@misc{StojanovicTrappRichteretal.2018,
  author    = {Stojanovic, Vladeta and Trapp, Matthias and Richter, Rico and D{\"o}llner, J{\"u}rgen Roland Friedrich},
  title     = {A service-oriented approach for classifying 3D points clouds by example of office furniture classification},
  series = {Web3D 2018: Proceedings of the 23rd International ACM Conference on 3D Web Technology},
  journal   = {Web3D 2018: Proceedings of the 23rd International ACM Conference on 3D Web Technology},
  publisher = {Association for Computing Machinery},
  address   = {New York},
  isbn      = {978-1-4503-5800-2},
  doi       = {10.1145/3208806.3208810},
  pages     = {1 -- 9},
  year      = {2018},
  abstract  = {The rapid digitalization of the Facility Management (FM) sector has increased the demand for mobile, interactive analytics approaches concerning the operational state of a building. These approaches provide the key to increasing stakeholder engagement associated with Operation and Maintenance (O\&M) procedures of living and working areas, buildings, and other built environment spaces. We present a generic and fast approach to process and analyze given 3D point clouds of typical indoor office spaces to create corresponding up-to-date approximations of classified segments and object-based 3D models that can be used to analyze, record and highlight changes of spatial configurations. The approach is based on machine-learning methods used to classify the scanned 3D point cloud data using 2D images. This approach can be used to primarily track changes of objects over time for comparison, allowing for routine classification, and presentation of results used for decision making. We specifically focus on classification, segmentation, and reconstruction of multiple different object types in a 3D point-cloud scene. We present our current research and describe the implementation of these technologies as a web-based application using a services-oriented methodology.},
  language  = {en}
}
@misc{GropalisBailerWecketal.2018,
  author    = {Gropalis, Maria and Bailer, Josef and Weck, Florian and Witth{\"o}ft, Michael},
  title     = {Optimierung von Expositionstherapie bei pathologischen Krankheits{\"a}ngsten},
  series = {Psychotherapeut},
  volume    = {63},
  journal   = {Psychotherapeut},
  number    = {3},
  publisher = {Springer},
  address   = {New York},
  issn      = {0935-6185},
  doi       = {10.1007/s00278-018-0285-1},
  pages     = {188 -- 193},
  year      = {2018},
  abstract  = {Pathologische Krankheits{\"a}ngste wurden bislang nach ICD und DSM prim{\"a}r als somatoforme St{\"o}rung bzw. als somatische Belastungsst{\"o}rung klassifiziert. Theoretische Erw{\"a}gungen und empirische Befunde legen jedoch nahe, dass es sich bei pathologischen Krankheits{\"a}ngsten eigentlich um eine Angstst{\"o}rung handelt. Innerhalb des vorliegenden Beitrags wird daf{\"u}r argumentiert, dass Defizite in der aktuellen Behandlungspraxis und in der Wahrnehmung von Patienten mit Hypochondrie als „schwierige Patienten" teilweise auf Unklarheit in der Nosologie sowie bez{\"u}glich der entscheidenden Mechanismen der Entstehung und Aufrechterhaltung zur{\"u}ckzuf{\"u}hren sind. Ausgehend von innovativen theoretischen Ans{\"a}tzen zur Erkl{\"a}rung pathologischer Krankheits{\"a}ngste werden Vorschl{\"a}ge f{\"u}r eine verbesserte therapeutische Praxis skizziert. Der Fokus liegt hierbei auf einem verst{\"a}rken Einsatz expositionsbasierter Behandlungselemente, die sich am „Inhibitory-learning"-Ansatz orientieren und sich bei anderen Angstst{\"o}rungen bereits bew{\"a}hrt haben.},
  language  = {en}
}