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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Dynamik der Konsensbildung in sozialen Netzwerken mit unterschiedlichen Strukturen. Dafür wird mittels des Naming Games die Kommunikation mit dem Ziel der Konsensbildung simuliert und analysiert. Es geht dabei um die Frage, welchen Einfluss die unterschiedlichen Netzwerkstrukturen auf die Dynamik der Simulationen haben. Neben den unterschiedlichen Netzwerkstrukturen werden weitere Faktoren gesucht und analysiert, welche die Dynamik der Konsensfindung beeinflussen. Dafür werden die Simulationen unter bestimmten Parametern und Eigenschaften mehrfach wiederholt. Aus diesen mehrfachen Durchführungen wird eine repräsentative Simulation ausgewählt und untersucht. Hinsichtlich der Frage nach dem Einfluss der Netzwerkstruktur auf die Dynamik, konnte festgestellt werden, dass die Dichte des dem Netzwerk zugrundeliegenden Graphen einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz der Kommunikation hat. Mit steigender Dichte steigt auch die Effizienz der Kommunikation. Zudem konnten zwei weitere wesentliche Einflussfaktoren ausgemacht werden: sogenannte Autoritäten und Announcements. Bei Autoritäten handelt es sich um Teilnehmer, welche besonders viele weitere Teilnehmer der Simulation kennen und bei Announcements handelt es sich um eine Form der Kommunikation, die zu einem Zeitpunkt zwischen mehr als zwei Teilnehmern stattfinden kann. Das Hinzufügen dieser Parameter führt wieder zu einer veränderten, effizienteren Dynamik.
Diese Arbeit befasst sich mit der Redigitalisierung von ausgedruckten Architektur-zeichnungen mit möglichst einfachen Mitteln. So sollen Fotos von herkömmlichen Smartphones die Grundlage für die Extraktion von Maßstab und Raumgeometrien sein.
Der erste der drei Schritte, die das Foto dabei durchläuft, ist die Beseitigung von perspektivischen Verzerrungen (Rektifizierung). Die hierfür benötigten Punkte werden durch ein, in dieser Arbeit trainiertes, Convolutional Neural Network (CNN) detektiert. Die so ermittelten Positionen stellen im zweiten Schritt, der Ermittlung eines Maßstabes, die Grundlage für das Auslesen der Maßzahlen mittels optical character recognition (OCR) dar. Da Räume nicht als solche in Bauzeichnungen eingezeichnet sind, werden im letzten Schritt, zuerst Wände, Türen und Fenster, durch mehrere mathematische Faltungen (convolutions) lokalisiert und innerhalb dieser Elemente, mittels wachsender Regionen, nach Räumen und Fluren gesucht.
Nach dem ein Foto diese Schritte durchlaufen hat, werden die ermittelten Geometrien sowie der Maßstab in einer Liste abgespeichert und im rektifizierten Bild, zusammen mit den berechneten Flächeninhalten, visualisiert. So kann ein Anwender schnell und einfach den Erfolg des Programmoutputs beurteilen.
Eine Versuchsreihe mit einigen Fotos ergab, dass ein Schattenwurf auf dem Papierplan bei Aufnahme des Lichtbildes zu vermeiden ist, da dieser sowohl bei der Auswertung durch das CNN, als auch innerhalb des OCR-Vorgangs zu Problemen führt, die in einigen Fällen eine Rektifizierung oder Maßstabsermittlung verhinderten.
Bei den übrigen fünf Fotos wurden durchschnittlich 31,8 von 32 Räumen detektiert, dabei wurde zwischen zwei und zwölf mal fälschlicherweise die Fensterbank als Fußboden detektiert. Die Standardabweichung der Flächeninhalte aller Räume betrug dabei 0,66 m², werden nur die Räume betrachtet, bei denen die Fensterbank korrekt erkannt wurde, beträgt die Standardabweichung lediglich 0,25 m².
Insgesamt werden die in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse als „gut“ eingestuft, es bleiben jedoch auch einige Optimierungsmöglichkeiten an verschiedenen Stellen, besonders bei der Suche nach Räumen, bestehen.
Komplexe E-Commerce-Systeme müssen heutzutage immer schneller am Markt sein und sich an diesen anpassen. Dies wird durch SaaS-Services möglich, wodurch sich die Best-of-Breed-Lösungen einsetzen lassen. Der monolithische Ansatz der meisten E-Commerce-Systeme ist für diese Anwendungen nicht mehr geeignet. Abhilfe soll der Composable-Commerce-Ansatz schaffen. Für den Ansatz wird eine Integrationslösung benötigt. Ziel dieser Thesis ist es, Integrationslösungen zu evaluieren und mithilfe von Integration-Layer-Prototypen gegenüberzustellen. Es werden zwei Integrationslösungen ausgewählt, die als Prototyp implementiert werden. Für den ersten Prototypen wird Apache Camel in einem Spring-Boot-Server verwendet. Der zweite Prototyp setzt die AWS-eigenen Services für die Integration ein. Zum Schluss werden diese durch einen Last-Test auf ihre Performance geprüft.
Für die Prognose von Zeitreihen sind bezüglich der Qualität der Vorhersagen heutzutage neuronale Netze und Deep Learning das Mittel der Wahl. LSTM-Netzwerke etablierten sich dazu als eine gut funktionierende Herangehensweise. 2017 wurde der auf Attention basierende Transformer für die Übersetzung von Sprache vorgestellt. Aufgrund seiner Fähigkeit mit sequenziellen Daten zu arbeiten, ist er auch für Zeitreihenprobleme interessant. Diese wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit der Vorhersage von Zeitreihen mit einem Transformer. Es wird analysiert, inwiefern sich ein Transformer für Zeitreihenvorhersagen von einem Transformer für Sprachübersetzungen unterscheidet und wie gut die Vorhersagen im Vergleich zu denen eines LSTM-Netzwerkes abschneiden. Dazu werden ein LSTM- und ein Transformer-Netzwerk auf Luftqualitäts- und Wetterdaten in Berlin trainiert, um den Feinstaubgehalt (PM25) in der Luft vorherzusagen. Die Ergebnisse werden mit einem Benchmark-Modell anhand von Evaluationsmetriken verglichen. Anschließend wird evaluiert, wie die Fehler des Transformers reduziert werden können und wie gut der Transformer generalisiert.
Entwicklung und Realisierung eines Konzepts zur Erweiterung des Messbereichs einer Druckmesszelle
(2022)
Die Messung, von Prozessdrücken in industriellen Anlagen, ist heutzutage nicht mehr wegzudenken. Hierbei können während des Betriebs gelegentlich ungewollte Überdrücke auftreten, welche über dem Messbereich der eingesetzten Sensorik liegen. Mit den bisher bekannten Drucksensoren können solche Überdrücke daher nicht detektiert werden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts, welches eine Messbereichserweiterung hervorbringt. Mit diesem sollen Drücke bis zu einer messbereichsspezifischen Grenze detektiert werden können.
Im ersten Schritt werden die Kapazitäten der Messzellen der aktuell bestehenden Sensorelektronik aufgenommen und ausgewertet. Aufgrund der Verläufe der gemessenen Kapazitäten, wird der Fokus auf die Auswertung der Referenzkapazität gelegt. Anschließend folgt das Approximieren des Verlaufs der Referenzkapazität durch geeignete mathematische Funktionen und das Entwickeln eines messbereichsübergreifenden Algorithmus. Hierfür wird die Methode der kleinsten Fehlerquadrate angewandt. Nachdem sich ein vielversprechendes Fitting, mittels zwei Polynomen herauskristallisiert hat, erfolgt die softwareseitige Implementierung des Algorithmus für einen Mikrocontroller auf der Sensorelektronik. Im letzten Teil der Arbeit werden Testmessungen durchgeführt, um die approximierten Polynome zu validieren.
Am Ende der Arbeit entsteht eine funktionierende Messbereichserweiterung zur Detektion von Drücken im Überlastbereich. Hierbei wird eine verhältnismäßig hohe Genauigkeit mit wenigen zusätzlichen Messpunkten erzielt.
Ein Testsystem zum Prüfen neuer Komponenten elektromagnetischer Positionsmesssysteme soll durch eine Eigenkalibrierung des gesamten Systems stetig auf seine Genauigkeit geprüft werden, sodass nur noch eine periodische Rekalibrierung des Referenzgerätes erforderlich ist. Mittels Signal-Routing Software soll über die nationale Instrumentenkarte PCIe-6509 des Computers Spannungssignale an eine Hardware Under Test geleitet werden. Über diese Signale können Transistoren auf der Hardware angesteuert werden, die jeweils einem Relais Spannung übergeben können. Je nachdem welches Relais durchgeschalten werden soll, kann der Messwiderstand des gesamten Testsystems oder das Testsystems kalibriert werden. Um tatsächlich Kalibrierungen durchzuführen, wird eine Software erstellt. Mit der Software können die zu benutzenden Gerätschaften eingelesen und über eine Benutzeroberfläche eine Toleranzprüfung der Komponenten vollzogen werden. Hier gilt es eine Toleranzprüfung für den Messwiderstand zu erstellen und den Code dann auf Komponenten des Testsystems zu erweitern. Dafür wird ein kalibriertes Referenzmessgerät benötigt. Dabei wird ein Digitalmultimeter DAQ6510 verwendet, das über ein Multiplex Modul 7708 mit der Hardware verbunden wird. Um später Komponenten des Testsystems wie Frequenz kalibrieren zu können, wird ebenfalls ein Funktionsgenerator integriert und die Software-Codes darauf erweitert. Besteht das Grundkonzept, werden Funktionstests mit einer Messsystemanalyse erbracht und die Leistungsfähigkeit des Konstruktes beurteilt. Anschließend können neue Entwicklungsansätze und Optimierungskonzepte für weitere Abschlussarbeiten erstellt werden.
Server Side Rendering (SSR), Single Page Application (SPA), and Static Site Generation (SSG) are the three most popular ways of making modern Web applications today. If we go deep into these processes, this can be helpful for the developers and clients. Developers benefit since they do not need to learn other programming languages and can instead utilize their own experience to build different kinds of Web applications; for example, a developer can use only JavaScript in the three approaches. On the other hand, clients can give their users a better experience.
This Master Thesis’s purpose was to compare these processes with a demo application for each and give users a solid understanding of which process they should follow. We discussed the step-by-step process of making three applications in the above mentioned categories. Then we compared those based on criteria such as performance, security, Search Engine Optimization, developer preference, learning curve, content and purpose of the Web, user interface, and user experience. It also talked about the technologies such as JavaScript, React, Node.js, and Next.js, and why and where to use them. The goals we specified before the program creation were fulfilled and can be validated by comparing the solutions we gave for user problems, which was the application’s primary purpose.
Organizations striving to achieve success in the long term must have a positive brand image which will have direct implications on the business. In the face of the rising cyber threats and intense competition, maintaining a threat-free domain is an important aspect of preserving that image in today's internet world. Domain names are often near-synonyms for brand names for numerous companies. There are likely thousands of domains that try to impersonate the big companies in a bid to trap unsuspecting users, usually falling prey to attacks such as phishing or watering hole. Because domain names are important for organizations for running their business online, they are also particularly vulnerable to misuse by malicious actors. So, how can you ensure that your domain name is protected while still protecting your brand identity? Brand Monitoring, for example, may assist. The term "Brand Monitoring" applies only to keep tabs on an organization's brand performance, reception, and overall online presence through various online channels and platforms [1]. There has been a rise in the need of maintaining one's domain clear of any linkages to malicious activities as the threat environment has expanded. Since attackers are targeting domain names of organizations and luring unsuspecting users to visit malicious websites, domain monitoring becomes an important aspect. Another important aspect of brand abuse is how attackers leverage brand logos in creating fake and phishing web pages. In this Master Thesis, we try to solve the problem of classification of impersonated domains using rule-based and machine learning algorithms and automation of domain monitoring. We first use a rule-based classifier and Machine Learning algorithms to classify the domains gathered into two buckets – "Parked" and "Non-Parked". In the project's second phase, we will deploy object detection models (Scale Invariant Feature Transform - SIFT and Multi-Template Matching – MTM) to detect brand logos from the domains of interest.
Um ein neues System zur Korrektur des Tool Center Points des Roboterwerkzeugs zu finden, wurde diese Bachelorarbeit von der Firma Badische Staal Enginering angeboten. Das Ziel ist es, die Position und den Winkel des TCP1 des an den Roboter angebrachten Tools zu korrigieren, basierend auf dem Messergebnis des TCP. Für diese Arbeit wurde eine Roboterstation bereitgestellt, die auch mit einer Triangulationskamera ausgestattet war.
Nach einer Analyse und Entwicklung des Systems wurde ein Programm erstellt, das Bewegungen, Messungen und Berechnungen kombiniert. Sobald dieses Korrektursystem entwickelt ist, wird eine Testbasis an die Projektbedingungen angepasst, um seine Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit unter realen Bedingungen zu testen. Diese Arbeit wird in der Testumgebung der Halle der BSW2 Anlagenbau und Ausbildung GmbH durchgeführt.