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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.
This Master's Thesis discusses intelligent sensor networks considering autonomous sensor placement strategies and system health management. Sensor networks for an intelligent system design process have been researched recently. These networks consist of a distributed collective of sensing units, each with the abilities of individual sensing and computation. Such systems can be capable of self-deployment and must be scalable, long-lived and robust. With distributed sensor networks, intelligent sensor placement for system design and online system health management are attractive areas of research. Distributed sensor networks also cause optimization problems, such as decentralized control, system robustness and maximization of coverage in a distributed system. This also includes the discovery and analysis of points of interest within an environment. The purpose of this study was to investigate a method to control sensor placement in a world with several sources and multiple types of information autonomously. This includes both controlling the movement of sensor units and filtering of the gathered information depending on individual properties to increase system performance, defined as a good coverage. Additionally, online system health management was examined in this study regarding the case of agent failures and autonomous policy reconfiguration if sensors are added to or removed from the system. Two different solution strategies were devised, one where the environment was fully observable, and one with only partial observability. Both strategies use evolutionary algorithms based on artificial neural networks for developing control policies. For performance measurement and policy evaluation, different multiagent objective functions were investigated. The results of the study show that in the case of a world with multiple types of information, individual control strategies performed best because of their abilities to control the movement of a sensor entity and to filter the sensed information. This also includes system robustness in case of sensor failures where other sensing units must recover system performance. Additionally, autonomous policy reconfiguration after adding or removing of sensor agents was successful. This highlights that intelligent sensor agents are able to adapt their individual control policies considering new circumstances.
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.
Aktivität gibt Energie
(2017)
Go ist eine 2009 veröffentlichte Programmiersprache mit einem statischen Typsystem. Seit Version 1.18 sind auch Generics ein Teil der Sprache. Deren Übersetzung wurde im de facto Standard-Compiler mittels Monomorphisierung umgesetzt. Diese bringt neben einigen Vorteilen auch Nachteile mit sich. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit mit einer alternativen Übersetzungsstrategie für Generics in Go und implementiert diese in einem neuen Compiler für Featherweight Generic Go, einem Subset von Go. Zum Schluss steht damit ein nahezu funktionierender Compiler, welcher schließlich Racket-Code ausgibt. Eine Evaluierung der Performanz der Übersetzungsstrategie ist allerdings noch ausstehend.
Analyse der Anwendbarkeit des Dynamische Fähigkeiten-Konzepts am Beispiel von Großhandelsunternehmen
(2019)
Eine Anpassung aufgrund sich schnell verändernder Geschäftsumgebungen an aktuelle Gegebenheiten ist für alle Unternehmen sowohl in der freien Wirtschaft als auch staatlichen Ursprungs relevant. Diese kann durch starke dynamische Fähigkeiten der involvierten Unternehmen erfolgen. Zur Validierung des theoretischen Konzepts der dynamischen Fähigkeiten werden Großhandelsunternehmen herangezogen und deren Unternehmensaktivitäten im Hinblick auf die erste dynamische Fähigkeit in Gesprächen ermittelt. Die Ausführungen der vier Großhändler zielen in einem ersten Teil darauf ab, die grundsätzliche Anwendbarkeit des Konzepts in der Praxis zu bestätigen. In einem zweiten Teil wird analysiert in welchem Umfang sie für die betrachtete Branche beschrieben werden kann. Es zeigt sich, dass das Dynamische Fähigkeiten-Konzept nicht ohne Einschränkungen auf die Praxis übertragen werden kann, wenngleich die Ausprägungen dem Konzept zugrundeliegender Elemente bei allen Firmen ähnlich sind. Trotz dieser Ähnlichkeit konnten keine festen Muster bzw. Interdependenzen erkannt werden, die die Integration, den Aufbau und/oder die Neukonfiguration von Fähigkeiten zuverlässig fördern. Die Resultate ermöglichen es dennoch in einem letzten Teil zu beurteilen, welche Indikatoren eine Basis zur strategischen Anpassung an den Strukturwandel schaffen. Sie sind Teil der formulierten Hypothesen zu den einzelnen Elementen der ersten dynamischen Fähigkeit. Mit der Summe der Erkenntnisse konnte in gewisser Hinsicht eine Transparenz des Konzepts erreicht werden – mit Hilfe des entwickelten Interviewleitfadens kann analog zum Vorgehen in dieser Arbeit für die zweite und dritte dynamische Fähigkeit verfahren werden, sodass in einem breiteren Kontext erneut eine Aussage über die Anwendbarkeit des Konzepts getroffen werden kann.
Mit zunehmender Digitalisierung ist zu erwarten, dass die Informationsflut, hinsichtlich der täglich auf die Rezipienten einprasselnden Werbebotschaften, immer weiter zunimmt. Dies mag für Werbetreibende mit hohen Budgets und vorhandener Reichweite keine Herausforderung darstellen, dennoch gibt es einen großen Teil der Unternehmen in Deutschland, welche von eben jene bereits bestehenden Voraussetzungen nicht profitieren können. Im Bereich der klein- und mittelständischen Unternehmen, zu denen auch ein Großteil der Handwerksunternehmen zählen, ist ein übermäßig großes Werbebudget meist nicht vorhanden. Um das eigene Unternehmen von Mitbewerbern und Konkurrenz abzuheben, finden immer innovativere Werbeformen den Einsatz in der Unternehmenskommunikation. Hierbei lässt sich eine Tendenz weg von der klassischen Push-Kommunikation hin zu einer wohlbedachten Pull-Kommunikation entdecken. In diesem Bereich ist das Buzzwort Content-Marketing in aller Munde und fungiert als übergeordnete Instanz des Storytellings. Ferner bietet die Entwicklung von rein informativen Werbebotschaften hin zum ,Geschichten erzählen‘ eine Vielzahl von Vorteilen. Neben einer größeren Viralkraft, bleiben Geschichten durch bessere Verknüpfung im ,neuronalen Netz‘ des Gehirns länger und nachdrücklicher im Gedächtnis der Zielgruppe. Darüber hinaus bietet Storytelling, online wie offline, hervorragende Möglichkeiten hinsichtlich der Distribution.
Die vorliegende Bachelorarbeit bietet einen Implementierungsleitfaden für Storytelling-Maßnahmen für die Bereich Print und Screen, sowie eine Bewertung der Plattformen hinsichtlich der Distribution. Zu den Vorüberlegungen einer Implementierung von Storytelling in die Unternehmenskommunikation, wurden in den Unterthemen außerdem die strategischen Aspekte der Integrationsstufen und der Distributionskanäle vorgenommen. Durch eine Befragung potenzieller Kunden von Handwerksunternehmen, können Rückschlüsse auf die beliebtesten Inhalte einer Storytelling-Kampagne von Handwerksunternehmen gewonnen werden. Somit kann die Kundenansprache durch Storytelling effektiver und gewinnbringender betrieben werden.
In dieser Arbeit wird ein Grundverständnis für Farben am Bildschirm und deren Nutzen speziell für Onlineshops geschaffen. Dafür werden die physikalischen Grundlagen des Farbsehens erklärt, die Bedeutung des Farbkreises an Hand dessen Regeln für das Zusammenspiel von Farben verdeutlicht sowie aktuelle Modelle zur Farbordnung vorgestellt. Außerdem werden technische Möglichkeiten zur Farbdarstellung erläutert, gefolgt von der Farbpsychologie, welche die Wirkung von Farben auf den Menschen verdeutlicht. Anschließend werden aktuelle Farbtrends ermittelt. Der Einsatz und die Funktionsweise von Farben wird an Hand von Beispielwebseiten veranschaulicht. Am Ende liegt der Focus auf dem Nutzen von Farben im Online-Marketing, wobei deren Einfluss auf Verkaufsentscheidungen ermittelt wird. An Hand eines eigenen Klickdummys eines Mode-Onlineshops, der auf Basis von zuvor gewonnenem Know-How gestaltet und umgesetzt ist, werden die gesammelten Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt und erprobt. Abschließend wird mittels einer Umfrage der Farbeinsatz und seine Wirkung auf Kunden getestet.
Analyse der Finanzierungs- und Überlebensstrategien von Bands im Streaming-Zeitalter in Deutschland
(2020)
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Analyse der Finanzierungs- und Überlebensstrategien von Bands im Streaming-Zeitalter in Deutschland. Hierbei soll untersucht werden, wie Musikstreaming die finanziellen Einkünfte für Musiker verändert hat, warum Musiker vom Streaming nur in geringem Maße profitieren und wie sie versuchen den geringen Streaming-Einnahmen entgegenzuwirken.
Die Arbeit führt durch theoretische Betrachtungen der Musikindustrie auf die heute herrschende Problematik durch Streaming hin. Dabei werden einzelne Akteure der Musikindustrie, die Erlösquellen für Musiker und Bands, der Einfluss des Musikkonsums auf die finanziellen Erlöse und die Veränderungen, die Streaming für die Musikwelt mit sich bringt, betrachtet. Darüber hinaus wurde eine multiple Fallstudie mit fünf Bands unterschiedlicher Bekanntheit durchgeführt. Zu den in der Studie untersuchten Bands zählen die Leoniden, Heisskalt, Blackout Problems, Killerpilze und City Light Thief. Die Studie soll einen Einblick geben, welche Möglichkeiten deutsche Bands nutzen, um im Streaming-Zeitalter erfolgreich zu sein. Daraus werden abschließend einige Faktoren abgeleitet, die zur Finanzierung und zum Überleben deutscher Bands
beitragen können.
Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über die Positionierung der Krisenkommunikation im Krisenmanagement. Hierbei soll die Arbeit als Leitfaden dienen, um ein umfangreiches Verständnis über die Einflussnahme und die effektive Anwendung von interner und externer Krisenkommunikation zu entwickeln. Neben der Erläuterung mithilfe von Fallbeispielen, ermöglicht die Arbeit auch einen Einblick des Einsatzes im Krisenmanagement. Mithilfe des BSI-Standards 100-4 Notfallmanagement, wird dies verdeutlicht. Besonderes Augenmerk erhält die externe Krisenkommunikation mithilfe von Social Media.
Die Basis der Bachelorarbeit stellt die Auswertung von zahlreicher Literatur dar. Hierbei wurde auf Monographien, Sammelwerke, Forenbeiträge, Handbücher und internationale Standards zurückgegriffen.
Diese Arbeit bietet an, ein tieferes Verständnis über den Bereich der Krisenkommunikation zu erhalten. Ebenfalls zeigt sie Optimierungsmöglichkeiten auf, wo interne sowie externe Krisenkommunikation noch erfolgreicher umgesetzt werden kann.
Der wachsende Trend zur Individualisierung von Produkten wird von immer mehr Unternehmen aufgegriffen und umgesetzt. Mithilfe von Produktkonfiguratoren bieten sie ihren Kund*innen die Möglichkeit, ihr eigenes Produkt nach Wunsch zu kreieren. Die Konfiguratoren stehen mit dieser Interaktion vor der Herausforderung die Nutzer*innen als Nicht-Experten erfolgreich durch den Prozess zu leiten. Ein zentraler Bestandteil der erfolgreichen Umsetzung ist die Benutzerfreundlichkeit und dessen anwendungsorientierte Gestaltung.
Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse und Optimierung der Usability des Möbelkonfigurators der mycs GmbH. Das Ziel der Arbeit ist die Aufdeckung von Schwachstellen und die Entwicklung passender Handlungsempfehlungen für die Optimierung der Benutzerfreundlichkeit.
Zu diesem Zweck wird der IST-Zustand des Konfigurators ermittelt und darauf aufbauend ein Usability-Test erstellt und durchgeführt. Die verwendeten Methoden des Tests sind Remote-Usability-Interviews, eine qualitative Nachbefragung und die Think-Aloud-Methode. Die im Anschluss ermittelten Handlungsempfehlungen stellen Lösungen zu den analysierten Schwachstellen des Usability-Tests dar.
Die Ergebnisse der Analyse zeigen Schwachstellen in der Orientierung und Unterstützung von Nutzer*innen. Sie bestätigen zudem die Wichtigkeiten dieser beiden Kriterien für die Auseinandersetzung mit einem Möbelkonfigurator. Die entwickelten Handlungsempfehlungen zeigen einige Verbesserungen der Bereiche mit geringem Umsetzungsaufwand auf.
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.
Das Ziel dieser Arbeit war es zu prüfen, ob bei der Verwendung von Perturbationen in einem Laufschuhvergleich eine Adaptations-Phase im Voraus durchgeführt werden sollte, um den Einfluss potenzieller Adaptationseffekte zu reduzieren. Dafür absolvierten die acht Probanden insgesamt 15 Perturbationen auf einem Laufband, welche sich durch die kurzzeitige Beschleunigung des Laufbands von 2,5 𝑚/𝑠 auf 3,5 𝑚/𝑠 kennzeichneten. Anschließend wurden aus den normalisierten Daten die initialen Gelenkswinkel bei Bodenkontakt im Knie und Sprunggelenk, die minimale bzw. maximale Bodenreaktionskraft in x- bzw. z-Richtung und die Bodenkontaktzeit bestimmt. Um sowohl potenzielle Vorwärtssteuerungen als auch Feedbackbezogene lokomotorische Anpassung zu berücksichtigen, wurden die zwei Schritte vor der Perturbation, der perturbierte Schritt und die drei Schritte nach der Perturbation analysiert. Neben deskriptiver Statistik wurden die einzelnen Schritte mittels Varianzanalyse und paarweisen t-Tests aufeinanderfolgender Trials untersucht. Der initiale Sprunggelenkswinkel zeigt zwar einen Einfluss der Perturbationen im zweiten und dritten Schritt nach der Perturbation, aber es lässt sich keine Anpassung im Verlauf der Messung feststellen. Auch bei der Bodenkontaktzeit lassen sich Unterschiede in den Messwerten und zwischen den Schritten finden, diese können allerdings ebenfalls nicht der Adaptation zugeordnet werden. Die Entwicklung der Mittelwerte und signifikante Ergebnisse in ANOVA und t-Tests deuten beim initialen Kniewinkel für den zweiten und dritten Schritt nach der Perturbation auf eine sukzessive Anpassung des Parameters an den Einfluss der Störung hin, welche nach acht Perturbationen abgeschlossen ist. Für die minimale Bodenreaktionskraft in x-Richtung (Bremskraft) befinden sich die Daten dagegen bereits nach einem Trial auf einem stabilen Niveau, wobei die Abweichungen hier ebenfalls im zweiten Schritt nach der Beschleunigung des Laufbands auftreten. Die maximale vertikale Bodenreaktionskraft (z-Richtung) zeigt Tendenzen zu einer fortschreitenden Anpassung im ersten und zweiten Schritt nach der Perturbation. Hier lassen sich aufgrund des Verlaufs der Mittelwerte und signifikanter Unterschiede beim ersten Schritt sechs Trials als Mindestanzahl für eine Adaptations-Phase ausmachen. Somit konnten in drei von fünf analysierten Parameter Merkmale von Adaptationseffekten gefunden werden, die sich alle in den Schritten nach der Perturbation zeigten und somit Feedbackbezogener Anpassung zuzuordnen sind. Sofern alle Parameter in der anschließenden Messung verwendet werden, sollten in der Adaptations-Phase mindestens acht Perturbationen durchgeführt werden, damit der Einfluss von Anpassungseffekten im Vergleich vernachlässigbar ist.
Mit der neuen Abgasnorm Euro VI und den steigenden Kraftstoffpreisen müssen Nutzfahrzeugantriebe eine Reduzierung der CO2-Emission und eine höhere Effizienz vorweisen (Umweltbundesamt, 2015). Um diese Anforderungen erfüllen zu können, wird bei vielen Nutzfahrzeugherstellern intensiv an Systemen zur Rückgewinnung von Abgasenergie, den sogenannten Waste-Heat-Recovery-Systemen, geforscht. Eine Kraftstoffersparnis von rund 5 % wird dabei angestrebt.
Das System basiert auf einem ORC-Prozess. Bei diesem thermodynamischen Kreisprozess wird die Abwärme des Abgases über einen Wärmetauscher geführt, der das organische Arbeitsfluid Ethanol in einem geschlossenen Kreislauf erhitzt. Durch den Dampfdruckaufbau wird eine Turbine angetrieben. Zur Transformation der Enthalpie des Ethanoldampfes in mechanische Energie sind Drehzahlen von bis zu 120000 U/min notwendig, um eine hohe Effizienz des Systems vorweisen zu können. Systemdrücke bis 50 bar und Temperaturen des Ethanoldampfes von maximal 300 °C treten im WHR-System auf und führen zu extremen Beanspruchungen. Eine besondere Herausforderung stellen hierbei die Wellendichtungen, vor allem bei nutzfahrzeugtypischen Lebensdauern, dar. Als interessante Alternative zeigt sich die Zentrifugal-Wellendichtung, um die hohen Dichtungsanforderungen über die geforderten Laufzeiten zuverlässig zu erfüllen.
Durch methodisch stufenweise ablauforientiertes Vorgehen wird die Analyse der Zentrifugal-Wellendichtungen durchgeführt. Hierbei wird zuallererst das Wirkprinzip untersucht. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf die Wärmeeinträge aus der Umgebung und Verwendung unterschiedlicher Sperrfluide gelegt.
Für eine Testdrehzahl von 15000 U/min ergibt sich, bei einer beidseitig glatten Scheibe mit einem Scheibenradius von 8,7 mm, eine maximal abdichtbare Druckdifferenz von 0,04 bar. Im Sperrfluid herrschen hierbei Temperaturen von rund 50 °C. Die Versuche zeigen Korrelationen zu den bekannten theoretischen Ansätzen von Ketola und McGrey. Die maximale Druckdifferenz beträgt in diesem Fall 0,043 bar. Nachdem stationäre Betrachtungen ausreichend untersucht werden, widmet sich diese Arbeit dem Anfahr- und Not-Aus-Verhalten. Die Optimierung des Projekts wird durch abschließende Verbesserungsvorschläge, für die Realisierung höherer Sperrdrücke, erzielt.
Seit 2009 nimmt das Team ”magmaOffenburg” an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Für das erfolgreiche Abschneiden in Turnieren ist die Qualität der erlernten Bewegungsabläufe ein zentraler Faktor. Bisher wurden genetische Algorithmen verwendet, um verschiedenste Aktionen zu erlernen sowie zu optimieren. In dieser Arbeit wird der Deep Reinforcement Learning Algorithmus Proximal Policy Optimization für das Erlernen bestimmter Bewegungen verwendet. Um ein Verständnis für dessen einflussreichen Parameter zu erhalten, werden Größen wie paralleles Lernen, Hyperparameter, Netzwerktopologie, Größe des Observationspace sowie asynchronem Lernen anhand dem Kicken aus dem Stand evaluiert. Durch die Ergebnisse der Evaluierung konnte der erlernte Kick signifikant verbessert werden und sein genetisch erlerntes Gegenstück im Spiel ablösen. Drüber hinaus wurden die Erkenntnisse anhand dem Laufen lernen evaluiert und Zusammenhänge bzw. Unterschiede der zwei Lernprobleme festgestellt.
Analyse domänenseitiger Optimierungen für Deep Reinforcement Learning in der RoboCup Umgebung
(2021)
Mit dem Team "magmaOffenburg" nimmt die Hochschule Offenburg seit 2009 am internationalen Wettbewerb "RoboCup" in der 3D-Simulationsliga für Fußball teil. Dabei kommt es vor allem auf den Einsatz guter Lauf- und Kickverhalten an. Seit 2019 ist es dem Team magmaOffenburg möglich auch Deep Reinforcement Learning für die Weiterentwicklung der Verhalten einzusetzen. Während auf diese Weise schon verwendbare Ergebnisse für das Kicken produziert wurden, so fehlt noch ein Fortschritt beim Laufen lernen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den nötigen Optimierungen auf der Domänenseite, um das gelernte Laufen zu verbessern. Das beinhaltet die Optimierung des Observation- und Actionspaces, sowie auch eine Optimierung der Rewardfunktion. Dabei wurde versucht, die einzelnen Einflüsse verschiedener Parameter und Techniken innerhalb dieser drei Bereiche zu evaluieren. So konnte zum Schluss eine Verbesserung in der Laufgeschwindigkeit von etwas unter einem Meter pro Sekunde auf bis zu 1,8 Metern pro Sekunde erreicht werden. Ausschlaggebend für dieses Ergebnis waren vor allem der Verbesserungen in der Rewardfunktion.
Endress+Hauser Liquid Analysis ist ein erfolgreiches Entwicklungsunternehmen im Bereich der Flüssigkeitsanalyse für Prozesse und Labore. Mit voranschreitender Digitalisierung soll auch das Produktportfolio weiter digitalisiert werden. Ziel dieser Arbeit ist es den Entwicklungsprozess von Endress+Hauser Liquid Analysis auf die Eignung zur Entwicklung digitaler Produkte zu untersuchen. Zur Beantwortung der Fragestellung werden sowohl Literatur als auch mehrere Experten aus dem Fachgebiet zur Rate gezogen. In der Auswertung wird der aktuelle Prozess bewertet und ein geeignetes Prozessmodell für das Unternehmen dargestellt. Das empfohlene Modell wird exemplarisch anhand eines Beispielprojekts aufgezeigt. In einem abschließenden Fazit werden Ergebnisse und Erkenntnisse zusammengetragen.
Die vorliegende Arbeit legt mit der Analyse der globalen Hoteltrends und der Rahmenbedingungen den Grundstein für strategische und operative Entscheidungen im Internationalisierungsprozess der Bohemian Hostels. Dabei werden die globalen Hoteltrends ermittelt, die Wettbewerbsfähigkeit der Bohemian Hostels herausgearbeitet und somit die Sinnhaftigkeit einer
Internationalisierung abgewägt. Als Basis für die Marketingziele und die Marketingstrategie wird in der Branchen- und Konkurrenzanalyse das Wettbewerbsumfeld des Regionalmarktes Accra analysiert. Dadurch sollen die
Rentabilität des Marktes untersucht sowie Positionierungslücken und
Differenzierungsmöglichkeiten aufgezeigt werden. Von der Entwicklung der Marketingziele und -strategie sowie deren Maßnahmen wird jedoch abgesehen.
Stattdessen wird, resultierend aus den Ergebnissen, die Unternehmensphilosophie und das Corporate Design als Teil der Kommunikationspolitik in einem Markenhandbuch festgehalten.