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Das Softwareunternehmen HRworks implementiert eine Personalverwaltungssoftware unter Verwendung der Programmiersprache Smalltalk und des Model-View-Controller (MVC) Musters. Innerhalb des Unternehmens erfordert jede Model-Klasse des Patterns das Vorhandensein einer korrespondierenden Controllerklasse. Controller verfügen über ein wiederkehrendes Grundgerüst, das bei jeder neuen Implementierung umgesetzt werden muss. Die Unterscheidungen innerhalb dieses Grundgerüsts ergeben sich lediglich aus dem Namen und der spezifischen Struktur der korrespondierenden Model-Klasse. Die vorliegende Arbeit adressiert die Herausforderung der automatischen Generierung dieses Controllergrundgerüsts, wobei die Besonderheiten jeder Model-Klasse berücksichtigt wird. Dies wird durch den gezielten Einsatz von Metaprogrammierung in der Programmiersprache Smalltalk realisiert und durch eine Benutzeroberfläche in der Entwicklungsumgebung unterstützt. Zusätzlich wird der Controller um eine Datentypprüfung erweitert, wofür ein spezialisierter Parser implementiert wurde. Dieser extrahiert aus einem definierten Getter der Model-Klasse den entsprechenden Datentyp des Attributes. Im Ergebnis liefert die Arbeit eine Methodik zur automatisierten Generierung und Anpassung von Controllergrundgerüsten sowie dazugehörigen Teststrukturen basierend auf der jeweiligen Model-Klasse. Zusätzlich wird die Funktionalität der Controller durch eine integrierte Datentypprüfung erweitert.
Vorhofflimmern ist die häufigste tachykarde Herzrhythmusstörung weltweit. Dabei verliert das Herz seinen normofrequenten Sinusrhythmus und schlägt nicht mehr regelmäßig, sondern zu schnell und unregelmäßig. Vorhofflimmern ist normalerweise keine lebensbedrohliche Herzrhythmusstörung, aber es kann zu einem Schlaganfall führen. Die Ursache dieser Herzrhythmusstörung sind die Kreisende bzw. die fokalen Erregungen im linken Atrium, die hauptsächliche aus einer oder mehreren Pulmonalvenen kommen. Die übliche Therapieverfahren des Vorhofflimmerns ist die Pulmonalvenenisolation.
Diese Bachelorthesis beschäftigt sich daher mit der Modellierung unterschiedlicher linksatrialer Fokus-Modelle und intrakardialer Elektrodenkatheter für die Diagnostik und Terminierung von Vorhofflimmern mittels Pulmonalvenenisolation im Offenburger Herzrhythmusmodell nach Schalk, Krämer und Benke, welches in CST
Studio Suite realisiert wurde.
Zu Beginn wurden die verschiedenen linksatrialen fokalen Flimmerquellen modelliert und daraufhin simuliert. Hierbei wurde jeweils eine Simulation mit linksatrialen fokalen Flimmerquellen, die aus einzelnen, dualen oder allen vier Pulmonalvenen kommen, durchgeführt. Es wurde ebenfalls eine weitere Simulation mit Biosignalen (aus der Realität) erstellt. Mit diesen Simulationen konnte nun der elektrische Erregungsablauf sichtbar gemacht werden. Daraufhin wurden die Katheter für die Diagnostik und für die Pulmonalvenenisolation modelliert und in das bestehende Offenburger Herzrhythmusmodell integriert. Bei den Diagnostik-Kathetern handelte es sich um 10-polige Lasso® Katheter, zwei Varianten von PentaRay® NAV eco Katheter und 4-polige Diagnostik-Katheter „OSYPKA FINDER pure®“. Ablationskatheter sind zwei Varianten von Pentaspline Basket pose Katheter und HELIOSTAR™ Ablation Ballon. Abschließend wurden verschiedene Varianten von Isolationsverfahren der Pulmonalvenen modelliert und daraufhin die linksatrialen fokalen Flimmerquellen nach der Isolation der Pulmonalvenen simuliert.
Die Arbeit beinhaltet die Konzeption und den Aufbau eines Prüfstandes für den Elektromotor sowie den Antriebsstrang des Hocheffizienzfahrzeugs "Schluckspecht S6" der Hochschule Offenburg. Neben Beschreiben des Vorgehens bei dem Entwerfen von benötigten CAD-Modellen wird auch auf die Auswahl und Implementierung elektronischer Komponenten sowie die Programmierung des verwendeten Mikrocontrollers eingegangen. Die Ergebnisse eines ersten Tests des Prüfstandes werden außerdem aufgezeigt und diskutiert.
Hintergrund:
Die Versorgung von Patienten mit Cochleaimplantaten erfordert im Rahmen der Rehabilitation nicht nur Hörtrainings, sondern auch regelmäßige Erfassungen des Hörvermögens. Diese Tests konzentrieren sich hierbei meist auf das Vertehen von Sprache. Hierbei müssen Patienten Wörter oder Zahlen unter Vorhandensein von Störgeräuschen verstehen. Diese Störgeräusche sind in der Regel künstlicher Natur wie Rauschen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese künstlichen Störgeräusche durch realistischere zu ersetzen und zusätzlich einen Raumklang sowohl für die Störgeräusche als auch für die zu verstehenden Wörter oder Zahlen zu implementieren. Um die Erfassung der multimodalen Sprachwahrnehmung zu verbessern, wird nicht nur eine virtuelle auditive Umgebung geschaffen, sondern auch eine visuelle Komponente integriert, die auf einem Head-Mounted Display (HMD) wiedergegeben werden kann. Das Ziel ist es, eine audiovisuelle virtuelle Realität zu schaffen, die alltagsrelevante Kommunikationssituationen widerspiegelt und somit die Validität und Relevanz von Hörtests erhöht.
Umsetzung:
Für die Umsetzung wurden Werkzeuge zur Simulation von Raumakustik und eine hochwertige visuelle Darstellung auf einem HMD benötigt. An der Technischen Universität München wurde das Tool "real-time Simulated Open Field Environment" (rtSOFE) entwickelt, das durch die Berechnung von Raumimpulsantworten Raumakustik simuliert und die direkte Wiedergabe von Schallquellen in virtuellen Klangfeldern ermöglicht. Für die visuelle Umgebung wurde die Unreal Engine 5 gewählt, die sehr realistische Darstellungen virtueller Räume ermöglicht und hauptsächlich in der Videospielindustrie verwendet wird.
Ergebnisse:
Mit den Tools rtSOFE und Unreal Engine wurden drei realistische Umgebungen geschaffen: Ein Pub, ein Wohnzimmer und eine U-Bahn-Station. Diese Umgebungen enthalten realitätsnahe Störgeräusche, die zur jeweiligen Umgebung passen. Probanden können sich dank des HMD in diesen Umgebungen frei bewegen. Zudem wurde ein Testsetup unter Verwendung von Sätzen aus dem Oldenburger Satztest innerhalb dieser audiovisuellen Umgebung umgesetzt.
Fazit:
Das entwickelte Testsetup in der audiovisuellen Umgebung ermöglicht eine realistischere und alltagsnähere Erfassung des Hörvermögens im Vergleich zu herkömmlichen Hörtests. Die visuelle Komponente trägt zur Steigerung der Realitätsnähe bei. Allerdings fehlt im aktuellen Setup die Synchronisation zwischen der auditiven und visuellen Umgebung, insbesondere in Form von Lippenbewegungen (Lip Syncing), um eine umfassende Erfassung der multimodalen Sprachwahrnehmung zu ermöglichen.
Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) hat einen festen Platz im deutschen Bildungssystem gefunden. BNE setzt sich die Ziele, Lernende zu informierten und verantwortungsbewussten Konsumenten zu befähigen sowie sie darauf vorzubereiten und das eigene Verhalten sowie das Verhalten anderer kritisch zu reflektieren. Der Nachhaltigkeitsbegriff von BNE orientiert sich hierbei an den drei Perspektiven, Soziales, Ökonomisches und Ökologisches, und an deren Wechselwirkungen untereinander.
Um Lernenden Nachhaltigkeitsthemen nach der Definition von BNE zu vermitteln, bieten sich Photovoltaik-Systeme (PV), vor allem in Off-Grid-Ausführungen, an, da sie aufgrund ihrer Eigenschaften als erneuerbare Energieerzeuger einen rücksichtsvolleren Umgang mit den vorhandenen Ressourcen fordern, Reflexion des eigenen Verhaltens anregen und sich in verschiedenen Situationen unter den drei Perspektiven der Nachhaltigkeit betrachten lassen.
Für eine Projektarbeit an allgemeinbildenden sowie beruflichen Schulen wurde außerhalb dieser Arbeit ein Off-Grid-PV-System entworfen, anhand dessen Lernende Fragestellungen der elektrischen Energieerzeugung aus Sonneneinstrahlung sowie allgemeine Nachhaltigkeitsthemen erforschen. Das didaktische Konzept zur Begleitung des PV-Systems wurde anhand von den Anforderungen der BNE entwickelt und gliedert sich in die Bereiche einleitende Workshops, Lern- und Arbeitsmaterial, weiterführendes Material sowie einen abschließenden Workshop zur Reflexion des erlernten. Die getroffenen Entscheidungen im Bereich der Technik sowie des Lehr-Lern-Materials werden jeweils didaktisch begründet.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Schnittstelle zu erstellen, die es erlaubt, dem vom Unternehmen produzierten modulbasierten ERP-System Module zu integrieren, die
mit der aktuellen Version der Programmiersprache Delphi erstellt wurden.
Die Schwierigkeit hierbei ist, dass die momentane Implementation des Systems auf
einer Jahrzehnte alten Version der Sprache basiert, die in mehreren Bereichen keine
Kompatibilität mit der neuen Version besitzt.
Um dieses Ziel zu erreichen wurden zunächst die konkreten Anforderungen an die
Lösung formuliert und daraufhin verschiedene Lösungsansätze für eine Schnittstelle
konzipiert.
Durch Testen an einer prototypisch vereinfachten Version des ERP-Systems konnte
festgestellt werden, dass eine Lösung über eine auf Datenbanktransaktionen basierende Schnittstelle für das Projekt am ehesten geeignet war.
Nach weiterer Planung des exakten Aufbaus wurden die nötigen Funktionalitäten dann
umgesetzt, wobei zuerst in groben Zügen die essentiellen Aspekte realisiert wurden,
welche dann in weiteren Durchläufen auf die exakten Spezifikationen verfeinert und
auf Fehler geprüft wurden.
Nachdem dieser Lösungsansatz einen ausreichenden Vervollständigungsgrad erreicht
hatte, wurde das Projekt zu Testzwecken in firmeninternem Umfeld in Betrieb genommen.
Durch anschließendes weiteres Beheben von noch ausstehenden Fehlern wurde das
Projekt dann in einen Zustand gebracht, in dem es allgemein in Verwendung genommen werden kann und somit die gewünschten Vorgaben erfüllt.
Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, eine automatisierte Bildausschnittkontrolle für die Low Code Plattform Intrexx zu implementieren. Diese soll mit Hilfe eines geeigneten Künstliche Intelligenz Frameworks Gesichter in Bildern erkennen und diese anschließend ausschneiden. Die Benutzer*innen sollen die Ausschnitte außerdem noch manuell anpassen können. Die Implementierung erfolgt mittels Typescript innerhalb einer Webkomponente, um eine Verwendung innerhalb von Intrexx zu ermöglichen. Nach einem Vergleich verschiedener technologischer Ansätze hat sich Tensorflow als geeignetes KI-Framework herausgestellt. Im Rahmen einer Performance-Analyse wurden außerdem verschiedene Tensorflow-Modelle miteinander verglichen.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wurde ein automatisertes Test-Framework für eine Datenanalyse-Software namens MARS entwickelt. Der Zweck der Entwicklung dieses Frameworks ist es, die von der Software, zurückgegebenen Ergebnisse zu testen und zu vergleichen. In Zukunft soll dieses Framework verwendet werden, um den Start von Tests bei jeder neuen Version von MARS zu automatisieren.
Darüber hinaus ist dieses Framework in zwei Versionen erhältlich. Die erste ist eine grafische Version, um bestimmte Tests gezielt auszuführen und zu evaluieren. Die zweite Version ist eine Kommandozeilenversion, die es ermöglicht, schnell mehrere Tests zu generieren. Diese Version kann bspw. von einem Jenkins-Server aus gestartet werden.
Das Test-Framework wurde mit der Programmiersprache Python erstellt und mit dem Qt-Framework grafisch unterstützt. Die Vielzahl an Modulen und die große Anzahl an Nutzern machen Python zu einer beliebten Sprache für diese Art von Anwendungen. Die hohe Modularität von Qt für Python und die einfache Handhabung machen es zu einem reichhaltigen Werkzeug für die Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen.
Das Ziel dieser Arbeit ist die technische Konstruktion eines Prototyps für einen Kopf-und Rumpfsimulator aus dem 3D-Druck mit integriertem Zwei-Kanal-System zur Freifeldmessung akustischer Signale. Die akustischen Eigenschaften sind abhängig von der anatomischen Geometrie eines menschlichen Schädels und des Gehörs, somit soll die Konstruktion des Prototyps möglichst realitätsgetreu nachgeahmt werden. Der Prototyp soll technische Anforderungen wie den Ein- und Ausbau von unterschiedlichen Mikrofonen und Pinna-Modellen gewährleisten.
In dieser Arbeit wird der Bildbearbeitungsprozess von Dokumenten mithilfe von einem schlicht gehaltenem Neuronalen Netzwerk und Bearbeitungsoperationen optimiert. Ziel ist es, abfotografierte Dokumente zum Drucken aufzubereiten, sodass die Schrift gut lesbar, gerade und nicht verzerrt ist und Störfaktoren herausgefiltert werden. Als API zur Verfügung gestellt, können Bilder von Dokumenten beliebiger Größe und Schriftgröße bearbeitet werden. Während ein unter schlechten Bedingungen schräg aufgenommenes Bild nach Tesseract keine Buchstaben enthält, wird mit dem bearbeiteten Bild davon eine Buchstabenfehlerrate von 0,9% erreicht.