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- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (53)
- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (39)
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (34)
- Fakultät Wirtschaft (W) (15)
- Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019) (13)
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- INES - Institut für nachhaltige Energiesysteme (4)
- IDEeP - Institute for Digital Engineering and Production (ab 12.10.2022) (1)
- IUAS - Institute for Unmanned Aerial Systems (1)
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- Closed Access (101)
- Closed (72)
- Open Access (32)
- Diamond (6)
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.
Globale Ereignisse politischen, wirtschaftlichen oder kulturellen Ursprungs führen dazu, dass Unternehmen sich gezwungen sehen zu handeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. In vielen Fällen wird dabei so vorgegangen, dass versteckte Preiserhöhungen vollzogen werden. Auch Unternehmen, die mit ihrem Angebot einen gesellschaftlichen Zusatznutzen erbringen, erhöhen die Preise, da nur so der verfolgte ökologische oder soziale Purpose erhalten werden kann, kommunizieren dies jedoch offen und erhöhen dadurch ihre Kundenloyalität. Dieses Vorgehen ist bislang jedoch überwiegend in den USA zu beobachten. Da das Thema Purpose auch in Deutschland immer höhere Relevanz erfährt, stellt sich die Frage der Übertragbarkeit. Die Forschungsfrage lautet deshalb: Inwiefern beeinflusst die Kommunikation von purpose-getriebenen Preissteigerungen das Markenimage von B2C-Unternehmen in Deutschland? Um der Forschungsfrage nachzugehen, wurde ein empirischer Forschungsansatz gewählt, der in Form einer quantitativen Studie umgesetzt wurde, die die Meinung der Studierendenschaft der Gen Z und Y der Hochschule Offenburg abbildet. Die Ergebnisse der Umfrage zeigten, dass die Glaubwürdigkeit und Akzeptanz von purpose-getriebenen Preiserhöhungen vom gegenwärtigen Markenimage bzw. dem übergeordneten Image einer Branche abhängen. Purpose wird eine hohe Bedeutung zugesprochen, die sich jedoch aufgrund der Preissensibilität der Zielgruppe nicht immer in der Markenwahl widerspiegelt. Dies verdeutlicht, dass Purpose das Potenzial besitzt, das Markenimage nachhaltig zu beeinflussen und zu prägen und die Zielgruppe der Gen Z und Y zukünftig an sich zu binden. Ferner wurde deutlich, dass bei der Umsetzung von Purpose bestimmte Kriterien verfolgt werden sollten, die bei der Kommunikation zu berücksichtigen sind, um eine authentische Wirkung zu erzielen.
The growing threat posed by multidrug-resistant (MDR) pathogens, such as Klebsiella pneumoniae (Kp), represents a significant challenge in modern medicine. Traditional antibiotic therapies are often ineffective against these pathogens, leading to high mortality rates. MDR Kp infections pose a novel challenge in military medical contexts, particularly in Medical Biodefense, as they can be deliberately spread, leading to resource-intensive care in military centres. Recognizing this issue, the European Defence Agency initiated a prioritised research project in 2023 (EDF Resilience PHAGE- SGA 2023). To address this challenge, the Bundeswehr Institute of Microbiology (IMB) leads BMBF- (Federal Ministry of Education and Research) and EU-funded projects on the use of bacteriophages as adjuvant therapy alongside antibiotics. Since 2017, the IMB has isolated and characterised Kp phages, collecting over 600 isolates and optimizing their production for therapy, in compliance with the EMA (European Medicine Agency) guidelines. This involves in vitro phage genome packaging to minimize endotoxin load, reduce manufacturing costs, and shorten production times. The goal of this work was to establish MinION sequencing (Oxford Nanopore Technology) as a quick and reliable way for initial identification and characterisation of phage genomes. Especially as a quick screening method for isolated on Kp, prior to more precise but also more expensive and time consuming sequencing methods like Illumina. This characterisation is crucial for developing a personalized pipeline aimed at producing magistral or Good Manufacturing Practice (GMP) quality medicinal phage solutions tailored individually for each patient. DNA extraction methods were compared to identify suitable input DNA for sequencing purposes. Additionally, the quality of this DNA was as- sessed to determine its suitability for in vitro phage packaging, which was successfully done achieving a phage titer of 103, confirming that the DNA used for MinION sequencing could indeed be used for acellular packaging. The created genomes were annotated and compared with Illumina sequencing, revealing high similarity in all five individually tested cases. Between the generated sequences only a 4% maximal percentual difference in genome size was observed, while simultaneously showing high similarity in the actual sequence. Throughout the course of this study, a total of 645.15 GB of sequencing data were generated. In total, 38 phages were successfully characterised, with 21 phage genomes assembled and annotated, and saved in the IMB database.
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.
Increasing global energy demand and the need to transition to sustainable energy sources to mitigate climate change, highlights the need for innovative approaches to improve the resilience and sustainability of power grids. This study focuses on addressing these challenges in the context of Morocco's evolving energy landscape, where increasing energy demand and efforts to integrate renewable energy require grid reinforcement strategies. Using renewable energy sources such as photovoltaic systems and energy storage technologies, this study aims to develop a methodology for strengthening rural community grids in Morocco.
Traditional reinforcement measures such as line and transformer upgrades will be investigated as well as the integration of power generation from photovoltaic systems, which offer a promising way to utilise Morocco's abundant solar resources. In addition, energy storage systems will be analysed as potential solutions to the challenges of grid stability and resilience. Using comprehensive data analysis, scenario planning and simulation methods with the open-source simulation software Panda Power, this study aims to assess the impact of different grid reinforcement measures, including conventional methods, photovoltaic integration, and the use of energy storage, on grid performance and sustainability. The results of this study provide valuable insights into the challenges and opportunities of transitioning to a more resilient and sustainable energy future in Morocco.
Based on a rural medium-voltage grid in Souihla, Morocco, three scenarios were carried out to assess the impact of demand growth in 2030 and 2040. The first scenario focuses on conventional grid reinforcement measures, while the second scenario incorporates energy from residential photovoltaic systems. The third scenario analyses the integration of storage systems and their impact on grid reinforcement in 2030.
The simulations with energy from photovoltaic systems show a reduction in grid reinforcement measures compared to the scenario without solar energy. In addition, the introduction of a storage system in 2030 led to a significant reduction in the required installed transformer capacity and fewer congested lines. Furthermore, the results emphasized the role of storage in stabilizing grid voltage levels.
In summary, the results highlighted the potential benefits of integrating energy from photovoltaics and storage into the grid. This integration not only reduces the need for transformers and overall grid infrastructure but also promotes a more efficient and sustainable energy system.
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.
In der Dokumentation dieser Masterthesis wird die Produktion eines zweidimensionalen Platformer-Spiels beschrieben, in dem mit mehreren Fähigkeiten und dem Lösen von diversen Rätseln verschiedene Level durchquert werden können. Zudem wird in dieser Dokumentation anhand einer Tabelle alle möglichen Eingaben zur Tastatur- und Controller-Steuerung gezeigt. Des weiteren wird das gestalterische Konzept dargestellt. Dazu gehört die Beschreibung der Synopsis der in dem Spiel erzählten Geschichte, das Darstellen des Designs der vorkommenden Charaktere und das Beschreiben des Aufbaus und der gestalterischen Intention der verschiedenen Level. Der Fokus in dieser Dokumentation liegt im detaillierten Beschreiben der in dem Spiel vorkommenden Elemente und wie diese in der gewählten Spiele-Engine Godot implementiert wurden. Dazu zählen wie der Spieler-Charakter aufgebaut ist und wie dieser mit den einzelnen Objekten oder anderen Charakteren im Spiel interagieren kann. Zudem wird die Implementierung eines umfangreichen Dialog-Systems mit seinen Bausteinen beschrieben. Des weiteren werden alle weiteren wichtigen Elemente, die das Spiel spielbar machen, erklärt.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von Reinforcement Learning in der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests. Es werden Kernprobleme in den bisherigen Ansätzen anderer das Thema betreffender wissenschaftlicher Arbeiten analysiert und praktische Lösungsansätze für diese bisherigen Hindernisse vorgestellt und implementiert. Die Arbeit zeigt damit eine beispielhafte Implementierung eines Reinforcement Learning Agenten zur Automatisierung der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests und stellt Lösungen für existierende Probleme in diesem Bereich dar.
Eingebettet wird diese wissenschaftliche Arbeit in die Anforderungen der Herrenknecht AG hinsichtlich der Absicherung des Tunnelbohrmaschinen-Netzwerks. Dabei werden praktische Ergebnisse des eigen entwickelten Reinforcement Learning Modells im Tunnelbohrmaschinen-Test-Netzwerk der Herrenknecht AG vorgestellt.
As the Industry 4.0 is evolving, the previously separated Operational Technology (OT) and Information Technology (IT) is converging. Connecting devices in the industrial setting to the Internet exposes these systems to a broader spectrum of cyber-attacks. The reason is that since OT does not have much security measures as much as IT, it is more vulnerable from the attacker's perspective. Another factor contributing to the vulnerability of OT is that, when it comes to cybersecurity, industries have focused on protecting information technology and less prioritizing the control systems. The consequences of a security breach in an OT system can be more adverse as it can lead to physical damage, industrial accidents and physical harm to human beings. Hence, for the OT networks, certificate-based authentication is implemented. This involves stages of managing credentials in their communication endpoints. In the previous works of ivESK, a solution was developed for managing credentials. This involves a CANopen-based physical demonstrator where the certificate management processes were developed. The extended feature set involving certificate management will be based on the existing solution. The thesis aims to significantly improve such a solution by addressing two key areas that is enhancing functionality and optimizing real-time performance. Regarding the first goal, firstly, an analysis of the existing feature set shall be carried out, where the correct functionality shall be guaranteed. The limitations from the previously implemented system will be addressed and to make sure it can be applied to real world scenarios, it will be implemented and tested in the physical demonstrator. This will lay a concrete foundation that these certificate management processes can be used in the industries in large-scale networks. Implementation of features like revocation mechanism for certificates, automated renewal of the credentials and authorization attribute checks for the certificate management will be implemented. Regarding the second goal, the impact of credential management processes on the ongoing CANopen real-time traffic shall be a studied. Since in real life scenarios, mission-critical applications like Industrial control systems, medical devices, and transportation networks rely on real-time communication for reliable operation, delays or disruptions caused by credential management processes can have severe consequences. Optimizing these processes is crucial for maintaining system integrity and safety. The effect to minimize the disturbance of the credential management processes on the normal operation of the CANopen network shall be characterized. This shall comprise testing real-time parameters in the network such as CPU load, network load and average delay. Results obtained from each of these tests will be studied.
This study investigates the impact of global payroll outsourcing on organizational efficiency and cost reduction based on the analysis of diverse implications stemming from thirty one (31) survey results. The findings reveal multifaceted challenges and benefitsassociated with outsourcing global payroll processing.
The research also unveils the most benefits of global payroll outsourcing. Notably, there's a consensus on the reduction in time-to-process payroll, cost per payroll processed, and improved payroll accuracy rate. Outsourcing streamlines processes, enhances operational efficiency, and contributes to faster, more accurate financial reporting.
Despite these benefits and challenges, statistical analysis reveals weak correlations between outsourcing global payroll and cost reduction or improved efficiency in various parameters, indicating a lack of a significant relationship. Consequently, the results, suggest no substantial correlation between global payroll outsourcing and enhanced efficiency or cost reduction based on this study's data.
Truth is the first causality of war”, is a very often used statement. What rather intrigues the mind is what causes the causality of truth. If one dives deeper, one may also wonder why is this so-called truth the first target in a war. Who all see the truth before it dies. These questions rarely get answered as the media and general public tends to focus more on the human and economic losses in a war or war like situation. What many fail to realize is that these truthful pieces of information are critical to how a situation further develops. One correct information may change the course of the whole war saving millions and one mis-information may do the opposite.
Since its inception, some studies have been conducted to propose and develop new applications for OSINT in various fields. In addition to OSINT, Artificial Intelligence is a worldwide trend that is being used in conjunction witThe question here is, what is this information. Who transmits this and how? What is the source. Although, there has been an extensive use of the information provided by the secret services of any nation, which have come handy to many, another kind of information system is using the one that is publicly available, but in different pieces. This kind of information may come from people posting on social media, some publicly available records and much more. The key part in this publicly available information is that these are just pieces of information available across the globe from various different sources. This could be seen as small pieces of a puzzle that need to be put together to see the bigger picture. This is where OSINT comes in place.
h other areas (AI). AI is the branch of computer science that is in charge of developing intelligent systems. In terms of contribution, this work presents a 9-step systematic literature review as well as consolidated data to support future OSINT studies. It was possible to understand where the greatest concentration of publications was, which countries and continents developed the most research, and the characteristics of these publications using this information. What are the trends for the next OSINT with AI studies? What AI subfields are used with OSINT? What are the most popular keywords, and how do they relate to others over time?A timeline describing the application of OSINT is also provided. It was also clear how OSINT was used in conjunction with AI to solve problems in various areas with varying objectives. Private investigators and journalists are no longer the primary users of open-source intelligence gathering and analysis (OSINT) techniques. Approximately 80-90 percent of data analysed by intelligence agencies is now derived from publicly available sources. Furthermore, the massive expansion of the internet, particularly social media platforms, has made OSINT more accessible to civilians who simply want to trawl the Web for information on a specific individual, organisation, or product. The General Data Protection Regulation (GDPR) of the European Union was implemented in the United Kingdom in May 2018 through the new Data Protection Act, with the goal of protecting personal data from unauthorised collection, storage, and exploitation. This document presents a preliminary review of the literature on GDPR-related work.
The reviewed literature is divided into six sections: ’What is OSINT?’, ’What are the risks?’ and benefits of OSINT?’, ’What is the rationale for data protection legislation?’, ’What are the current legislative frameworks in the UK and Europe?’, ’What is the potential impact of the GDPR on OSINT?’, and ’Have the views of civilian and commercial stakeholders been sought and why is this important?’. Because OSINT tools and techniques are available to anyone, they have the unique ability to be used to hold power accountable. As a result, it is critical that new data protection legislation does not impede civilian OSINT capabilities.
In this paper we see how OSINT has played an important role in the wars across the globe in the past. We also see how OSINT is used in our everyday life. We also gain insights on how OSINT is playing a role in the current war going on between Russia and Ukraine. Furthermore, we look into some of these OSINT tools and how they work. We also consider a use case where OSINT is used as an anti terrorism tool. At the end, we also see how OSINT has evolved over the years, and what we can expect in the future as to what OSINT may look like.
This research presents a comprehensive exploration of hydroponic systems and their practical applications, with a focus on innovative solutions for managing environmental and analytical sensors in hydroponic setups. Hydroponic systems, which enable soilless cultivation, have gained increasing importance in modern agriculture due to their resource-efficient and high-yield nature.
The study delves into the development and deployment of the SensVert system, an adaptable solution tailored for hydroponic environments. SensVert offers adaptability and accessibility to farmers across various agricultural domains, addressing contemporary challenges in supervising and managing environmental and analytical sensors within hydroponic setups. Leveraging LoRa technology for seamless wireless data transmission, SensVert empowers users with a feature-rich dashboard for real-time monitoring and control. The study showcases the practical implementation of SensVert through a single sensor node, seamlessly integrating temperature, humidity, pressure, light, and pH sensors. The system automates pH regulation, employing the Henderson-Hasselbalch equation, and precisely controls liquid dosing using a PID controller. At the core of SensVert lies an architecture comprising The Things Stack as the network server, Node-Red as the application server, and Grafana as the user interface. These components synergize within a local network hosted on a Raspberry Pi; effectively mitigating challenges associated with data packet transmission in areas with limited internet connectivity.
As part of ongoing research, this work also paves the way for future advancements. These include the establishment of a wireless sensor network (WSN) utilizing LoRa technology, enabling seamless over-the-air sensor node updates for maintenance or replacement scenarios. These enhancements promise to further elevate the system's reliability and functionality within hydroponic cultivation, fostering sustainable agricultural practices.
As the population grows, so does the amount of biowaste. As demand for energy grows, biogas is a promising solution to the problem. Lignocellulosic materials are challenged of slow degradability due to the presence of polymers such as cellulose, lignin and hemicellulose. There are several pretreatment methods available to enhance the degradability of such materials, including enzymatic pretreatment. In this pretreatment, there are few parameters that can influence the results, the most important being the enzyme to solid ratio and the solid to liquid ratio. During this project, experiments were conducted to determine the optimal conditions for those two factors. It was discovered that a solid to liquid ratio of 31 g of buffer per 1 gram of organic dry matter produced the highest reducing sugar release in flasks when combined with 34 mg of protein per 1 gram of organic dry mass. Additionally, another experiment was carried out to investigate the impact of enzymatic pretreatment on biogas production using artificial biowaste as a substrate. Artificial biowaste produced 577,9 NL/kg oDM, while enzymatically pretreated biowaste produced 639,3 NL/kg oDM. This resulted in a 10,6% rise in cumulative biogas production compared to its use without enzymatic pretreatment. By the conclusion of the investigation, specific cumulative dry methane yields of 364,7 NL/kg oDM and 426,3 NL/kg oDM were obtained from artificial biowaste without and with enzymatic pretreatment, respectively. This resulted in a methane production boost of 16,9%. Additionally in case of the reactors with enzymatically pretreated substrate kinetic constant was lower more than double, where maximum volume of biogas increased, comparing to the reactors without enzymatic pretreatment.
Study of impact of change in market economics of Biosimilars due to SPC waiver on EU 469/2009
(2023)
This research was conducted to understand and investigate the impact of SPC waiver EU 933/2019 made as an amendment to EU 469/2019. The research was conducted for analysis and extraction of the data to compile the exact number of biological products impacted with the SPC waiver. The highest sale top-5 products were identified according to the expert’s opinion. The sales revenue opportunity valuable to the top-5 products in the top-5 non-EU markets for early exports is investigated. Additionally, a survey was conducted to assess the readiness of the industry for these changes. The information from this study will be very useful to students of the biopharmaceutical market research and to the stakeholders from the biopharmaceutical industry.
In the past ten years, applications of artificial neural networks have changed dramatically. outperforming earlier predictions in domains like robotics, computer vision, natural language processing, healthcare, and finance. Future research and advancements in CNN architectures, Algorithms and applications are expected to revolutionize various industries and daily life further. Our task is to find current products that resemble the given product image and description. Deep learning-based automatic product identification is a multi-step process that starts with data collection and continues with model training, deployment, and continuous improvement. The caliber and variety of the dataset, the design selected, and ongoing testing and improvement all affect the model's effectiveness. We achieved 81.47% training accuracy and 72.43% validation accuracy for our combined text and image classification model. Additionally, we have discussed the outcomes from the other dataset and numerous methods for creating an appropriate model.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.
Die Visualisierung von Programmabläufen ist ein zentraler Aspekt für Programmieranfänger, um das Verständnis von Codeabläufen zu erleichtern und den Einstieg in der Softwareentwicklung zu unterstützen. In dieser Masterthesis wird ein speziell auf die Bedürfnisse von Einsteigern zugeschnittenes generisches Framework vorgestellt, wobei der Fokus auf einer einfachen, verständlichen aber auch korrekten Darstellung der Programmausführung liegt. Das Framework integriert das Debugger Adapter Protocol, um den Debugger unterschiedlicher Sprachen ansprechen und verwenden zu können.
In dieser Arbeit werden zunächst die Anforderungen für das generische Framework diskutiert. Anschließend werden bestehende Ansätze zur Visualisierung von Programmabläufen ausführlich untersucht und analysiert. Die Implementierung des Frameworks wird daraufhin detailliert beschrieben, wobei besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit unterschiedlicher Sprachen gelegt wird.
Um die Eignung des Frameworks zu evaluieren, werden mehrere Aufgaben aus dem ersten Modul mit der jeweiligen Programmiersprache des Studiengangs Angewandte Informatik der Hochschule Offenburg betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework mit den Aufgaben umgehen und diese korrekt und verständlich darstellen kann.
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.
Der Bedarf an fortschrittlichen Bildungstechnologien wächst: Learning Experience Plattformen (LXP) erlangen angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen und der daraus resultierenden Veränderungen des Lernverhaltens immer größere Relevanz. Diese Masterarbeit befasst sich mit der Konzeption und Konfiguration eines User-Interfaces für eine Learning Experience Plattform, speziell für die Moodle-Plattform der Hochschule Offenburg. Rahmengebend ist das KompiLe-Projekt, das durch das Bund-Länder- Programm Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung gefördert wird.
Als zentrales Ergebnis wurde ein spezifisches User-Interface für eine Learning Experience Plattform entworfen. Hierbei lag der Fokus insbesondere auf den Bereichen Dashboard, Meine Kurse und einen exemplarischen Kurs, die die wesentlichen Eigenschaften einer LXP repräsentieren sollten.
In einer Umfrage äußerten 55 Studierende und Lehrende ihre Vorstellungen und Präferenzen hinsichtlich der Elemente für das User-Interface. Unter Berücksichtigung dieser Erkenntnisse, kombiniert mit vorherigen Recherchen und einem Prototyp, wurde die finale Konfiguration entwickelt.
Im Vergleich zum vorherigen Design, das lediglich eine Zeitleiste zeigte, bietet das aktualisierte Dashboard erweiterte Möglichkeiten: Eine integrierte Kursübersicht ermöglicht es den Lernenden, direkt vom Dashboard aus auf Kurse zuzugreifen. Nutzer*innen haben die Möglichkeit, in der Kursübersicht zu filtern und durch die Auswahl von Favoriten ihre bevorzugten Kurse zu markieren. In einer Umfrage befürworteten fast 90% diese Funktion. Es wurde ein Interessen-Tag auf dem Dashboard hinzugefügt, der später zu dem Profil verlinken soll. Das Dashboard und die Kursseite wurden durch die Einführung einer linken Spalte aufgewertet, was zu einer erhöhten Symmetrie führte. Zudem wurden auf der Kursseite die ersten personalisierten Elemente wie Top bewertete Aktivitäten und Am häufigsten abgeschlossene Objekte hinzugefügt. Gamification- Elemente erfreuten sich großer Beliebtheit mit einer Zustimmung von 80%. Das Einbinden eines neuen modernen Gamification-Elements in Moodle erschien im Vergleich zu bereits verwendeten Elementen recht aufwändig und deshalb wurde sich zunächst dagegen entschieden. Im Kontext des sozialen Austauschs und der Interaktion war es auffällig, dass die Mehrheit der Studierenden es vorzog, ihre Online-Präsenz zu verbergen und das Moodle-Forum gegenüber anderen Interaktionsmöglichkeiten bevorzugte. Weniger signifikante Veränderungen fanden im Bereich Meine Kurse statt.
Das Ziel der Arbeit ist zu erforschen, ob die Erstellung eines Digital Twin des Hamburger Hafens durch Open Source Lösungen realisierbar ist. Die Grundlagen führen in die Themen Digital Twin und Smart City ein. Es wird darauf eingegangen, welche Vorteile durch die Verwendung eines Digital Twins gewonnen werden können und wie sich die verschiedenen Digital Twin-Typen unterscheiden. Es werden verschiedene Architekturen anhand eines Smart City Index weltweit evaluiert, um ein geeignetes Digital Twin-Framework zu finden. FIWARE hat sich als geeignetes Frame- work erwiesen und wird im Anschluss analysiert. Anhand der Evaluierung wird ebenfalls das 3D-Visualisierungs Framework CesiumJS als Open Source Lösung ermit- telt. Das Unternehmen Hamburg Port Authority wird vorgestellt und die interne IT- Infrastruktur betrachtet. Anhand der Architekturdokumentation arc42 werden die Anforderungen und die erforderliche Architektur in Zusammenarbeit mit der Hamburg Port Authority ermittelt. Im Anschluss wird der Architekturentwurf anhand eines Prototyps implementiert. Probleme oder Anforderungen, die nicht erfüllt werden können, werden beschrieben. Abschließend werden die Ergebnisse und das Fazit der Hamburg Port Authority zusammengefasst.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde das elektrisch / elektronische System des Hocheffizienzfahrzeugs „Schluckspecht 6“ hinsichtlich seiner Übersichtlichkeit und Modularität optimiert. Essenziell war die Vernetzung der durch verschiedene Projektgruppen erstellten Teilsysteme mittels des neu integrierten CAN-Bus. Im Zuge der Überarbeitung des E/E-Systems wurde auch ein neuer Gesamtfahrzeugschaltplan angefertigt.
Im Rahmen der Optimierung des E-Antriebsstrangs wurde eine neue Motorsteuerung entwickelt, die aufgrund des verbauten Vierquadrantenstellers neben einem zuverlässigen Antrieb des Schluckspecht 6 zukünftig auch die Steuerung und Regelung von Lastmaschinen in – für den Schluckspecht 6 neu entwickelten – Testständen erlaubt. Für die Messdatenerfassung, während Test- und Rennläufen sowie in den Testständen, wurden diverse Messsysteme realisiert. Dazu gehören die Messung des Motorstroms, der Zwischenkreisspannung und der Motordrehzahl. Basierend auf der Motorstrommessung und Zwischenkreisspannungsmessung wurde eine Stromregelung implementiert, um die Bedienfreundlichkeit und Effizienz des S6 im Rennbetrieb zu erhöhen.
In dieser Arbeit werden Untersuchungen an einem neuartigen Sensorkonzept zur Erfassung von Winkelbeschleunigungen durchgeführt. Ziel dieser Arbeit war es, die Möglichkeit, eine Miniaturisierung des Prototyps zu untersuchen. Hierfür wurde eine analytische und experimentelle Untersuchung durchgeführt. Für die analytische Betrachtung erfolgte eine Fehlerfortpflanzung nach Gauß, welche die Fertigungstoleranzen, Dimensionsfehler des Accelerometers, Rauschen und Messabweichungen von Accelerometer und Gyroskop berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Verwendung der hochwertigen Inertial Measurment Units (IMUs) eine theoretische Verkleinerung bis auf 21mm eine höhere Genauigkeit bietet als die numerischen Differentiationen der Winkelgeschwindigkeit.
Für die Verifizierung unter realen Bedingungen wurden verschiedene Prüfkonzepte verglichen.
Dabei erwies sich ein Pendelprüfstand als vielversprechender Ansatz. Durch die Verwendung von Kugellagern kann ein breites Spektrum an Winkelbeschleunigungen abgebildet werden. Die kontinuierliche Erfassung reflektierender Marker auf der Pendelstange ermöglicht die Ermittlung der Winkel, die als Grundlage für ein Modell dienen, wodurch sich reale Winkelbeschleunigungen mit den Messdaten des Sensors vergleichen lassen. Dabei stellt die Modellierung der Verlustterme eine zukünftige Herausforderung dar.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine Miniaturisierung des Sensorprototyps möglich ist und das der Pendelprüfstand eine Methode zur Verifizierung darstellt. Dies trägt dazu bei, die Anwendungsmöglichkeiten des Sensorkonzepts in der Praxis zu erweitern.
The goal of this thesis is to thoroughly investigate the concepts of stand-alone and decarbonization of optical fiber networks. Because of their dependability, fast speed, and capacity, optical fiber networks are vital inmodern telecommunications. Their considerable energy consumption and carbon emissions, on the other hand, constitute a danger to global sustainability objectives and must be addressed.
The first section of the thesis presents a summary of the current state of optical fiber networks, their
components, and the energy consumption connected with them. This part also goes over the difficulties of lowering energy usage and carbon emissions while preserving network performance and dependability.
The second section of the thesis focuses on the stand-alone idea, which entails powering the optical fiber network with renewable energy sources and energy-efficient technology. This section investigates and explores the possibilities of renewable energy sources like solar and wind power to power the network. It also investigates energy-efficient technologies like virtualization and cloud computing, as well as their potential to minimize network energy usage.
The third section of the thesis focuses on the notion of decarbonization, which entails lowering carbon emissions linked with the optical fiber network. This section looks at various carbon-reduction measures, such as employing low-carbon energy sources and improving energy efficiency. It also covers the relevance of carbon offsets and the difficulties associated with adopting decarbonization measures in the context of optical fiber networks.
The fourth section of the thesis compares the ideas of stand-alone and decarbonization. It investigates the advantages and disadvantages of each strategy, as well as their potential to minimize energy consumption and carbon emissions in optical fiber networks. It also explores the difficulties in applying these notions as well as potential hurdles to their wider adoption.
Finally, the need of addressing the energy consumption and carbon emissions connected with optical fiber networks is emphasized in this thesis.
It outlines important obstacles and potential impediments to adopting these initiatives and gives insights into potential ways for decreasing them.
It also makes suggestions for further study in this area.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Einführung von Digital Asset Management Systemen in einem Unternehmen. Ein Digital Asset Management dient der Verwaltung von digitalen Dateien von besonderer Bedeutung, sogenannte digitale Assets. Meist handelt es sich dabei um Bilder, aber auch Videos, Textdokumente und viele andere Dateitypen können in einem solchen System verwaltet werden. Unternehmen verfolgen dabei in der Regel das Ziel, einen zentralen Speicherort für alle relevanten Assets zu schaffen, um von dort aus die Verteilung steuern und die Dateien aktuell halten zu können. Systeme dieser Art werden beispielsweise in Marketingabteilungen eingesetzt, um Markeninhalte zentral verwalten und verteilen zu können. Die Einführung eines solchen Systems erfordert aufgrund der damit verbundenen Komplexität ein strukturiertes Vorgehen. Hierzu wird in dieser Arbeit ein mehr phasiges Vorgehen vorgeschlagen, das zu einer erfolgreichen Einführung eines Digital Asset Management Systems führt. Darüber hinaus werden auf Basis dieses Phasenansatzes Erfolgsfaktoren identifiziert und vorgestellt, auf die bei der Einführung besonders zu achten ist. Die Fallstudie einer tatsächlichen Einführung aus der Praxis beleuchtet die theoretisch erarbeiteten Erkenntnisse nochmals aus praktischer Sicht und erlaubt Rückschlüsse auf das vorgestellte theoretische Vorgehen.
Das hocheffiziente Konzeptfahrzeug Schluckspecht VI (S6) hat im Sommer 2022 am Shell Eco Marathon als bestes Neufahrzeug abgeschlossen. Dennoch war die Reichweite von 560km/kWh nicht ausreichend, um sich gegen die anderen teilnehmenden Teams zu behaupten. Daher werden am Fahrzeug die Komponenten und Systeme ermittelt, welche das meiste Optimierungspotential bergen. Hierbei stechen besonders die Aerodynamik, die Motoransteuerung und die Rollreibung hervor. Die hier vorliegende Arbeit befasst sich mit der aerodynamischen Optimierung. Zunächst gilt es herauszufinden, welche Bauteile explizit für die Aerodynamik ausschlaggebend sind. Die drei Komponenten, die maßgeblichen Einfluss haben sind: der Grundkörper, die Radkästen und die Fahrwerksflügel. Einen weiteren Einflussfaktor bergen die sich drehenden Räder, da diese jedoch weitestgehend umhaust sind, ist in dieser Hinsicht keine weitere Optimierung erforderlich. Zu Ermittlung der derzeitigen aerodynamischen Werte, vor allem cW, cWA und Geschwindigkeits- und Druckverteilung um das Fahrzeug, wird ein digitales Modell des S6 aufgebaut. An diesem Modell werden Simulationen durchgeführt, die idealisierte Kennwerte liefern. Parallel zur Simulation liefern Versuche am Fahrzeug reale Messdaten. Speziell dafür wird eine neue Versuchsmethode entwickelt: die Konstantfahrtuntersuchung. Bei dieser Untersuchung wird die Vortriebskraft des Fahrzeugs anhand des Motorstroms ermittelt, um so auf die Fahrtwiderstandswerte zu schließen. Zur Erhebung der Messdaten am Fahrzeug wird zudem ein für die Untersuchung angepasster Sensor entwickelt. Diese Untersuchungen liefern plausible Ergebnisse, die jedoch mit denen der Simulation schwer vergleichbar sind. Dies ist bedingt durch die erschwerten Randbedingungen bei der Durchführung der Versuche und beim Aufzeichnen der Messdaten auf der Teststrecke.
Much of the research in the field of audio-based machine learning has focused on recreating human speech via feature extraction and imitation, known as deepfakes. The current state of affairs has prompted a look into other areas, such as the recognition of recording devices, and potentially speakers, by only analysing sound files. Segregation and feature extraction are at the core of this approach.
This research focuses on determining whether a recorded sound can reveal the recording device with which it was captured. Each specific microphone manufacturer and model, among other characteristics and imperfections, can have subtle but compounding effects on the results, whether it be differences in noise, or the recording tempo and sensitivity of the microphone while recording. By studying these slight perturbations, it was found to be possible to distinguish between microphones based on the sounds they recorded.
After the recording, pre-processing, and feature extraction phases we completed, the prepared data was fed into several different machine learning algorithms, with results ranging from 70% to 100% accuracy, showing Multi-Layer Perceptron and Logistic Regression to be the most effective for this type of task.
This was further extended to be able to tell the difference between two microphones of the same make and model. Achieving the identification of identical models of a microphone suggests that the small deviations in their manufacturing process are enough of a factor to uniquely distinguish them and potentially target individuals using them. This however does not take into account any form of compression applied to the sound files, as that may alter or degrade some or most of the distinguishing features that are necessary for this experiment.
Building on top of prior research in the area, such as by Das et al. in in which different acoustic features were explored and assessed on their ability to be used to uniquely fingerprint smartphones, more concrete results along with the methodology by which they were achieved are published in this project’s publicly accessible code repository.
Estimation and projecting total steel industry production costs from 2019 to 2030 for Germany
(2023)
This thesis analyses the total production cost of the German steel industry from 2019 to 2022, as well as a projection of the German steel industry's total production cost until 2030. The research separates the costs of steel production into their primary components, such as raw materials, energy, CO2 cost, capital expenses and operating expenses. The cost of steel production is determined separately for primary steelmaking with the blast furnace and basic oxygen furnace (BF-BOF) and secondary steelmaking with the electric arc furnace (EAF).
The analysis indicates that, following the COVID-19 disaster and the fuel crisis, the overall cost of producing steel in Germany has progressively risen over the previous few years, reaching its peak in the first half of 2022. In addition, there are considerable disparities between the production costs of primary and secondary steelmaking processes, with primary steelmaking generally being more expensive.
In this analysis, the total cost of production for the German steel industry in the year 2030 has been estimated by taking into account historical trends as well as other predictions that are currently available.
This thesis provides overall insights on the economics of the German steel sector. By giving thorough information on production costs and changes over time, this research can assist guide crucial future investment decisions in this essential industry. To ensure long-term success, our findings emphasize the significance of investing in more sustainable and ecologically friendly steel production processes.
Total Cost of Ownership (TCO) is a key tool to have a complete understanding of the costs associated with an investment, as it allows to analyze not only the initial acquisition costs, but also the long-term costs related to operation, maintenance, depreciation, and other factors. In the context of the cement industry, TCO is especially important due to the complexity of the production processes and the wide variety of components and machinery involved in the process.
For this reason, a TCO analysis for the cement industry has been conducted in this study, with the objective of showing the different components of the cost of production. This analysis will allow the reader to gain knowledge about these costs, in the industrial model will be to make informed decisions on the adoption of technologies and practices that will allow them to reduce costs in the long run and improve their operational efficiency.
In particular, this study pursues to give visibility to technologies and practices that enable the reduction of carbon emissions in cement production, thus contributing to the sustainability of industry and the protection of the environment. By being at the forefront of sustainability issues, the cement industry can contribute to the achievement of environmentally friendly technologies and enable the development of people and industry.
The Oxyfuel technology has been selected as a carbon capture solution for the cement industry due to its practical application, low costs, and practical adaptation to non-capture processes. The adoption of this technology allows for a significant reduction in CO2 emissions, which is a crucial factor in achieving sustainability in the cement manufacturing process.
Carbon capture storage technologies represent a high investment, although these technologies increase the cost of production, the application of Oxyfuel technology is one of the most economically viable as the cheapest technology per capture according to the comparison. However, this price increase is a technical advantage as the carbon capture efficiency of this technology reaches 90%. This level of efficiency leads to a decrease in taxes for the generation of CO2 emissions, making the cement manufacturing process sustainable.
The effects of climate change, including severe storms, heat waves, and melting glaciers, are highlighted as an urgent concern, emphasising the need to decrease carbon emissions to restrict global warming to 1.5°C. To accomplish this goal, it is vital to substitute fossil fuel-based power plants with renewable energy sources like solar, wind, hydro, and biofuels. Despite some progress being made, the proportion of renewables used in generating electricity is still lower than the levels needed for 2030 and 2050. Decarbonising the power grid is also critical in lowering the energy consumption of buildings, which is responsible for a substantial percentage of worldwide electricity usage. Even though there has been substantial expansion in the worldwide renewable energy market in the past 15 years, the transition to renewable energy sources also requires taking into account the importance of energy trading.
Peer-to-peer (P2P) electricity trading is an emerging type of energy exchange that can revolutionise the energy sector by providing a more decentralised and efficient way of trading energy. This research deals about P2P electricity trading in a carbon-neutral scenario. 'Python for Power System Analysis' (PyPSA) was used to develop models through which the P2P effect was tested. Data for the entire state of Baden-Württemberg (BW) was collected. Three scenarios were taken into consideration while developing models: 2019 (base), 2030 (coal phase-out), and 2040(climate neutral). Alongside this, another model with no P2P trading was developed to make a comparison. In addition, the use case of community storage in a P2P trading network is also presented.
The research concludes that P2P has a significant positive effect on a pathway to achieve climate neutrality. The findings show that the share of renewables in electricity generation is increasing compared to conventional sources in BW, which can be traded to meet the demand. From the storage analysis, it can be concluded that community storage can be effectively utilised in P2P trading. While the emissions are reduced, the operating costs are also reduced when the grid has P2P trading available. By highlighting the benefits of P2P trading, this research contributed to the growing body of research on the effectiveness of P2P trading in an electricity network grid.
The primary objective of this thesis is to examine the lean accounting transformation, which involves applying lean management principles to the accounting domain. In recent years, various sectors, including manufacturing, healthcare, and services, have experienced success with lean management practices. Nevertheless, the implementation of lean accounting within financial management has not been as extensively explored. This research aims to bridge that gap by scrutinizing the benefits and potential drawbacks of adopting lean accounting practices in business operations.
This research uses a combination of qualitative techniques and an extensive literature review to better understand the present subject matter. By describing the ideas of lean management and standard accounting and highlighting the fundamental distinctions between the two systems, the literature study lays a theoretical framework. The case studies illustrate the benefits of adopting lean accounting processes with real-world examples of firms that have made the transition effectively.
In the quantitative analysis of lean accounting's impact, both financial and operational factors are examined extensively. The results indicate that companies embracing lean accounting practices experience significant improvements in productivity, cost reduction, and decisionmaking quality. By highlighting the potential gains to be made by incorporating lean techniques into accounting procedures, this study adds to the current body of information on lean management. The findings offer practical implications for accounting professionals, business leaders, and policymakers interested in leveraging lean accounting to drive organizational performance improvement. The thesis finishes with suggestions for further study in this area, lean accounting.
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.
In recent years, the demand for reliable power, driven by sensitive electronic equipment, has surged. Even minor deviations from the nominal supply can lead to malfunctions or failure. Despite technological advancements, power quality issues persist due to various factors like short circuits, overloads, voltage fluctuations, unbalanced loads, and non-linear loads.
This thesis extensively explores power quality anomalies in industrial and commercial sectors, using power system data as the primary analytical resource. It addresses the critical need for power supply reliability in today's evolving power grid industry, affected by non-linear loads, renewable energy integration, and electric vehicles. This field of study is paramount for ensuring power supply reliability and stability in the evolving power grid industry.
The core of this thesis involves a comprehensive investigation of power quality, with a focus on frequency, power, and harmonics in voltage and current signals. The research employs Python programming for advanced data analysis, utilizing techniques such as advanced Fast Fourier Transformation (FFT) analysis. The primary objective is to provide valuable insights aimed at elevating power supply quality and enhancing reliability in both industrial and commercial environments.
The Internet of Things is spreading significantly in every sector, including the household, a variety of industries, healthcare, and emergency services, with the goal of assisting all of those infrastructures by providing intelligent means of service delivery. An Internet of Vulnerabilities (IoV) has emerged as a result of the pervasiveness of the Internet of Things (IoT), which has led to a rise in the use of applications and devices connected to the IoT in our day-to-day lives. The manufacture of IoT devices are growing at a rapid pace, but security and privacy concerns are not being taken into consideration. These intelligent Internet of Things devices are especially vulnerable to a variety of attacks, both on the hardware and software levels, which leaves them exposed to the possibility of use cases. This master’s thesis provides a comprehensive overview of the Internet of Things (IoT) with regard to security and privacy in the area of applications, security architecture frameworks, a taxonomy of various cyberattacks based on various architecture models, such as three-layer, four-layer, and five-layer. The fundamental purpose of this thesis is to provide recommendations for alternate mitigation strategies and corrective actions by using a holistic rather than a layer-by-layer approach. We discussed the most effective solutions to the problems of privacy and safety that are associated with the Internet of Things (IoT) and presented them in the form of research questions. In addition to that, we investigated a number of further possible directions for the development of this research.
Empfehlungssysteme sind auf E-Commerce-Webseiten omnipräsent und unterstützen die Nutzer an bestimmten Touchpoints beim Onlineshopping, indem sie auf Produkte aufmerksam machen. In den meisten Anwendungsfällen werden Produkte empfohlen, die den Interessen der Nutzer entsprechen oder einen Warenkorb komplettieren sollen. Während klassische Empfehlungssysteme die Nutzer meistens zu Beginn oder zum Ende einer Produktannäherung erreichen, finden sie dazwischen selten Anwendung. Dabei könnten Empfehlungssysteme bereits in die Navigations-Journey der Nutzer integriert werden und so maßgeblich zur Produktauffindbarkeit beitragen. Trotz der Tatsache, dass Empfehlungssysteme maßgeblich zum Geschäftserfolg im Online-Handel beitragen, ist ihre Integration in die Navigation von E-Commerce-Plattformen noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist es daher zu ergründen, wie ein Empfehlungssystem in der lokalen Navigation von E-Commerce-Plattformen ausgestaltet sein sollte. Dabei soll der Prototyp eines Empfehlungssystems in der lokalen Navigation konzipiert werden, indem einerseits echte Warenkorbdaten einer E-Commerce-Plattform und andererseits Nutzerpräferenzen untersucht werden. Die Untersuchung umfasst die algorithmische Datenverarbeitung von Warenkorbdaten und die Durchführung einer quantitativen Befragung. Darüber hinaus wurde domänenspezifisches Wissen über die Verfahren, Algorithmen, Designkriterien und weitere Erfolgsfaktoren recherchiert.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die alleinige Verarbeitung von Warenkorbdaten nicht ausreichend für ein navigatorisches Empfehlungssystem ist, obwohl sich die Alternating Least Squares Matrixfaktorisierung als geeignetes Verfahren herausgestellt hat. Des Weiteren können Empfehlungssysteme in der lokalen Navigation sowohl einen positiven als auch einen negativen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben. Aus den Ergebnissen konnte ein detaillierter Prototyp konzipiert und vorgestellt werden. Bei diesem Prototyp handelt es sich um ein Session-basiertes Empfehlungssystem, das den Onlineshopping-Kontext der Nutzer ermitteln kann. Auf dieser Basis kann das System Produktkategorien in Echtzeit empfehlen, die zu diesem Kontext komplementär sind oder einen Social Proof abbilden.
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.
As e-commerce platforms have grown in popularity, new difficulties have emerged, such as the growing use of bots—automated programs—to engage with e-commerce websites. Even though some algorithms are helpful, others are malicious and can seriously hurt e-commerce platforms by making fictitious purchases, posting fictitious evaluations, and gaining control of user accounts. Therefore, the development of more effective and precise bot identification systems is urgently needed to stop such actions. This thesis proposes a methodology for detecting bots in E-commerce using machine learning algorithms such as K-nearest neighbors, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Network. The purpose of the research is to assess and contrast the output of these machine learning methods. The suggested approach will be based on data that is readily accessible to the public, and the study’s focus will be on the research of bots in e-commerce.
The purpose of the study is to provide an overview of bots in e-commerce, as well as information on the different kinds and traits of bots, as well as current research on bots in e-commerce and associated work on bot detection in e-commerce. The research also seeks to create a more precise and effective bot detection system as well as find critical factors in detecting bots in e-commerce.
This research is significant because it sheds light on the increasing issue of bots in e-commerce and the requirement for more effective bot detection systems. The suggested approach for using machine learning algorithms to identify bots in ecommerce can give e-commerce platforms a more precise and effective bot detection system to stop malicious bot activities. The study’s results can also be used to create a more effective bot detection system and pinpoint key elements in detecting bots in e-commerce.
The cellulase-producing Trichoderma reesei strain RL-P37 exhibits significant potential, yielding 7.3 g/L of cellulase in 241 hours. Microscopic investigations reveal a link between spore formation and enzyme production, suggesting the need for research into the intricate relationship between enzyme production, stress responses, and the nutritional prerequisites of fungi. Comparatively, the use of sodium hydroxide (NaOH) treatment, as opposed to water treatment, results in the reduction of micronutrient content and carbon source extraction as filtrate. Despite these challenges, research by He et al. (2021) highlights NaOH's efficiency in cellulose extraction from plant-based sources. Using NaOH pretreatment can be proven as effective by designing a proper cultivation method. The selection of inducers for enzyme induction gains importance, with soluble inducers, as emphasized by Zhang et al. (2022), exhibiting superior effectiveness. Hence, adopting soluble inducers in designing cultivation methods for improved enzyme production in shaking flasks is recommended. Enzymatic treatment of bio-waste, as outlined by Hu et al. (2021), shows promise in augmenting essential component content by breaking down plant cell walls and intercellular compartments. However, the feasibility of using an artificial bio-waste medium for cultivating Trichoderma reesei is questioned. Investigating the impact of micronutrient levels, particularly the inhibitory role of zinc, on fungal growth becomes essential. These findings underscore the necessity for ongoing research and optimization in cellulase production, emphasizing both strain productivity and cultivation methodologies.
Self-sufficient enzymes belong to the cytochrome P450 (CYP) group and are known for their superior hydroxylation catalytic activity. In the pursuit of identifying new pesticides to combat antimicrobial-resistant pathogens, we employed BM3 wild type (BM3-WT), the fastest monohydroxylating CYP, along with its seven homologs, to investigate the production of potential hydroxylated derivatives from the established pesticide, 4-oxocrotonic acid using high-pressure liquid chromatography (HPLC) method. Following the recombinant production of BM3-WT and three other homologs in E. coli, and their subsequent purification using Immobilized Metal Affinity Chromatography (IMAC), a novel enzyme assay approach was developed as a substitute for the carbon monoxide (CO) assay. This new method relied on the measurement of NADPH consumption at 340 nm by BM3-WT for palmitic acid. Leveraging this established technique, we explored the substrate specificity of BM3-WT and its homologs not only on palmitic acid but also on other structurally similar compounds, including 4-oxocrotonic acid. The results obtained from the established NADPH assay indicate that all tested enzymes displayed greater catalytic activity on 4-oxocrotonic acid in comparison to other substrates with similar structures. However, the impact of BM3-WT and its homologs on 4-oxocrotonic acid varied in terms of product specificity. Enzymes such as Poh, Trr and Bas-CYP D exhibited specificity in producing solely monohydroxylated products, while others tended to yield dehydroxylated and ketol metabolites.
Viralität auf TikTok
(2023)
Die Social Media Plattform TikTok erfreut sich spätestens seit der Corona-Pandemie einer immer größer werdenden Gemeinschaft. Mittlerweile verfügt die App über mehr als 20 Millionen Nutzer:innen - alleine in Deutschland. Virale Videos sprießen förmlich aus dem Boden. Diese Masterarbeit beschäftig sich mit der Frage, welche Faktoren der Viralität zu Grunde liegen und ob man die Viralität maßgeblich beeinflussen kann. Dies erfolgt mittels theoretischer Grundlagen, einer quantitativen Nutzerumfrage und Experteninterivews mit erfolgreichen deutschen Creatorn. Abschließend werden Videos für TikTok konzipiert und analysiert.
Der Eignungsnachweis von Prüfprozessen ist sowohl für die Industrie, als auch für Forschungszwecke ausschlaggebend. Dabei sind die Genauigkeit, Präzision sowie die Messbeständigkeit der Messergebnisse von der zu untersuchenden Messeinrichtung mit statistischen Methoden auszuwerten. Mit Leitfäden wird unter einer sog. Messsystemanalyse die Fähigkeit einer Messeinrichtung mit den dazugehörigen statistischen Kennwerten beurteilt. Die Messsystemanalyse unterteilt sich in zwei Typen, wobei die Konsistenz bzw. Messdatenstreuung mit den entsprechenden Kennwerten beurteilt werden können. Unter MSA Typ 1 wird anhand Mittelwerte und Standardabweichungen von Wiederholmessungen die Konsistenz und Genauigkeit mit den Cg- bzw. Cgk-Indizes bewertet, die höher als 1,33 sein müssen, um die Messeinrichtung als fähig zu klassifizieren. Durch MSA Typ 2 wird die Präzision mit dem % R&R-Kennwert (Wiederholbarkeit & Reproduzierbarkeit) bewertet. Messeinrichtungen mit einem % R&R-Kennwert unterhalb 20 % liefern Messdaten mit einer ausreichenden Präzision, d.h. dass die Mittelwerte der Messdaten nicht signifikant voneinander unterscheiden. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchte akustische Messeinrichtung weist einen Cg-Index von 1, 58, einen Cgk-Index von 2, 13 und einen % R&R-Wert von 6, 56 % auf, weshalb die Messdaten mit einer hohen Konsistenz und Präzision erfasst werden.
Wie können sich Unternehmen erfolgreich im Social-Media-Umfeld ihrer Kunden platzieren? Mit dieser Fragestellung beschäftigt sich die vorliegende Forschungsarbeit. Die sozialen Netzwerke bieten viele Möglichkeiten, um potenzielle und bestehende Kunden zu erreichen, bringen aber gleichzeitig verschiedene Herausforderungen mit sich. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Plattform Instagram. Dabei wird der Nutzer fokussiert, denn der Trend im Marketing geht zur Customer Centricity.
Maßnahmen, die Nutzer zum Abonnieren animieren, können nicht eindeutig benannt werden. Sie sind individuell vom Nutzer, aber auch vom Unternehmen und den jeweiligen Inhalten abhängig. Die Probanden der Umfragenstichprobe verhalten sich nach eigener Angabe beim Konsum, der Interaktion und dem Abonnieren zurückhaltend. Lediglich 8,94 Prozent gaben an, sich regelmäßig Profile von Unternehmen anzuschauen. Noch seltener als der Konsum findet die Interaktion mit Unternehmensinhalten statt. Die Hürde zur Interaktion und dem Abonnieren ist scheinbar hoch. Die Ergebnisse zeigen, dass es keine signifikanten Unterschiede im Nutzungsverhalten zwischen den Geschlechtern, den Beschäftigungsarten oder dem Budget gibt. Das lässt darauf schließen, dass das Handeln individuell und von anderen Faktoren abhängig ist. Jedoch bestätigt dies auch, dass der Trend des Content Marketings und der Customer Centricity weiterhin eine wichtige Rolle spielen. Der Nutzer möchte individuell angesprochen werden. Dabei sollen die Inhalte sinnvoll und inspirierend sein sowie nicht werblich wirken. Es bleibt die größte Herausforderung für Unternehmen in das private Umfeld der Nutzer auf Instagram einzutreten, ohne als „störend“ empfunden zu werden. Aus diesen Gründen ist eine weitere Forschung im Bereich „Unternehmen auf Instagram“ nötig. Die Schattenseite dieses Themenbereichs ist die Schnelllebigkeit und die fehlende Transparenz, beispielsweise zum Instagram-Algorithmus. Die vorliegende Forschung dient lediglich einer ersten Einschätzung des Themas, die ein möglichst breites Bild der Wahrnehmung von Unternehmen auf Instagram sowie vom Beispiel-Unternehmen Deinzigartig abbilden soll.
Mit der Corona-Krise ist die digitale Bildung sehr stark in den Vordergrund gerückt. damit einhergehend wurde verstärkt E-Learning eingesetzt. Meistens wurde allerdings das volle Potenzial von E-Learning Plattformen nicht genutzt. Häufig wurden solche Systeme als Dateiablagen, Wissensdatenbanken oder nur für die Kollaboration Fähigkeiten benutzt. Aber darüber hinaus besitzen E-Learning Plattformen die Fähigkeit, eine Learning-Experience für die Lernenden zu erzeugen.
Diese Thesis beschäftigt sich mit KI-basierten Empfehlungssystemen im E-Learning Bereich. Dabei werden wissenschaftliche Arbeiten anhand der Methodik analysiert, welche Programmiersprachen, Algorithmen und Bibliotheken verwendet werden. Abhängig davon werden verschiedene prototypische Empfehlungsprogramme erstellt, wobei verschiedene Algorithmen ausprobiert werden. Diese Algorithmen werden bereinigte Tabellendateien verarbeiten, welche zuvor aus Moodle generiert werden. Dadurch sollen dann konkrete Empfehlungen erzeugt werden, die anschließend evaluiert und bewertet werden. Anschließend wird ein Fazit gezogen, worauf unter anderem auf die Probleme der verschiedenen Algorithmen hingewiesen wird und in welcher Hinsicht man das Empfehlungssystem verbessern könnte.
Leadgenerierung durch Marketing Automation im Vorfeld einer Messe am Beispiel der Firma SensoPart
(2023)
This master’s thesis presents a comprehensive report on a research project carried out in collaboration with SensoPart, a prominent manufacturer of sensors for industrial automation processes. The study focuses on the strategic planning, execution and analysis of a targeted lead generation campaign to support SensoParts participation in a major automation themed trade show. The decision-making process and different approaches used throughout the project are explained in a well-founded way, allowing the reader to understand the underlying thoughts and strategies. In addition, the elements of the campaign, including visuals such as images, graphs and key statistics, are presented to enhance understanding.
Das Konzept Nudging bezieht sich auf die gezielte Anwendung von verhaltensökonomischen Prinzipien. Menschen sollen dazu angestoßen werden, Entscheidungen zu treffen, welche ihnen zugutekommen. Dabei werden Reize, sogenannte Nudges, gesetzt. Ein Ziel der vorliegenden Arbeit ist es zu beantworten, ob und wie effektiv das Konzept in der Gesundheitskommunikation genutzt wird. Ein weiteres Ziel ist die Identifikation von Risiken und Chancen des Ansatzes. Dazu wurden zunächst die Grundlagen der Verhaltensökonomik erläutert. So werden zwei kognitive Systeme unterschieden: Das automatische bzw. intuitive System sowie das rationale bzw. reflexive System. Menschen nutzen häufig das automatische System, um aufgrund von Erfahrungen und Emotionen Entscheidungen zu treffen. Dieses System ermöglicht eine schnelle Reaktion, ist aber anfällig für kognitive Verzerrungen und Urteilsheuristiken. Während kognitive Verzerrungen systematische Abweichungen von rationalen Entscheidungen bezeichnen, werden unter Urteilsheuristiken Faustregeln verstanden, welche auf vereinfachten Denkvorgängen beruhen. Nudges werden hinsichtlich dieser Erkenntnisse eingesetzt, indem die Denkmuster gezielt angesprochen werden. Im Bereich der Gesundheitskommunikation spielt die psychologische Reaktanz eine Rolle. Diese bezieht sich auf die menschliche Eigenschaft, die eigene Freiheit und Autonomie zu verteidigen, sobald diese eingeschränkt scheint. Demnach können Gesundheitsbotschaften nicht den gewünschten Effekt erzielen, sobald Menschen sich genötigt oder bevormundet fühlen. Forschungen zur Akzeptanz und Effektivität von Nudge-Instrumenten zeigen, dass die Maßnahmen eine moderate Wirkung haben, von der Zielgruppe akzeptiert werden und somit Vorteile gegenüber anderen Ansätzen wie Verboten und Vorschriften aufweisen. Innerhalb einer qualitativen Inhaltsanalyse von vier Gesundheitskampagnen wurden unterschiedliche Kampagnenbestandteile auf den Einsatz von vorher festgelegten Instrumenten, welche auf der Literatur beruhen, analysiert. Alle Instrumente der Überkategorien Ansprache, Einfachheit sowie Incentivierung konnten identifiziert werden, deren Instrumente somit zu den meist genutzten zählen. Ungenutztes Potenzial lässt sich bei der Anwendung der Instrumente Kurzfristige Vorteile, Verbindlichkeit und Standardoption ausmachen. Ein Risiko bei der Verwendung von Nudges in der Praxis stellt die teilweise ungenaue Definition des Ansatzes in der Forschung und damit eine fehlerhafte Implementierung der Maßnahmen dar. Das Nudging kann bei unsachgemäßer Anwendung den Vorwurf der Manipulation nach sich ziehen oder den gewünschten Effekt verfehlen. Abschließend wurde eine Gesundheitskampagne mit dem Titel Lebensgefühl konzipiert, die sich mit dem Thema Diabetes Typ 2 auseinandersetzt. Anhand dieses praktischen Teils wird die Umsetzung von Nudging in der Gesundheitskommunikation veranschaulicht.
Die rasante Digitalisierung verändert die Hochschule Offenburg nachhaltig. Jedes Semester entstehen zahlreiche akademische Arbeiten und Prüfungsdaten, die von hoher Bedeutung für die Qualitätssicherung und den Bildungsprozess sind. Bisher fehlte jedoch eine effiziente Lösung zur Archivierung dieser Daten. Meine Masterarbeit präsentiert ein neues Archivierungskonzept, das eine zentrale, digitale Plattform schafft. Diese ermöglicht es Lehrenden und Studierenden, leicht auf ihre Daten zuzugreifen, sei es für Projektarbeiten, Seminarleistungen oder Prüfungen. Ich stelle nicht nur das Konzept vor, sondern auch die Umsetzung eines Prototyps auf Intrexx, einer Low-Code-Entwicklungsplattform. Mein Ziel ist es, ein Handbuch für zukünftige Entwickler zu hinterlassen, um zur digitalen Transformation der Hochschule beizutragen und die Bildungsprozesse zu optimieren.
The purpose of this master's thesis was to set up a test bed for the absorption of chemical compounds by carbon-based sorbents and polymers and to develop a method for the detection of these substances applied by liquid chromatography.
The study made it possible to demonstrate the effectiveness of both polymers and biochars sorbents for the adosorption of specific substances. The results obtained open new paths on the study of biochar for the treatment of contaminated water. Some biochars made from plant-based materials have been shown to be almost as effective as commercial products used in plants. The developed chromatography method allows efficient separation of substances and their detection.
Aluminiumgussbauteile spielen heutzutage in vielen Branchen, wie der Automobilindustrie und der Luft- und Raumfahrtindustrie eine wichtige Rolle. Sie zeichnen sich durch hohe Festigkeit und Steifigkeit bei vergleichsweise geringem Gewicht aus. Bei der Herstellung von Aluminiumgussbauteilen, kommt es prozessbedingt immer zu Defekten im Werkstoff. Mit Computer Tomographie Aufnahmen können diese Defekte zerstörungsfrei detektiert werden. Anschließend sollen die Defekte in Finite-Elemente-Methode Berechnungen berücksichtigt werden. Dies bietet einen entscheidenden Vorteil bei der Schadensvorhersage dieser Bauteile.
In dieser Masterarbeit wurde zwei Programme entwickelt, welche das Mapping von Defekten aus CT-Aufnahmen eines Aluminiumgussbauteils auf ein LS-Dyna Netz ermöglichen. Dadurch können die Defekte und damit die Porosität eines Gussbauteils in der Festigkeitsberechnung berücksichtigt und die Schadensvorhersage verbessert werden. Die Programmierung erfolgte in Python.
Das weiterentwickelte Mapping-Programm benötigt zwei Input Dateien. Zum einen wird die Defektdatei aus den CT-Aufnahmen benötigt und zum anderen ein LS-Dyna Netz. Die komplexen Defektgeometrien werden in dem Mapping-Programm vereinfacht als umschließende Kugeln um den Defekt beschrieben. Diese Vereinfachung ist aufgrund der benötigten Rechenleistung notwendig. Anschließend prüft das Mapping-Programm alle Kollisionen zwischen Elementen des FE-Netzes und den Defekten und ermittelt für jedes Element ein Schnittvolumen. Aus dem Schnittvolumen und dem Elementvolumen wird die Porosität berechnet. Die Rechenzeit für ein Bauteil mit 107379 Elementen beträgt 480 Minuten.
Ein zweites, neu entwickeltes Programm ermöglicht das Mapping der wahren Porengeometrie auf FE-Netze. Durch die optimierte Porenbeschreibung wird eine höhere Genauigkeit beim Mapping der Defekte erreicht. Die Rechenzeit beträgt bei einem Bauteil mit 107379 Elementen lediglich 15 Minuten.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, das Mapping-Programm zu optimieren, damit es neben Hexaedern weitere Elementtypen verarbeiten kann. Darüber hinaus sollte die Porenbeschreibung verbessert werden, um genauere Ergebnisse zu erhalten. Dafür wurde ein zweites Programm mit einer verbesserter Porenbeschreibung entwickelt, dass zudem deutlich geringere Rechenzeiten benötigt.
Eine reine Passwortauthentifizierung, wie sie im Hochschulumfeld eingesetzt wird, bringt Sicherheitsrisiken mit sich. Ziel dieser Arbeit ist es zu analysieren, wie die Sicherheit in der Praxis mittels einer Zwei-Faktor-Authentifizierung erhöht werden kann und in welcher Weise die Einführung eines Single-Sign-On Konzept zum Erreichen dieses Ziels beiträgt. Es konnte gezeigt werden, dass eine Shibboleth IdP Installation als zentraler Zugangspunkt für Single-Sign-On sowie eine daran angebundene privacyIDEA-Instanz die Umsetzung der Zwei-Faktor-Authentifizierung für einige aber nicht alle Dienste ermöglicht.