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In dieser Bachelorthesis wurde ein Funktionsmuster eines energieautarken elektronischen Türschildes mit einem 7,8” großen E-Paper-Display und NFC-Konfigurationsschnittstelle entwickelt, auf dem per Smartphone-App und NFC einfach Informationen wie Abwesendheitsnachrichten angezeigt werden können. Hierzu wird ein Kommunikationsprotokoll entwickelt, welches die Kommunikation zwischen App und Türschild spezifiziert, und einen Befehlssatz zur Konfiguration des Türschildes bereitstellt. Das System wird aus amorphen Silizium-Solarzellen versorgt und verfügt über einen LiPo-Akku als Energiespeicher. Durch sorgfältiges Hardware- und Software-seitiges Low-Power-Design beträgt die Leistungsaufnahme im Ruhemodus lediglich 1, 5 μW. Bedingt durch den anwenderfreundlichen, jedoch für Low-Power-Designs ungeeigneten Display-Controller, beträgt der Energieverbrauch während eines Updates 300 mW. Trotzdem zeigt sich, dass das System bei einer Zellfläche von knapp 220 cm2 auch bei schlechter Beleuchtung von 10 lx in dunklen Gängen mehrere Türschild-Updates pro Tag bereitstellen kann.
Die vorliegenden Arbeit befasst sich mit dem datengetriebenen Targeting im Social-Media Advertising. Sie gibt einen Einblick in die verschiedenen Möglichkeiten der datengetriebenen Zielgruppenansprache, welche die sozialen Netzwerke für werbetreibenden Unternehmen zur Verfügung stellen. Zu Beginn werden die Grundlagen des Datenmanagements dargestellt und anschließend die wesentlichen Targeting-Techniken sowie die technischen und juristischen Grenzen präsentiert. Dabei wird auf die Relevanz der Zielgruppenbestimmung eingegangen. Im Weiteren werden die Varianten des Social-Media-Targeting am Beispiel von Facebook ausgearbeitet. Am Ende wird ein Überblick über die Plattformen Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, Pinterest und YouTube entwickelt.
The COVID-19 pandemic has led to an economic downturn in the Slovak Republic. To bridge corporate liquidity problems the Slovakian Government has introduced several support measures. The investigation discusses the effectiveness of the measures imposed. Based on theoretical foundations, the research question is empirically examined by using a qualitative expert survey. As the automotive industry plays a leading role in Slovakia, the research conducted is oriented towards the financing phases, a typical automotive exporter is undergoing. As a result of the research, bridging loans and government grants were identified as the most important measures. Additionally, tendencies towards political recommendations for action were identified. The research explored, that the Slovakian Government should focus on meeting the short-term liquidity needs, boosting exports and promoting innovation as well as considering a support package for the automotive industry.
E-Learning hat als ergänzendes Erlösmodell ein hohes Potenzial im Online-Journalismus, findet bisher allerdings wenig Beachtung. Insbesondere Garten- und Pflanzenthemen lassen sich aufgrund ihrer Praxisnähe gut über Onlinekurse vermitteln. Die Arbeit untersucht die Ansprüche der gartenjournalistischen Zielgruppe an einen entsprechenden Onlinekurs sowie an das dazugehörige Erlösmodell. Dazu gibt die Masterthesis theoretische Einblicke in die Themen Online-Journalismus, Erlösmodelle und E-Learning und betrachtet diese im Kontext der Erfolgsfaktoren von Onlinekursen. Neben der Themenrelevanz und dem Anbietervertrauen wurden die Motivierung und der Unterhaltungswert, Verständlichkeit und Praxisbezug sowie Betreuungsleistung und Kollaborationsmöglichkeiten als Erfolgsfaktoren ermittelt. Be- züglich des Erlösmodells stellen der Leistungsumfang sowie die Erlösform und Preisattraktivität ele- mentare Faktoren dar. Mit Hilfe qualitativer Sozialforschung am Beispiel der Zielgruppe von Mein schö- ner Garten wurden die Aspekte analysiert und deren Bedeutsamkeit bestätigt. Besonders die Wissens- vermittlung durch eine kompetente Lehrkraft, eine individuelle Betreuung, Live-Events und Community-Aspekte stellen einen Mehrwert gegenüber anderen gartenjournalistischen Angeboten dar. Jedoch unterscheiden sich die konkreten Ansprüche an die Gestaltung der Faktoren und die Gewichtung ihrer Relevanz ist abhängig vom Lerntyp. Das zeigt sich auch in einer variierenden Zahlungsbereitschaft, die wesentlich von den persönlichen Erwartungen und dem gebotenen Zusatznutzen abhängt. Individuelle Tarife und eine ergänzende Werbefinanzierung sind deshalb sinnvoll.
Um die Akzeptanz und Relevanz von Mailings zu steigern, ist es für Unternehmen wichtig, die Kundeninteressen möglichst gezielt anzusprechen. Bereits jetzt wird die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zusammen mit Recommender Systemen eingesetzt, was das Erstellen und Versenden von E-Mails mit personalisierten Produktempfehlungen ermöglicht. Das notwendige Wissen für den Aufbau und den Betrieb dieser Recommender Systeme liegt dabei jedoch bei (externen) Technologie-Partnern, wodurch höhere Kosten und zusätzliche Abhängigkeiten für Inxmail und seine Kunden entstehen.
Mit dieser Arbeit wurde erforscht, was es für das Unternehmen Inxmail bedeutet, mit Open-Source-Software ein eigenständiges Recommender System aufzubauen und in die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zu integrieren. Hierfür wird Inxmail Professional in einem typischen Kontext mit einem angebundenen Onlineshop System betrachtet. Das Recommender System soll anhand der Daten, die es aus dem Onlineshop System bekommt, individuelle Produktempfehlungen berechnen, um diese automatisiert beim Versand für jeden Empfänger abfragen und in die E-Mail integrieren zu können.
Auf Basis des Machine Learning Servers Harness und der integrierten Universal Recommender Engine wurde ein Recommender System aufgebaut.
Für die Integration des Onlineshop Systems Shopware wurde ein Plugin entwickelt, welches das Recommender System über alle relevanten Benutzeraktionen benachrichtigt. Die Inxmail Professional Integration basiert auf einem Webservice, der implementiert wurde, um die individuellen Produktempfehlungen für einen Kunden/Empfänger beim Recommender System abzufragen und mit den Detailinformationen zu den Produkten aus dem Onlineshop aufzubereiten.
Es konnte gezeigt werden, dass auf der Grundlage von Open-Source-Technologien ein eigenständiges Recommender System aufgebaut, evaluiert und in Inxmail Professional mit angebundenem Onlineshop System integriert werden kann. Der Gesamtprozess für die Evaluation des Systems wurde weitestgehend automatisiert, wodurch viele manuelle und zeitintensive Schritte über Steuerungsskripte abgehandelt werden können. Das System erlaubt die reibungslose Verarbeitung großer Datenmengen (> 19.000.000 Events) auf einem einzelnen Server. Die Vorhersagequalität wurde anhand realer Interaktionsdaten aus öffentlichen E-Commerce-Datensätzen mit Offline-Tests gemessen. Dadurch wurde sichergestellt, dass das System in der Lage ist, bei stetig wachsender Eventmenge zuverlässige aufempfehlungen zu berechnen. Die Tests haben gezeigt, dass bei mehreren Millionen Events von mehreren Tausend Benutzern für mehrere Tausend Produkte, 13 % bis 15 % aller tatsächlichen Käufe in den Top-10 der vom System vorgeschlagenen Empfehlungen enthalten waren.
Damit wurde die Grundlage für den selbstständigen Aufbau und Betrieb eines Recommender Systems gelegt, was eine sinnvolle und kostengünstige Alternative zu externen Systemen sein kann.
In the field of network security, the detection of intrusions is an important task to prevent and analyse attacks.
In recent years, an increasing number of works have been published on this subject, which perform this detection based on machine learning techniques.
Thereby not only the well-studied detection of intrusions, but also the real-time capability must be considered.
This thesis addresses the real-time functionality of machine learning based network intrusion detection.
For this purpose we introduce the network feature generator library PyNetFlowGen, which is designed to allow real-time processing of network data.
This library generates 83 statistical features based on reassembled data flows.
The introduced performant Cython implementation allows processing individual packets within 4.58 microseconds.
Based on the generated features, machine learning models were examined with regard to their runtime and real-time capabilities.
The selected Decision-Tree-Classifier model created in Python was further optimised by transpiling it into C-Code, what reduced the prediction time of a single sample to 3.96 microseconds on average.
Based on the feature generator and the machine learning model, an basic IDS system was implemented, which allows a data throughput between 63.7 Mbit/s and 2.5 Gbit/s.
Marketing-Kommunikationsstrategie zur Erschließung der Best Ager am Beispiel von Fitnessstudios
(2020)
Die vorliegen Bachelorarbeit befasst sich mit den Marketing-Kommunikationsstrategien in Fitnessstudios und wie ihnen es gelingt die Best Ager anzusprechen.
Das Primäre Ziel dieser Arbeit besteht darin, Fitnessstudio-Inhaber ein Leitfaden bereitzustellen, womit sie die Chancen des demografischen Wandels für Ihr Fitnessstudios nutzen und Best Ager überzeugen können.
Drohnensteuerungen sind häufig sehr komplex und verbunden mit Hardwarekontrollern. Mittels heutiger Technologien, wie zum Beispiel der künstlichen Intelligenz oder der Sensoren Technologie, können diese jedoch vermehrt modifiziert und an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden. Eine der kommenden Technologien hierfür ist das Hand Capture. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Technologie des Hand Capture mit einfachen Mitteln zu rekonstruieren und mittels dieser eine virtuelle Drohne in einem Simulationsspiel durch drei unterschiedliche Level steuern zu können. Außerdem sollen die aktuellen Hand Capture sowie Drohnensteuerungsmöglichkeiten aufgezeigt werden. Zur Realisierung des Hand Capture werden zwei Handkontroller angefertigt, die über jeweils einen Beschleunigungssensor an jeder Hand verfügen. Diese sind verbunden mit einem Arduino Mikrocontroller, der die Beschleunigungssensoren über das I²C-Protokoll ausliest. Um die virtuelle Drohnensteuerung und deren Simulation umzusetzen, wird die Echtzeit-3D-Entwicklungsplattform Unity verwendet. Zwischen Unity und dem Arduino wird über den seriellen Port durch eine USB-Schnittstelle eine bidirektionale Kommunikation aufgebaut, über welche die ausgemessenen Werte übertragen werden können. Zuvor werden diese Werte aber noch im Arduino in Roll- und Pitchneigungen umgewandelt, sodass Unity diese einfacher als Steuerbefehle für die Drohne interpretieren kann. Das Ergebnis ist eine funktionsfähige Drohnensteuerung, welche die Grundbewegungen der Drohne abdeckt. Zusätzlich zu der Drohnensteuerung werden in Unity drei Level erstellt, die es dem Nutzer ermöglichen, die Steuerung zu erlernen und die Drohne mit hoher Geschwindigkeit zu fliegen sowie in einem großen, offenen Level zu manövrieren. Einzelne Playtests der Simulation in denen die Level problemlos bewältigt werden konnten, bestätigen, dass die Drohnensteuerung die Aspekte: Übertragungsgeschwindigkeit, Präzision, Benutzerfreundlichkeit und Anzahl der Steuer- und Eingabemöglichkeiten erfüllt und somit als eine alternative Steuerungsmöglichkeit funktioniert.
Da die hohe Anzahl an Steuergeräten in einem Fahrzeug von den unterschiedlichsten Automobilzulieferern entwickelt und produziert werden, ist es den einzelnen Steuergeräte-Herstellern nicht möglich, diese während des Entwicklungsprozesses in einem realen Fahrzeug zu testen. Restbussimulationen, womit Fahrzeugnetzwerke softwaretechnisch nachgebaut werden, schaffen hierbei Abhilfe.
Für die Entwicklung konkurrenzfähiger, effizienter und wirtschaftlicher Steuergerätesoftware wird die Embedded Software in einzelne Module unterteilt. Dieser modulare Prozess ermöglicht das Implementieren der Embedded Softwaremodule in Steuergeräte unterschiedlicher Fahrzeughersteller, sodass es zu Kosteneinsparungen während der Entwicklung und Wartung kommt. Steuergeräte, welche in unterschiedlichen Fahrzeugen zum Einsatz kommen und eine hohe Anzahl an gleichen Softwaremodulen besitzen, werden in sogenannten „Plattformen“ gehandelt.
Im Rahmen dieser Arbeit wird, analog zu der Plattformsoftware der Steuergeräte eine Plattform-Restbussimulation entworfen. Sie stellt dem Softwareentwickler während des kompletten Entwicklungszyklus eine lauffähige Testumgebung zur Verfügung, welche wichtige Steuergeräte eines Fahrzeugnetzwerks nachbildet. So werden in dieser Arbeit Konzepte erstellt und implementiert, welche eine effiziente und intuitive Benutzung der Plattform-Restbussimulation ermöglichen und alle Plattformkunden mit einer einzigen Simulationsumgebung abdecken. Dies führt zu einer zeitlichen Einsparung bei der Implementierung, Verwaltung und Bedienung.
Annotated training data is essential for supervised learning methods. Human annotation is costly and laborsome especially if a dataset consists of hundreds of thousands of samples and annotators need to be hired. Crowdsourcing emerged as a solution that makes it easier to get access to large amounts of human annotators. Introducing paid external annotators however introduces malevolent annotations, both intentional and unintentional. Both forms of malevolent annotations have negative effects on further usage of the data and can be summarized as spam. This work explores different approaches to post-hoc detection of spamming users and which kinds of spam can be detected by them. A manual annotation checking process resulted in the creation of a small user spam dataset which is used in this thesis. Finally an outlook for future improvements of these approaches will be made.