich um Kredit-, Hedge, Immobilienfonds, Leveraged Buyout Fonds und Fonds für Alternativanlagen wie ökologische Energien handeln. Sie konzentrieren sich auf rentable Investitionen durch Börsengänge, Handelsverkäufe oder sekundäre Übernahmen. Die Definitionen gehen dabei auseinander, sodass Unternehmen als PEGs betitelt werden, welche selbst an der Börse notiert sind und somit öffentliche Finanzmittel erhalten.Es werden Geschäftszahlen aus Bilanzen und Gewinn und Verlustrechnungen (GuVs) von Portfoliounternehmen von PEGs zur Konstruktion des Strukturgleichungsmodells erhoben. Damit in späteren Forschungsarbeiten analysieren zu können, welche PEGs mit ihrem Portfolio am erfolgreichsten sind, soll eine Basis geschaffen werden, um Erfolgsfaktoren identifizieren und auswerten zu können.