Refine
Year of publication
Document Type
- Bachelor Thesis (604)
- Master's Thesis (208)
- Conference Proceeding (69)
- Book (15)
- Study Thesis (13)
- Article (reviewed) (8)
- Other (3)
Conference Type
- Konferenzband (64)
- Konferenzartikel (5)
Is part of the Bibliography
- no (920) (remove)
Keywords
- Mikroelektronik (60)
- Marketing (30)
- IT-Sicherheit (24)
- JavaScript (17)
- Social Media (16)
- Biomechanik (15)
- Internet der Dinge (15)
- Künstliche Intelligenz (15)
- Webentwicklung (15)
- COVID-19 (14)
Institute
- Fakultät Medien und Informationswesen (M+I) (bis 21.04.2021) (295)
- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (173)
- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (165)
- Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019) (138)
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (101)
- Fakultät Wirtschaft (W) (33)
- IfTI - Institute for Trade and Innovation (13)
- INES - Institut für nachhaltige Energiesysteme (6)
- ivESK - Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (6)
- IUAS - Institute for Unmanned Aerial Systems (3)
Open Access
- Closed Access (463)
- Open Access (229)
- Closed (228)
- Bronze (60)
- Diamond (16)
- Gold (1)
Steroid hormones (SHs) are a rising concern due to their high bioactivity, ubiquitous nature, and prolonged existence as a micropollutants in water, they pose a potential risk to both human health and the environment, even at low concentrations. Estrogens, progesterone, and testosterone are the three important types of steroids essential for human development and maintaining multiorgan balance, are focus to this concern. These steroid hormones originate
from various sources, including human and livestock excretions, veterinary medications, agricultural runoff, and pharmaceuticals, contributing to their presence in the environment. According to the recommendation of WHO, the guidance value for estradiol (E2) is 1 ng/L. There are several methods been attempted to remove the SH micropollutant by conventional water and wastewater technologies which are still under research. Among the various methods, electrochemical membrane reactor (EMR) is one of the emerging technologies that can address the challenge of insufficient SHs removal from the aquatic environment by conventional treatment. The degradation of SHs can be significantly influenced by various factors when treated with EMR.
In this project, the removal of SH and the important mechanism for the removal using carbon nanotube CNT-EMR is studied and the efficiency of CNT-EMR in treating the SH micropollutant is identified. By varying different parameters this experiment is carried out with the (PES-CNTs) ultrafiltration membrane. The study is carried out depending upon the SH removal based on the limiting factor such as cell voltage, flux, temperature, concentration, and type of the SH.
This thesis focuses on the development and implementation of a Datagram Transport Layer Security (DTLS) communication framework within the ns-3 network simulator, specifically targeting the LoRaWAN model network. The primary aim is to analyse the behaviour and performance of DTLS protocols across different network conditions within a LoRaWAN context. The key aspects of this work include the following.
Utilization of ns-3: This thesis leverages ns-3’s capabilities as a powerful discrete event network simulator. This platform enables the emulation of diverse network environments, characterized by varying levels of latency, packet loss, and bandwidth constraints.
Emulation of Network Challenges: The framework specifically addresses unique challenges posed by certain network configurations, such as duty cycle limitations. These constraints, which limit the time allocated for data transmission by each device, are crucial in understanding the real-world performance of DTLS protocols.
Testing in Multi-client-server Scenarios: A significant feature of this framework is its ability to test DTLS performance in complex scenarios involving multiple clients and servers. This is vital for assessing the behaviour of a protocol under realistic network conditions.
Realistic Environment Simulation: By simulating challenging network conditions, such as congestion, limited bandwidth, and resource constraints, the framework provides a realistic environment for thorough evaluation. This allows for a comprehensive analysis of DTLS in terms of security, performance, and scalability.
Overall, this thesis contributes to a deeper understanding of DTLS protocols by providing a robust tool for their evaluation under various and challenging network conditions.
Global energy demand is still on an increase during the last decade, with a lot of impact on the climate change due to the intensive use of conventional fossil-based fuels power plants to cover this demand. Most recently, leaders of the globe met in 2015 to come out with the Paris Agreement, stating that the countries will start to take a more responsible and effective behaviour toward the global warming and climate change issues. Many studies have discussed how the future energy system will look like with respecting the countries’ targets and limits of greenhouse gases and their CO2 emissions. However, these studies rarely discussed the industry sector in detail even though it is one of the major role players in the energy sector. Moreover, many studies have simulated and modelled the energy system with huge jumps of intervals in terms of years and environmental goals. In the first part of this study, a model will be developed for the German electrical grid with high spatial and temporal resolutions and different scenarios of it will be analysed meticulously on shorter periods (annual optimization), with different flexibilities and used technologies and degrees of innovations within each scenario. Moreover, the challenge in this research is to adequately map the diverse and different characteristics of the medium-sized industrial sector. In order to be able to take a first step in assessing the relevance of the industrial sector in Germany for climate protection goals, the industrial sector will be mapped in PyPSA-Eur (an open-source model data set of the European energy system at the level of the transmission network) by detailing the demand for different types of industry and assigning flexibilities to the industrial types. Synthetically generated load profiles of various industrial types are available. Flexibilities in the industrial sector are described by the project partner Fraunhofer IPA in the GaIN project and can be used. Using a scenario analysis, the development of the industrial sector and the use of flexibilities are then to be assessed quantitatively.
Diese Arbeit befasst sich mit der Redigitalisierung von ausgedruckten Architektur-zeichnungen mit möglichst einfachen Mitteln. So sollen Fotos von herkömmlichen Smartphones die Grundlage für die Extraktion von Maßstab und Raumgeometrien sein.
Der erste der drei Schritte, die das Foto dabei durchläuft, ist die Beseitigung von perspektivischen Verzerrungen (Rektifizierung). Die hierfür benötigten Punkte werden durch ein, in dieser Arbeit trainiertes, Convolutional Neural Network (CNN) detektiert. Die so ermittelten Positionen stellen im zweiten Schritt, der Ermittlung eines Maßstabes, die Grundlage für das Auslesen der Maßzahlen mittels optical character recognition (OCR) dar. Da Räume nicht als solche in Bauzeichnungen eingezeichnet sind, werden im letzten Schritt, zuerst Wände, Türen und Fenster, durch mehrere mathematische Faltungen (convolutions) lokalisiert und innerhalb dieser Elemente, mittels wachsender Regionen, nach Räumen und Fluren gesucht.
Nach dem ein Foto diese Schritte durchlaufen hat, werden die ermittelten Geometrien sowie der Maßstab in einer Liste abgespeichert und im rektifizierten Bild, zusammen mit den berechneten Flächeninhalten, visualisiert. So kann ein Anwender schnell und einfach den Erfolg des Programmoutputs beurteilen.
Eine Versuchsreihe mit einigen Fotos ergab, dass ein Schattenwurf auf dem Papierplan bei Aufnahme des Lichtbildes zu vermeiden ist, da dieser sowohl bei der Auswertung durch das CNN, als auch innerhalb des OCR-Vorgangs zu Problemen führt, die in einigen Fällen eine Rektifizierung oder Maßstabsermittlung verhinderten.
Bei den übrigen fünf Fotos wurden durchschnittlich 31,8 von 32 Räumen detektiert, dabei wurde zwischen zwei und zwölf mal fälschlicherweise die Fensterbank als Fußboden detektiert. Die Standardabweichung der Flächeninhalte aller Räume betrug dabei 0,66 m², werden nur die Räume betrachtet, bei denen die Fensterbank korrekt erkannt wurde, beträgt die Standardabweichung lediglich 0,25 m².
Insgesamt werden die in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse als „gut“ eingestuft, es bleiben jedoch auch einige Optimierungsmöglichkeiten an verschiedenen Stellen, besonders bei der Suche nach Räumen, bestehen.
Linux and Linux-based operating systems have been gaining more popularity among the general users and among developers. Many big enterprises and large companies are using Linux for servers that host their websites, some even require their developers to have knowledge about Linux OS. Even in embedded systems one can find many Linux-based OS that run them. With its increasing popularity, one can deduce the need to secure such a system that many personnel rely on, be it to protect the data that it stores or to protect the integrity of the system itself, or even to protect the availability of the services it offers. Many researchers and Linux enthusiasts have been coming up with various ways to secure Linux OS, however new vulnerabilities and new bugs are always found, by malicious attackers, with every update or change, which calls for the need of more ways to secure these systems.
This Thesis explores the possibility and feasibility of another way to secure Linux OS, specifically securing the terminal of such OS, by altering the commands of the terminal, getting in the way of attackers that have gained terminal access and delaying, giving more time for the response teams and for forensics to stop the attack, minimize the damage, restore operations, and to identify collect and store evidence of the cyber-attack. This research will discuss the advantages and disadvantages of various security measures and compare and contrast with the method suggested in this research.
This research is significant because it paints a better picture of what the state of the art of Linux and Linux-based operating systems security looks like, and it addresses the concerns of security enthusiasts, while exploring new uncharted area of security that have been looked at as a not so significant part of protecting the OSes out of concern of the various limitations and problems it entails. This research will address these concerns while exploring few ways to solve them, as well as addressing the ideal areas and situations in which the proposed method can be used, and when would such method be more of a burden than help if used.
An der Offenburger Hochschule wurde eine neue Art der Ansteuerungsmethode für Handprothesen und -orthesen entwickelt, die auf der Verwendung einer Augmented Reality Brille basiert. Dieses neue Prothesensystem soll in einer ersten Studie an Probanden auf seine Alltagstauglichkeit getestet werden. Ziel dieser Arbeit ist es, die regulatorischen Anforderungen an eine solche Studie zusammenzustellen, mit Schwerpunkt auf einem Antrag bei einer Ethikkommission. Außerdem sind mittels Literaturrecherche Tests zu identifizieren und zu analysieren, die für die Beurteilung von Handprothesen verwendet werden. Hierfür wird erörtert was Alltagstauglichkeit bedeutet und welche Eigenschaften und Ziele identifizierte Tests haben.
Die Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick.
Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStröme unstrukturierter Daten aus heterogenen Quellen zu analysieren und zu speichern.
Trotz aller Bemühungen, die unaufhaltsam wachsende Menge an Daten- beziehungsweise Content im Rahmen eines effizienten Managements künftig manuell in den Griff zu bekommen, scheint es, als ob die Unternehmen an der kaum zu bewerkstelligenden Herausforderung scheitern werden.
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit es einer innovativen Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz (KI) gelingen kann, das Content Management nachhaltig zu revolutionieren und damit den Content in seinem Umfang so zu organisieren und zu nutzen, um den Unternehmen eine Perspektive zu bieten, die steigende Welle an Big Data zu bewältigen.
Somit bewegt sich diese Arbeit auf dem Forschungsfeld der KI, als Teilgebiet der Informatik, die enorme Chancen und gleichzeitig Herausforderungen für die Wissenschaft und die Innovationsfähigkeit der Unternehmen mit sich bringt.
Im Rahmen qualitativer Expert*inneninterviews als Lösungsansatz wurde untersucht, inwiefern es KI-gestützten Systemen gelingen kann, Wissensmitarbeiter*innen entlang des Content Life Cycles zu unterstützen und den Nutzer*innen bezüglich der Ausspielung der Inhalte eine optimale Customer Experience zu bieten.
Die fehlende Nachvollziehbarkeit und das Missverständnis des KI-Begriffes sowie die Kluft zwischen der öffentlichen Debatte und der Realität der KI erweisen sich hierbei als die wohl größten Innovationsbremsen des KI-Einsatzes in der Content Management Umgebung.
Die Ergebnisse der Arbeit tragen im Wesentlichen dazu bei, das Verständnis für die KI zu schärfen und gleichzeitig das aufkommende Dilemma des Vertrauensdefizites der Mensch-Maschine-Kommunikation zu entschärfen.
Außerdem wird ein Grundverständnis dafür geschaffen, die KI als geeignetes Tool im Content Management zu erkennen.
Darüber hinaus wird demonstriert, dass sich durch den Einsatz der KI im Content Management ebenfalls immense Vorteile für die Ausspielung user*innenspezifierten Contents ergeben, die im folgenden Verlauf genauer aufgeführt werden.
AI-based Ground Penetrating Radar Signal Processing for Thickness Estimation of Subsurface Layers
(2023)
This thesis focuses on the estimation of subsurface layer thickness using Ground Penetrating Radar (GPR) A-scan and B-scan data through the application of neural networks. The objective is to develop accurate models capable of estimating the thickness of up to two subsurface layers.
Two different approaches are explored for processing the A-scan data. In the first approach, A-scans are compressed using Principal Component Analysis (PCA), and a regression feedforward neural network is employed to estimate the layers’ thicknesses. The second approach utilizes a regression one-dimensional Convolutional Neural Network (1-D CNN) for the same purpose. Comparative analysis reveals that the second approach yields superior results in terms of accuracy.
Subsequently, the proposed 1-D CNN architecture is adapted and evaluated for Step Frequency Continuous Wave (SFCW) radar, expanding its applicability to this type of radar system. The effectiveness of the proposed network in estimating subsurface layer thickness for SFCW radar is demonstrated.
Furthermore, the thesis investigates the utilization of GPR B-scan images as input data for subsurface layer thickness estimation. A regression CNN is employed for this purpose, although the results achieved are not as promising as those obtained with the 1-D CNN using A-scan data. This disparity is attributed to the limited availability of B-scan data, as B-scan generation is a resource-intensive process.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit den Marketing-Kommunikationsstrategien im zweiseitigen Markt am Beispiel einer Immobilienplattform.
Das primäre Ziel dieser Arbeit besteht darin, auf Grundlage der Netzwerkeffekte im zweiseitigen Markt und durch Anwendung von Onlinemarketingmaßnahmen die Positionierung der Plattform Immobilien Rith in den Internetsuchergebnissen zu optimieren.
One of the main problematics of the seals tests is the time and money consuming they are. Up to now, there are few tries to do a digitalisation of a test where the seals behaviour can be known.
This work aims to digitally reproduce a seal test to extract their behaviour when working under different operation conditions to see their impact on the pimp’s efficiency. In this thesis, due to the Lomaking effect, the leakage and the forces applied on the stator will be the base of analysis.
First of all, among all the literature available for very different kind of seals and inner patterns, it has been chosen the most appropriate and precise data. The data chosen is “Test results for liquid Damper Seals using a Round-Hole Roughness Pattern for the Stator” from Fayolle, P. and “Static and Rotordynamic Characteristics of Liquid Annular Seals with Circumferentially/Grooved Stator and Smooth Rotor using three levels of circumferential Inlet-Fluid” from Torres J.M.
From the literature, dimensions of the test rig and the seals will be extracted to model them into a 3D CAD software. With the 3D CAD digitalisation, the fluid volumes for a rotor-centred position, meaning without eccentricity, will be extracted, and used. The following components have been modelled:
- Smooth Annular Liquid Seal (Grooved Rotor)
- Grooved Annular Liquid Seal (Smooth Rotor)
- Round-Hole Pattern Annular Liquid Seal (𝐻𝑑=2 𝑚𝑚) (Smooth Rotor)
- Straight Honeycomb Annular Liquid Seal (Smooth Rotor)
- Convergent Honeycomb Annular Liquid Seal (Smooth Rotor)
- Smooth Rotor / Smooth Annular Liquid Seal (Smooth Rotor)
As there is just one test rig, all the components have been adapted to the different dimensions of the seals by referencing some measures. This allows to test any seal with the same test rig.
Afterwards a CFD simulation that will be used to obtain leakage and stator forces. The parameters that will be changed are the rotational velocity of the fluid (2000 rpm, 4000 rpm, and 6000 rpm) and the pressure drop (2,068 bar, 4,137 bar, 6,205 bar, and 8,274 bar).
Those results will be compared to the literature ones, and they will determine if digitalisation can be validated or not. Even though the relative error is higher than 5% but the tendency is the same and it is thought that by changing some parameters the test results can be even closer to the literature ones.
On a regular basis, we hear of well-known online services that have been abused or compromised as a result of data theft. Because insecure applications jeopardize users' privacy as well as the reputation of corporations and organizations, they must be effectively secured from the outset of the development process. The limited expertise and experience of involved parties, such as web developers, is frequently cited as a cause of risky programs. Consequently, they rarely have a full picture of the security-related decisions that must be made, nor do they understand how these decisions affect implementation accurately.
The selection of tools and procedures that can best assist a certain situation in order to protect an application against vulnerabilities is a critical decision. Regardless of the level of security that results from adhering to security standards, these factors inadvertently result in web applications that are insufficiently secured. JavaScript is a language that is heavily relied on as a mainstream programming language for web applications with several new JavaScript frameworks being released every year.
JavaScript is used on both the server-side in web applications development and the client-side in web browsers as well.
However, JavaScript web programming is based on a programming style in which the application developer can, and frequently must, automatically integrate various bits of code from third parties. This potent combination has resulted in a situation today where security issues are frequently exploited. These vulnerabilities can compromise an entire server if left unchecked. Even though there are numerous ad hoc security solutions for web browsers, client-side attacks are also popular. The issue is significantly worse on the server side because the security technologies available for server-side JavaScript application frameworks are nearly non-existent.
Consequently, this thesis focuses on the server-side aspect of JavaScript; the development and evaluation of robust server-side security technologies for JavaScript web applications. There is a clear need for robust security technologies and security best practices in server-side JavaScript that allow fine-grained security.
However, more than ever, there is this requirement of reducing the associated risks without hindering the web application in its functionality.
This is the problem that will be tackled in this thesis: the development of secure security practices and robust security technologies for JavaScript web applications, specifically, on the server-side, that offer adequate security guarantees without putting too many constraints on their functionality.
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.
Though the basic concept of a ledger that anyone can view and verify has been around for quite some time, today’s blockchains bring much more to the table including a way to incentivize users. The coins given to the miner or validator were the first source of such incentive to make sure they fulfilled their duties. This thesis draws inspiration from other peer efforts and uses this same incentive to achieve certain goals. Primarily one where users are incentivised to discuss their opinions and find scientific or logical backing for their standpoint. While traditional chains form a consensus on a version of financial "truth", the same can be applied to ideological truths too. To achieve this, creating a modified or scaled proof of stake consensus mechanism is explored in this work. This new consensus mechanism is a Reputation Scaled - Proof of Stake. This reputation can be built over time by voting for the winning side consistently or by sticking to one’s beliefs strongly. The thesis hopes to bridge the gap in current consensus algorithms and incentivize critical reasoning.
The present document is aimed to propose a suitable thermal model for the cooling down process of a one piston air cooled reciprocating compressor. In order to achieve this, a thermographic camera is used to record the temperature of different measuring points throughout different operating conditions. This data is later analyzed, with statistical tools and graphical visualization. The thermal phenomena present in the thermal process is characterized according to the compressors' geometry. Finally, using the analysis and taking into consideration the thermal phenomena the optimal thermal model is selected. This paper belongs to a bigger project and the last step is to simulate the compressor and the accuracy of the proposed model.
Die vorliegende Bachelor-Thesis wurde im Rahmen des Bachelorstudiengangs an der Hochschule Offenburg in der Sparte S der Fertigungsplanung der Hugo Kern und Liebers GmbH und Co. KG verfasst. Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, die Lagerung der vorderen Kettenumlenkung weiter zu optimieren, um die Standzeit zu verbessern. Der Fokus der Arbeit liegt dabei in der Optimierung des Seriengleitlagers, bzw. der Entwicklung und Herstellung eines speziell gekapselten Gleitlagers.
Als Optimierungen im seriennahen Bereich, das heißt möglichst ohne große Änderungen am Fertigungs- bzw. Montageablauf, findet vor allem das Borieren der Reibpartner besondere Beachtung. Durch erste Feldversuche zeigte sich, dass das Borieren des Umlenksterns positive Auswirkungen auf die Reibung hat und den Widerstand gegen abrasiven Verschleiß durch Erhöhung der Randschichthärte deutlich verbessert. Zusätzlich zum Einsatz eines borierten Umlenksterns wird untersucht, ob das zusätzliche Borieren des HM-Rings weitere Vorteile bringt, vor allem hinsichtlich der entstehenden zusätzlichen Notlaufeigenschaften durch die Boridschicht.
Als weitere Variante wird der eingesetzte Hartmetallring, welcher aktuell lediglich eine einzige Schmiernut enthält, mit optimierten Schmiernuten hergestellt. Als Vorbild hierfür wird die Gestaltungsrichtlinie von Schmiernuten von hydrodynamischen Gleitlagern verwendet.
Der größte Block und damit auch der, welcher am vielversprechendsten ist, ist die Neuentwicklung und Herstellung einer gekapselten Gleitlagervariante. Diese soll es ermöglichen, dass die Reibpartner komplett von Öl umschlossen sind und so eine Verbesserte und dauerhafte Schmierung erreicht werden soll. Außerdem soll die gekapselte Gleitlagerung so gestaltet werden, dass eine Nachförderung von Öl aus einem in den Bolzen angebrachten Schmiermittelreservoir ermöglicht wird und so eine Lebensdauerschmierung erreicht werden kann.
Um die unterschiedlichen Mustervariationen bewerten zu können, werden jeweils Prüfstandversuche durchgeführt, bei dem die entstehenden Drehmomente und die Temperatur gemessen werden. Als Vergleich dient jeweils der Serienstand mit seinen festgelegten Grenzen.
Außerdem wird für jede Variante ein Sägeversuch durchgeführt, bei welchem die Bau-gruppen bei den beiden kritischen Sägerichtungen Rückwärts und Einstechen überprüft wird. Auch hier erfolgt die Beurteilung über etwaige Verbesserungen mit den Ergebnissen der Sägesysteme aus dem aktuellen Serienzustand.
Bei der Prüfung der Musterbaugruppen zeigt sich, dass vor allem das Borieren der Reibpartner Vorteile gegenüber der Serie bringt und durchaus die Möglichkeit der Umsetzung in der Serienbaugruppe besteht. Die Tests verliefen äußerst positiv, vor allem im Bereich höherer Belastungen zeigt sich, dass das Borieren des Umlenksterns deutliches Verbesserungspotenzial im Vergleich zum aktuellen Serienstand zeigt.
An ein Umsetzen der Baugruppen mit gekapselter Gleitlagervariante ist aktuell nicht zu denken. Die geprüften Baugruppen zeigen deutliche Schwächen bei den Prüfstandsversuchen. Die Ergebnisse der Sägeversuche stellen sich jedoch noch deutlich schlechter dar. Unabhängig vom verwendeten Schmieröl, bzw. den darin enthaltenen Festschmierstoffpartikeln, besteht keine einzige Baugruppe auch nur annähernd die festgelegten Mindestanforderungen.
Um die gekapselte Gleitlagervariante auf einen Stand zu bringen, bei welchem an ein Umsetzen in die Serienbaugruppe gedacht werden kann, bedarf es noch weiterem Entwicklungsaufwand. Das Aufbiegen des Schwertes während des Sägens muss verhindert werden. Außerdem muss die Materialpaarung, die Härte und die Oberflächenqualität von Umlenkstern und Bolzen angepasst werden, um die Ausbildung von Kaltverschweißungen zu vermeiden. Die Kaltverschweißungen zwischen Umlenkstern und Bolzen bewirken, dass der Bolzen nicht mehr drehbar ist was unmittelbar zum Ausfall der Baugruppen führt.
Das Thema Ethnomarketing gewinnt mit der steigenden Anzahl an Mitbürgern mit Migrationshintergrund an Wert. Bestimmte Marketingmaßnahmen für bestimmte Zielgruppen. Diese wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit diesem Thema und die Widerspiegelung (Medienintegration) dieser in den Medien. Anhand von verschiedenen Beispielen wird das Thema überschaubar und verständlich beleuchtet.
The progress in machine learning has led to advanced deep neural networks. These networks are widely used in computer vision tasks and safety-critical applications. The automotive industry, in particular, has experienced a significant transformation with the integration of deep learning techniques and neural networks. This integration contributes to the realization of autonomous driving systems. Object detection is a crucial element in autonomous driving. It contributes to vehicular safety and operational efficiency. This technology allows vehicles to perceive and identify their surroundings. It detects objects like pedestrians, vehicles, road signs, and obstacles. Object detection has evolved from being a conceptual necessity to an integral part of advanced driver assistance systems (ADAS) and the foundation of autonomous driving technologies. These advancements enable vehicles to make real-time decisions based on their understanding of the environment, improving safety and driving experiences. However, the increasing reliance on deep neural networks for object detection and autonomous driving has brought attention to potential vulnerabilities within these systems. Recent research has highlighted the susceptibility of these systems to adversarial attacks. Adversarial attacks are well-designed inputs that exploit weaknesses in the deep learning models underlying object detection. Successful attacks can cause misclassifications and critical errors, posing a significant threat to the functionality and safety of autonomous vehicles. With the rapid development of object detection systems, the vulnerability to adversarial attacks has become a major concern. These attacks manipulate inputs to deceive the target system, significantly compromising the reliability and safety of autonomous vehicles. In this study, we focus on analyzing adversarial attacks on state-of-the-art object detection models. We create adversarial examples to test the models’ robustness. We also check if the attacks work on a different object detection model meant for similar tasks. Additionally, we extensively evaluate recent defense mechanisms to see how effective they are in protecting deep neural networks (DNNs) from adversarial attacks and provide a comprehensive overview of the most commonly used defense strategies against adversarial attacks, highlighting how they can be implemented practically in real-world situations.
Durch ein wachsendes Bewusstsein für soziale und nachhaltige Konflikte spielt verantwortungsvolles unternehmerisches Handeln eine zunehmend große Rolle für potenzielle Kund*innen. Viele Unternehmen entscheiden sich daher für Corporate-Social-Responsibility-Marketing: Sie greifen wichtige gesellschaftliche Themen in ihren Kampagnen auf. Nicht immer steckt dahinter ein edles Motiv. Wirtschaftliches Interesse steht häufig über ethischem Antrieb. Doch in einigen Fällen durchschauen Kund*innen diese Irreführung.
Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist die Analyse der Auswirkungen von unglaubwürdigem Corporate-Social-Responsibility-Marketing auf die Kaufbereitschaft von Studierenden. Die Untersuchung wird anhand des Unternehmens Nike durchgeführt. Hierfür wird den Proband*innen zunächst ein Corporate-Social-Responsibility-Werbespot von Nike gezeigt. Anschließend wird ihnen ein Skandal präsentiert, der eben diesen Werbespot als reine Marketing-Masche enttarnt. Zwischenzeitlich wird die Kaufbereitschaft der Studierenden mit einem Fragebogen gemessen. Zusätzlich werden die Teilnehmer*innen zu ihren Gedanken und Gefühlen befragt, die Kampagne und Skandal hinterlassen.
Aus dem Experiment ging hervor, dass die Teilnehmer*innen nach der Präsentation des Skandals eine signifikant niedrigere Kaufbereitschaft zeigten. Außerdem wurde ein leicht erhöhtes Interesse an Nikes Tätigkeiten als Sponsor ermittelt. Mehr als die Hälfte der Befragten äußerten zudem ihre Enttäuschung und einen veränderten Blick auf das Unternehmen Nike.