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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.
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.
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.
In Unternehmen entstehen beim Prozess der digitalen Transformation stetig neue Anwendungen und Auswertungen. Es wird viel Zeit und Geld in digitale Lösungen investiert, die das Arbeitsumfeld verbessern. Die Plattformen zur Verwaltung und Verteilung dieser werden dabei jedoch häufig vernachlässigt.
Ziel dieser Arbeit ist es eine solche Plattform in Form eines App-Stores für den Standort zu entwickeln. Dabei liegt der Fokus auf der Verbesserung der App-Nutzung, was durch eine nutzerfreundliche Oberfläche für Endanwender und Entwickler erreicht werden soll. Weiterhin ist eine hohe Wartbarkeit der Plattform notwendig, damit sie auch von einem kleinen Team betrieben werden kann.
Zunächst wurde analysiert, welche Architektur und Technologien für die Umsetzung gut geeignet und welche vom Unternehmen vorgegeben sind. Dabei stellte sich heraus, dass eine Microservice-Architektur am besten geeignet ist. Als Technologie stand lediglich das Framework zur Frontendimplementierung zur Wahl, hier war Angular am besten geeignet.
Durch die Verwendung eines iterativen Prozesses konnten bereits zu Beginn die späteren Nutzer in die Entwicklung eingebunden werden. Dies ermöglichte das Ermitteln aller Anforderungen und Entwerfen einer nutzerfreundlichen Oberfläche. Dieses iterative Vorgehen wurde auch während der Implementierung eingesetzt. Dazu wurden mit Testdaten befüllte Versionen bereitgestellt, damit Nutzer frühzeitig Rückmeldung geben konnten.
The status quo of PROFINET, a commonly used industrial Ethernet standard, provides no inherent security in its communication protocols. In this thesis an approach for protecting real-time PROFINET RTC messages against spoofing, tampering and optionally information disclosure is specified and implemented into a real-world prototype setup. Therefor authenticated encryption is used, which relies on symmetric cipher schemes. In addition a procedure to update the used symmetric encryption key in a bumpless manner, e.g. without interrupting the real-time communication, is introduced and realized.
The concept for protecting the PROFINET RTC messages was developed in collaboration with a task group within the security working group of PROFINET International. The author of this thesis has also been part of that task group. This thesis contributes by proofing the practicability of the concept in a real-world prototype setup, which consists of three FPGA-based development boards that communicate with each other to showcase bumpless key updates.
To enable a bumpless key update without disturbing the deterministic real-time traffic by dedicated messages, the key update annunciation and status is embedded into the header. By provisioning two key slots, of which only one is in used, while the other is being prepared, a well-synchronized coordinated switch between the receiver and the sender performs the key update.
The developed prototype setup allows to test the concept and builds the foundation for further research and implementation activities, e.g. the impact of cryptographic operations onto the processing time.
Das Ziel dieser Arbeit ist es eine Reihe an Informationen und Erfahrungen zur Verfügung zu stellen, um es der Hochschule Offenburg zu ermöglichen, den Zumi-Roboter für pädagogische Zwecke, speziell für den neu angebotenen Studiengang „Angewandte Künstliche Intelligenz“, einzusetzen. Sie umfasst die Analyse der verbauten Komponenten, Aufschluss über die Bedienoberflächen, die Handhabung des Roboters und Erfahrungsberichte über das Programmieren mit Zumi. Ebenfalls wurden zwei Vorführprogramme konzipiert, welche an Infotagen zur Promotion der Hochschule eingesetzt werden können. Den größten Teil der Arbeit umschließt eine voll ausgearbeitete Laboraufgabe, welche in kommenden Semestern für den bereits angesprochenen Studiengang zum Einsatz kommen und gegen Ende der Arbeit im Detail erläutert wird.
Es wurden verschiedenste Versuche durchgeführt, um die Komponenten zu analysieren und um deren Genauigkeit, Funktionsweise und Verlässlichkeit bewerten zu können.
Diese Arbeit umfasst erste Tests und die Inbetriebnahme eines neuen Prüfplatzes bei der QMK-GmbH. Der Prüfplatz selbst soll in der Lage sein, Leistungsshuntwiderstände kalibrieren zu können. Leistungsshuntwiderstände sind meist eher groß und schwer, damit durch viel Material die Wärmeentwicklung kompensiert werden kann. Zudem sind die Kontaktflächen dementsprechend groß, damit der Übergangswiderstand an den Kontaktflächen möglichst gering ist. Der Widerstandswert selbst ist sehr klein. Standardmäßig liegen Widerstände hier im Bereich von 10 bis 100 Ω. Um so kleine Widerstände möglichst genau messen zu können, muss technisch viel Aufwand betrieben werden. In der Regel wird dies mit einer Vierleitermessung realisiert. Leistungsshuntwiderstände werden aber generell mit einem eher hohen Strom im Bereich von 100 bis 10 000 . Mit dem neuen Prüfplatz soll dies auch umgesetzt werden. Die Widerstände sollen mithilfe von hohen Strömen bis 2 kA kalibriert werden, damit der, für den Prüfling, zutreffende Arbeitsbereich unter Berücksichtigung seiner Eigenerwärmung abgebildet werden kann. Für diese Anwendung wurde ein Prüfplatz entwickelt, der 2 kA zur Verfügung stellen kann und mithilfe eines genauen und kalibrierten Referenzwiderstandes den Widerstand des Kalibriergegenstandes ermitteln kann. Würde man den Aufbau messtechnisch beschreiben, so wird durch eine Konstantstromquelle ein Gleichstrom erzeugt, der beide in Reihe geschalteten Widerstände durchströmt. Damit ist der Strom an beiden Widerständen identisch und kann ermittelt werden. An den Widerständen wird gleichzeitig dessen Spannungsabfall gemessen. Mit dem ermittelten Strom kann anschließend über das Ohmsche Gesetz der „unbekannte“ Widerstandswert des Kalibriergegenstandes ermittelt werden. Dieser wird mit dem Sollwert seines Datenblattes verglichen und in einem Protokoll unter Berücksichtigung der eigenen Messunsicherheit bewertet. Die Messergebnisse werden nach der Messung bzw. Kalibrierung in einem Zertifikat zusammen gefasst, und dem Kunden ausgestellt.
Ziel der Arbeit ist es, eine Kalibriereinrichtung zu entwickeln und zu bewerten, die den Richtlinien und Grundlangen der DAkkS entspricht oder zumindest als Grundlage für eine Akkreditierung bei der DAkkS dient. In erster Linie, soll es mit der Kalibriereinrichtung möglich sein, ISO-Kalibrierungen nach der 9001 Norm durchzuführen und zu bewerten.
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.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Performanz grundlegender Bildverarbeitungsalgorithmen wie einem Gaußfilter und Farbraumkonvertierung, aber auch der Feature Detection-Algorithmen Scale Invariant Feature Transform (SIFT) und Speeded-Up Robust Features (SURF) auf einem Raspberry Pi 4 unter Verwendung von openCV unter Variation der Parameter untersucht. Ein Algorithmus zur Farberkennung der Würfelsteine des Rubik's Cube wurde entwickelt, implementiert und evaluiert. Die Laufzeiten der Algorithmen wurden mit dem Raspberry Pi 4 und einem Lenovo P12.Gen Notebook mit Intel-i9 Prozessor gemessen. Die Ergebnisse wurden verglichen und diskutiert.