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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.
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.
Das Verstehen und Extrahieren von Informationen aus Dokumenten stellt eine Herausforderung dar, welche den Einsatz weiterer Technologien bedarf. Vorliegende
Masterarbeit untersucht die Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Wissensextraktion auf Basis von Angebotsdokumenten. Hierbei gilt die Frage zu klären, inwiefern sich diese Dokumente eignen, um Strukturen
für die Modellierung mit einem Produktkonfigurator zu lernen. Kern der Arbeit stellen die Datenaufbereitung von PDF-Dokumenten sowie das Modeling multimodal
lernender Algorithmen dar. Abgesehen von Texten werden zusätzlich Layoutinformationen für das Lernen der Strukturen genutzt. Zudem werden die Ergebnisse der
erstellten Modelle evaluiert und die Güte in Anbetracht des vorliegenden Problems
bewertet.
Mit der prototypischen Implementierung einer automatisierten Dokumentengenerierung wird demonstriert, wie das extrahierte Wissen in der Software CAS Configurator Merlin genutzt werden kann.
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.
Communication protocols enable information exchange between different information systems. If protocol descriptions for these systems are not available, they can be reverse-engineered for interoperability or security reasons. This master thesis describes the analysis of such a proprietary binary protocol, named the DVRIP or Dahua private protocol from Dahua Technology. The analysis contains the identification of the DVRIP protocol header format, security mechanisms and vulnerabilities inside the protocol implementation. With the revealing insights of the protocol, an increase of the overall security is achieved. This thesis builds the foundation for further targeted security analyses.
Die vorliegende Masterarbeit hat sich zum Ziel gesetzt, den Messeauftritt für die ABI-Sicherheitssysteme GmbH zu gestalten. Aufgrund des Corona-Virus und den damit einhergehenden Kontaktbeschränkungen wurden dabei die ersten Planungsdaten für einen konventionellen Messestand in eine digitale Variante umgewandelt. Als Basis wird eine ausführliche Analyse der Kommunikationspolitik des Unternehmens durchgeführt, um darauf die Planung des digitalen Messestandes und der Inhalte aufzubauen. Zusätzlich werden bereits bestehende digitale Messestände detailliert betrachtet, um daraus Rückschlüsse für die Planung zu generieren. Auf der Grundlage der Analysen wird dann der digitale Messeauftritt ausgearbeitet. Dazu gehört der Aufbau des Messestandes, die Gestaltung der Grafiken, die Auswahl der Inhalte sowie die Produktion des Informationsmaterials. Die Planung der Kommunikationsmaßnahmen, mit denen der digitale Messestand an die Zielgruppe herangeführt werden soll, ist ebenfalls Teil dieser Arbeit.
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.
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.
Durch immer erschwinglichere Technik wird der Eintritt in die Videobranche zunehmend einfacher. Gleichzeitig gibt es immer mehr Personen, die am Markt aktiv werden und ihre Leistungen für Kunden anbieten. Was braucht das eigene Unternehmen, um im Bereich der Musikvideoproduktion, speziell innerhalb der Metalszene, erfolgreich zu sein, und welche Kanäle müssen genutzt werden, um Kunden innerhalb dieser Szene zu erreichen? Diese Fragen sollen eingangs durch Experteninterviews mit relevanten Personen innerhalb der Szene beantwortet werden. Anschließend liegt der Fokus der Arbeit darauf, mittels der gewonnenen Erkenntnisse, Literatur und eigenen Erfahrungen einen entsprechenden Unternehmensauftritt grafisch und inhaltlich zu konzipieren und umzusetzen. Dabei beginnt der Prozess bei der Namensfindung und führt über Logodesign, Farb- und Schriftwahl bis hin zur Erstellung der konzipierten Kanäle und Materialien, um die visuellen Arbeiten des Unternehmens bestmöglich zu präsentieren. Neben einer Webseite werden Social-Media-Kanäle, Printprodukte und ein Styleguide erstellt. Die gewonnenen Erkenntnisse und Rückschlüsse werden schließlich bei einer Musikvideoproduktion in der Praxis angewendet und anschließend reflektiert.
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.