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Die Grundlage meiner Masterarbeit ist die Musikvideoproduktion „Honey“ in Zusammenarbeit mit der Band Sebamana. Der vorliegende theoretische Teil der Arbeit ergänzt die Musikvideoproduktion auf wissenschaftlicher Ebene. Er soll die einzelnen Schritte einer Filmproduktion aufzeigen, vom Drehbuch bis zur Verwertung, und auf die Arbeits- und Rollenverteilung im Team eingehen.
Die verschiedenen Rollen innerhalb eines Projektes werden mit ihren jeweiligen Aufgabenbereichen vorgestellt. Dabei machen sich auch Unterschiede zwischen kleinen und großen Produktionen bemerkbar und ihre Vor- und Nachteile werden deutlich. Kommunikation und Transparenz zwischen den Departments ist die Voraussetzung für eine gute Zusammenarbeit im Team.
Hohe Kosten bei der Annotation von Daten führen dazu, dass datensparsamere Wege zum Erstellen von Modellen gesucht werden. In dieser Arbeit wird ein Lösungsansatz untersucht, der ausgehend von fokussierten Repräsentationen, datensparsame Lösungen für verschiedene Aufgaben finden soll. Durch einen Multi-Task-Learning-Ansatz trägt das Finden einer Repräsentation gleichzeitig zum Lösen einer Aufgabe bei. Durch Ersetzung einer der Aufgaben werden Wissentransfers datensparsam auf die neue Aufgabe durchgeführt. In der erarbeiteten und evaluierten Lösung können Hyperparameter automatisch gefunden werden. Bei Vergleichen von verschiedenen Ansätzen und Datenmengen ist über die Leistung der Netzwerke zu erkennen, dass der Ansatz insbesondere mit weniger Daten bessere Ergebnisse erzielt. Die Ergebnisse dieser Arbeit lassen eine Bereitstellung als Module zu. Die Module werden im Rahmen dieser Arbeit beschrieben. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einem Ausblick auf Verbesserungen und Potenziale der Ansätze.
In der vorliegenden Arbeit wird Augmented Reality (AR) sowohl in der Theorie als auch in der Praxis ausführlich behandelt. Die Technik, welche in den letzten Jahren stark weiterentwickelt wurde, die Entwicklungsgeschichte, sowie die Projektbegleitung (aus Sicht des Auftraggebers einer AR-Anwendung) stehen im Fokus.
Neben den einleitenden Kapiteln wurde die Ausarbeitung thematisch in zwei große Bereiche unterteilt. Der erste, eher theoretische Bereich (Kapitel 2), bildet den wissenschaftlichen Teil dieser Ausarbeitung. Er beinhaltet eine Einführung in Augmented Reality und analysiert aktuelle Techniken. Auch die Funktionsweise wird aufgezeigt, um zu verstehen, was hinter den Kulissen der Anwendungen steckt. Im zweiten, praxisnahen Bereich (Kapitel 3) wird der Entstehungsprozess der Augmented Reality Applikation (App) von Kaba begleitet. Es wurde der Entstehungsprozess der App für Android und iOS ausführlich dokumentiert. Für Leser, die Probleme mit einigen Wissensbereichen haben, gibt es im Anhang eine ausführliche Literaturliste.
Mit Hilfe eines Präzisionsmessplatzes soll es ermöglicht werden, automatisierte Tests mit optischen Distanzsensoren der Firma SICK durchzuführen. Hierbei handelt es sich um applikationsbezogene Vergleichsmessungen. Für die Realisierung einer erweiterbaren, automatischen Ansteuerung wird mit LabVIEW eine Software entwickelt, die unterschiedliche Distanzsensoren für Displacement Anwendungen (kurze Reichweite) einbindet. Zur Bewertung von Sensoren werden unterschiedliche Messmodi bereitgestellt. Hierbei werden motorisierte Linearachsen angesteuert, wodurch dynamische 2D-, bzw. 3D Messungen von unterschiedlichen Materialproben ermöglicht werden. Außerdem können Messergebnisse verschiedener Materialproben visuell verglichen werden. Des Weiteren besteht die Möglichkeit, aufgenommene Messdaten zu exportieren.
Mit der realisierten Ansteuerungssoftware ist es möglich, in Zukunft Mitarbeiter der global agierenden Sales & Service Units ressourcenschonend und in einem anwendungsbezogenen Kontext in die Benutzung und Bewertung von Dis-placementsensoren einzuarbeiten. Für diese Maßnahme der betrieblichen Weiterbildung ist eine Lerneinheit konzipiert. Hier geht es hauptsächlich darum, dass Mitarbeiter die Eigenschaften und Konfigurationsmöglichkeiten von Displacementsensoren verstehen und für unterschiedliche Testobjekte anwenden. Für die Lerneinheit sind Unterrichtsmaterialien erstellt sowie ein vollständiger Unterrichtsentwurf erarbeitet. Der Unterrichtsentwurf orientiert sich an dem Perspektivenschema nach Klafki (vgl. 1994, S. 270ff.).
Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Grundlagen zu Multi-Agenten-Systemen in der Industrie. Der Begriff “Industrie 4.0“ wird eingeführt und es wird eingehend auf die Potentiale und Herausforderungen diesbezüglich eingegangen. Außerdem wird ein Überblick über aktuelle Entwicklungen und Ansätze zur Entwicklung von sogenannten autonomen Agenten gegeben. Diese werden auch im Hinblick auf die Themen Holonic Manufacturing und Multi-Agenten-System besprochen. Im praktischen Teil der Arbeit wird ein System bestehend aus vier BDI-Agenten ntwickelt, um einen beispielhaften Geschäftsprozess zu bearbeiten. Die Entwicklung basiert dabei auf Java und dem Jadex Agenten-Framework. Es wird gezeigt, dass sich damit autonome BDI-Agenten umsetzen lassen, die über Rechnergrenzen hinweg koordiniert werden können.
Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein Radträger für ein Leichtbaufahrzeug entwickelt werden. Dieser soll ein niedriges Gewicht sowie eine hohe Steifigkeit aufweisen und fertigbar sein.
Dabei wird über einen iterativen Prozess aus Simulation, Topologieoptimierung und Neukonstruktion ein neues Radträgerdesign entwickelt.
Zu Beginn der Arbeit wird auf die wissenschaftlichen Grundlagen eingegangen. Dabei spielen vor allem das Thema Leichtbau sowie die finite Elemente Methode eine Rolle. Es wird auf Prinzipien der Konstruktion eingegangen, um das Bauteil fertigungsgerecht und auch effizient zu gestalten.
Im nächsten Kapitel wird der aktuelle Stand der Technik genauer untersucht. Hierbei wird der Entwicklungsprozess der aktuellen Radträger-Varianten untersucht und diese mittels FEM nachgerechnet. Zuvor werden noch die für die Simulation benötigten wirkenden Kräfte berechnet und Plausibilitätstests durchgeführt, bei denen Computersimulationen mit realen Messwerten auf deren Richtigkeit überprüft werden.
In den letzten Kapiteln geht es um die Entwicklung des Radträgers. Hier werden einige Konzepte entwickelt und mittels FEM-Simulationen getestet. Durch den Einsatz von Topologieoptimierungen wird versucht, das Gewicht des Radträgers bei gleichbleibender Steifigkeit zu senken.
Das Thema dieser Masterthesis lautet „Camera Stream Solution – Marktübersicht, Lösungsansätze, Prototyp“. Mit dieser Arbeit wird eine Videostreaming-Lösung für die Herrenknecht-Plattform CONNECTED realisiert. Dabei geht es um die Bildschirmaufnahme von Navigations- und Steuerungsbildschirmen auf Tunnelbohrmaschinen und die Übertragung dieser Aufnahmen in die Cloud. Letztlich wird ermöglicht die Aufnahmen in nahezu Echtzeit als Videostream in einem Videoplayer wiederzugeben.
Zu Beginn werden die Grundlagen zur Datenübertragung im Internet sowie zum Streaming erläutert. Im Anschluss wird eine Marktübersicht verschiedener Streaming-Komponenten gegeben sowie einige Lösungsansätze vorgestellt und anhand ausgewählter Kriterien verglichen. Im nächsten Schritt wird die Implementierung eines Prototyps behandelt. Dieser nutzt unter anderem ffmpeg für die Bildschirmaufnahme und die Kodierung sowie die Streaming-Protokolle RTMP (Real Time Messaging Protocol) und HLS (HTTP Live Streaming). Zur Realisierung der Architektur gehört auch die Entwicklung einer REST-API und eines REST-Clients in C#.
Mit dem Projekt wird eine „echte“ Streaming-Lösung für die Kundenplattform CONNECTED entwickelt, die einen Videostream mit 24 Bildern pro Sekunde bietet, um die bisherige Darstellung von Screenshots auf der Plattform zu ersetzen.
Die vorliegende Masterthesis analysiert die Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT im Social-Media-Marketing sowie die Vorteile, aber auch die möglichen Herausforderungen, die sich aus dem Einsatz von ChatGPT in diesem Bereich ergeben. In einer Ära, in der Künstliche Intelligenz, kurz KI, zunehmend die Marketinglandschaft prägt, wird die Integration von ChatGPT in Social-Media-Strategien immer bedeutsamer. Der Fokus liegt dabei auf der Identifizierung von vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT in folgenden potenziellen Bereichen: Content Marketing, Kundenkommunikation, Influencer Marketing und Community Management.
Die Zielsetzung besteht darin, die Auswirkungen und Potenziale von ChatGPT auf die Effizienz, Relevanz und Qualität von Social-Media-Marketing zu bewerten. Die Forschungsmethodik basiert auf einer umfassenden Literaturrecherche und Experteninterviews, um Erkenntnisse über Best Practices und Herausforderungen beim Einsatz von ChatGPT zu gewinnen.
Die Ergebnisse dieser Arbeit bieten wertvolle Einblicke für Marketingexperten und Unternehmen, die die Integration von ChatGPT in ihre Social-Media-Strategien in Betracht ziehen. Diese Kurzfassung liefert einen Überblick über die wichtigsten Aspekte dieser Forschung und die erzielten Erkenntnisse, die die Zukunft des Social-Media-Marketing maßgeblich beeinflussen können. Die Erkenntnisse aus der Literaturrecherche, der Auswertung der Experteninterviews sowie die Gegenüberstellung der Ergebnisse dieser beiden Forschungsmethoden zeigen, dass der Einsatz von ChatGPT im Kontext von Social-Media-Marketing vor allem bei der Arbeit mit textlichen Inhalten sinnvoll, effizient und ressourcensparend sein kann, z.B. bei der Ideengenerierung, Korrektur, Übersetzung, Zusammenfassung oder der Erstellung erster Textvorlagen. In allen anderen Bereichen fungiert ChatGPT vor allem als Rat- und Ideengeber sowie als Informationsquelle, deren Wahrheitsgehalt jedoch stets überprüft werden sollte.
Aufgrund der Dynamik und der stetigen Weiterentwicklung des Feldes der KI sollte in Zukunft weitere Forschung in diesem Bereich betrieben werden.
Die durch den Konsumenten intensive Nutzung des Smartphones im Alltag sowie der fortwährend technologische Wandel erzeugen eine Abwanderung der Konsumenten in die Onlinewelt. Das infolgedessen zunehmend veränderte Konsumentenverhalten zwingt Unternehmen, ihre Kommunikationskanäle anzupassen sowie zu überdenken, um so bestmöglich mit ihren Kunden zu interagieren. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Thematik des Conversational Commerce, einem derzeit noch jungen Trend innerhalb des E-Commerce.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine fundierte Wissensgrundlage zum Gebiet Conversational Commerce zu schaffen, einschließlich den wichtigsten, damit in Verbindung stehenden Begriffen.
Als Einstieg in das Thema wird zu Beginn der Arbeit die Entwicklung des E-Commerce, hinsichtlich der Transformation dessen durch die Digitalisierung, thematisiert sowie auf die Marktentwicklung von Messaging Applikationen eingegangen. Neben der Unterteilung in text- und sprachbasierte Dialogsysteme, sprich Bots und Sprachassistenten, sollen die derzeit aktuell am Markt befindlichen Systeme vorgestellt und detailliert erläutert werden. Darüber hinaus werden diese anhand ihrer unterschiedlichen Typologien klassifiziert.
Anhand der Einbindung zweier Studien zum Thema Conversational Commerce sowie der Untersuchung dreier Chat Applikationen, soll nicht nur der künftige Einsatz von messaging-basierter Kommunikation geprüft, sondern auch, der für den Kunden und das Unternehmen entsprechende Mehrwert herausgearbeitet werden. Zusätzlich setzt sich die Arbeit mit den Herausforderungen aus Kunden-, Anbieter- und Händlersicht auseinander. Die daraus resultierenden Ergebnisse führen zu einem abschließenden Gesamtfazit dieser Arbeit.
Data Mining of the Edge
(2016)
Kleine, intelligente Systeme prägen zunehmend unsere Umwelt, dass sogenannte Internet of Things wird immer mehr Teil unseres Alltages. Diese Geräte sind immer mehr dazu in der Lage Daten aufzunehmen und zu verarbeiten. Doch wie jede Technische Revolution, führt auch der Ausbau des IoT zu neuen Herausforderungen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Bewertung der Qualität von verschiedenen Data Mining Frameworks im Edge Bereich, die Erstellung mehrere Demonstatoren eines Edge Szenario Aufbaus sowie deren Evaluation.