004 Informatik
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In der Marketingstrategie von Event- und Club-Veranstaltern ist eine zielgerichtete Ansprache der Kundschaft unerlässlich, um eine nachhaltige Beziehung zur Zielgruppe aufzubauen und so den geschäftlichen Erfolg zu sichern. Während erhebliche Investitionen in herkömmliche Werbekanäle wie soziale Medien fließen, bleiben diese Plattformen oft ohne Garantie, dass die Werbemittel die relevanten Nutzer erreichen. Die White-Label-App beabsichtigt dieses Problem zu beheben, indem es Veranstaltern ermöglicht wird, eine engagierte Community direkt über die mobile Plattform aufzubauen und mit dieser zielgerichtet zu kommunizieren.
Das Kernziel der Bachelorarbeit ist die prototypische Entwicklung dieser Smartphone-App als individualisierbare und modulare White-Label-Lösung, die präzise auf die Bedürfnisse von Veranstaltern und deren Kunden zugeschnitten ist. Hierbei ist die zentrale Forschungsfrage: Wie kann eine modulare und individualisierbare White-Label-App effizient implementiert werden?
Zur Beantwortung dieser Frage werden auf Basis einer Wettbewerbsanalyse und der gründlichen Bewertung aktueller Best Practices im Bereich der App-Entwicklung verschiedene Aspekte untersucht. Hierzu zählen die Identifikation von möglichen Marktlücken und -chancen, die Eignung verschiedener Technologien und Entwurfsmuster, die Überwindung spezifischer Herausforderungen bei der Implementierung einer White-Label-App und die performante Integration der API.
Um einen praxisorientierten Ansatz zu gewährleisten, werden darüber hinaus verschiedene Kernfunktionalitäten der App beispielhaft implementiert. Dazu gehören Features wie eine Eventübersicht mit Informationen zu Veranstaltungen und ein Ticketingsystem mit Reservierungsmöglichkeiten.
JavaScript-Frameworks (JSF) sind im Bereich der Webentwicklung seit längerem prominent. Jährlich werden neue JSF entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen. In den letzten Jahren hat sich der Trend entwickelt, bei der Wahl des JSF verstärkt auch auf die Performanz der entwickelten Webseite zu achten. Dabei wird versucht, den Anteil an JavaScript auf der Webseite zu reduzieren oder ganz zu eliminieren. Besonders neu ist der Ansatz der "Island Architecture", die erstmals 2019 vorgeschlagen wurde. In dieser Thesis soll die Performanz der meistbenutzten und des performantesten JSF mit dem JSF "Astro" verglichen werden, welches die "Island Architecture" von sich aus unterstützt. Der Schwerpunkt liegt beim Vergleichen der Webseitenperformanz, jedoch werden auch Effizienz und Einfachheit während der Entwicklung untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, potenzielle Frameworks zu untersuchen, die die Effizienz und Produktivität für den Nutzer und während der Entwicklung steigern können.
Garbage in, Garbage out: How does ambiguity in data affect state-of-the-art pedestrian detection?
(2024)
This thesis investigates the critical role of data quality in computer vision, particularly in the realm of pedestrian detection. The proliferation of deep learning methods has emphasised the importance of large datasets for model training, while the quality of these datasets is equally crucial. Ambiguity in annotations, arising from factors like mislabelling, inaccurate bounding box geometry and annotator disagreements, poses significant challenges to the reliability and robustness of the pedestrian detection models and their evaluation. This work aims to explore the effects of ambiguous data on model performance with a focus on identifying and separating ambiguous instances, employing an ambiguity measure utilizing annotator estimations of object visibility and identity. Through accurate experimentation and analysis, trade-offs between data cleanliness and representativeness, noise removal and retention of valuable data emerged, elucidating their impact on performance metrics like the log average miss-rate, recall and precision. Furthermore, a strong correlation between ambiguity and occlusion was discovered with higher ambiguity corresponding to greater occlusion prevalence. The EuroCity Persons dataset served as the primary dataset, revealing a significant proportion of ambiguous instances with approximately 8.6% ambiguity in the training dataset and 7.3% in the validation set. Results demonstrated that removing ambiguous data improves the log average miss-rate, particularly by reducing the false positive detections. Augmentation of the training data with samples from neighbouring classes enhanced the recall but diminished precision. Error correction of wrong false positives and false negatives significantly impacts model evaluation results, as evidenced by shifts in the ECP leaderboard rankings. By systematically addressing ambiguity, this thesis lays the foundation for enhancing the reliability of computer vision systems in real-world applications, motivating the prioritisation of developing robust strategies to identify, quantify and address ambiguity.
Immer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt.
Die Bachelorarbeit „Forensic Chain – Verwaltung digitaler Spuren in Deutschland“ untersucht die Anwendung eines Blockchain-basierten Chain of Custody Systems im deutschen rechtlichen und regulatorischen Kontext. Die digitale Forensik, die sich mit der Sicherung und Analyse digitaler Spuren befasst, gewinnt an Bedeutung, da kriminelle Aktivitäten vermehrt im digitalen Raum stattfinden. Die Blockchain-Technologie bietet transparente und unveränderliche Aufzeichnungen, die sich für die Speicherung von Informationen im Zusammenhang mit digitalen Beweismitteln eignen. Das Hautpziel der Arbeit besteht darin, die Umsetzung eines Chain of Custody Prozesses im Forensic Chain System zu untersuchen und die Eignung dieses Systems im deutschen Raum zu bewerten. Hierfür wird ein Prototyp des Forensic Chain Systems entwickelt, um das erstellte Konzept zu testen. Die Ergebnisse tragen zum Verständnis der Wichtigkeit der digitalen Forensik in Deutschland bei und bieten Einblicke in die Einführung von Blockchain-basierten Chain of Custody-Systemen in diesem Bereich. Sie leisten einen Beitrag zur Weiterentwicklung der digitalen Forensik.
Künstliche Intelligenzen, Deep Learning und Machine-Learning-Algorithmen sind im digitalen Zeitalter zu einem Punkt gekommen, in dem es schwer ist zu unterscheiden, welche Informationen und Quellen echt sind und welche nicht. Der Begriff „Deepfakes“ wurde erstmals 2017 genutzt und hat bereits 2018 mit einer App bewiesen, wie einfach es ist, diese Technologie zu verwenden um mit Videos, Bildern oder Ton Desinformationen zu verbreiten, politische Staatsoberhäupter nachzuahmen oder unschuldige Personen zu deformieren. In der Zwischenzeit haben sich Deepfakes bedeutend weiterentwickelt und stellen somit eine große Gefahr dar.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet Deepfakes. Zudem behandelt sie die Erstellung, Verwendung und Erkennung von Deepfakes, sowie mögliche Abwehrmaßnahmen und Auswirkungen, welche Deepfakes mit sich bringen.
In den letzten Jahren ist die Relevanz des Wassersparens und der nachhaltigen Nutzung dieses lebenswichtigen Elements angesichts des Klimawandels und abnehmender Wasserressourcen erheblich gestiegen. In diesem Kontext legt die vorliegende Bachelorarbeit, die in Zusammenarbeit mit der Firma Hansgrohe erstellt wurde, den Fokus auf die Schaffung eines Konzeptes sowie der prototypischen Realisierung eines Serious Games. Das Ziel des Spiels ist es, bei Kindern ein Bewusstsein und Verständnis für die nachhaltige Wassernutzung zu fördern. Im Zuge des Projekts wurde ein iterativer Spiel-Design-Prozess verfolgt, um ein pädagogisch wertvolles und ansprechendes Spielkonzept zu entwickeln. Der nutzerzentrierte Ansatz war maßgeblich, um ein tiefgehendes Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben der jungen Zielgruppe zu erlangen und somit ein optimal auf die Lernerfahrung abgestimmtes Produkt zu entwerfen. Das Spiel kombiniert Elemente der Exploration, Simulation und des Casual Gamings, um das Verständnis für die nachhaltige Wassernutzung auf spielerische und interaktive Weise zu vermitteln. Die Resultate der prototypischen Umsetzung wurden mittels Nutzertests überprüft, um die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit zu sichern. Diese Arbeit unterstreicht nicht nur die Wichtigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs von Wasser, sondern illustriert zudem, wie durch innovatives Spiel-Design die Bildung und Sensibilisierung von Kindern in Bezug auf zentrale ökologische Themen erreicht werden können.
Die Thesis beschäftigt sich mit dem Kommunikationsprotokoll Lightweight Machine to Machine, welches für das Internet of Things entwickelt wurde. Es soll untersucht werden, wie das Protokoll funktioniert und wie es eingesetzt werden kann. Ebenfalls soll die Thesis zeigen, wie und ob Lightweight Machine to Machine über Long Term Evolution for Machines für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen geeignet ist. Um diese Fragestellung zu beantworten, wurde das Protokoll auf Grund seiner Spezifikation und seinen Softwareimplementationen untersucht. Daraufhin wurde ein Versuchssystem entworfen und dieses anschließend auf sein Laufzeitverhalten und auf sein Energieverbrauch getestet. Die Evaluation des Protokolls ergab, dass es viele sinnvolle Funktionen zugeschnitten auf Geräte im Internet of Things besitzt und diese Funktionen kompakt und verständlich umsetzt. Da das Protokoll noch relativ jung ist, stellt es an verschiedenen Punkten eine Herausforderung dar. Die Tests des Versuchssystems ergaben, dass Lightweight Machine to Machine sich unter bestimmten Bedingungen für ressourcenbegrenzte Anwendungen eignet.
In dieser Arbeit wird der Bildbearbeitungsprozess von Dokumenten mithilfe von einem schlicht gehaltenem Neuronalen Netzwerk und Bearbeitungsoperationen optimiert. Ziel ist es, abfotografierte Dokumente zum Drucken aufzubereiten, sodass die Schrift gut lesbar, gerade und nicht verzerrt ist und Störfaktoren herausgefiltert werden. Als API zur Verfügung gestellt, können Bilder von Dokumenten beliebiger Größe und Schriftgröße bearbeitet werden. Während ein unter schlechten Bedingungen schräg aufgenommenes Bild nach Tesseract keine Buchstaben enthält, wird mit dem bearbeiteten Bild davon eine Buchstabenfehlerrate von 0,9% erreicht.