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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.
Durch die Digitalisierung erschlossen sich in den letzten 15 Jahren nicht nur viele Möglichkeiten neues Bildmaterial oder Videomaterial aufzunehmen und zu verwahren, sondern auch die Zugänglichkeit der breiten Masse zu solcher Technologie. Abseits der Datenmengen wie sie Social Media Plattformen tagtäglich verarbeiten, existieren die Sende- und Rundfunkanstalten mit gigantischen Archiven von Videomaterial. Der Großteil davon ist von dokumentarischer oder szenischer Natur sowie verschiedenste Interviews aus allen Bereichen des öffentlichen Lebens.
Nach dem aktuellen Stand wird das Videomaterial von Hand kategorisiert und zur Indizierung verschlagwortet. Die Aufgabe war es nun, diesen Prozess zumindest teilweise zu automatisieren. Dazu sollten auf dem Markt verfügbare Technologien in Bereich der Gesichtserkennung und Texterkennung auf ihre Nutzbarkeit zu diesem Zweck hin evaluiert werden. Dabei soll mit Hilfe der in Interviews verwendeten Bauchbinden das momentan gezeigte Gesicht "gelernt" werden, um es später ohne solche Hilfe wiederzuerkennen.
Eine neue Programmiersprache zu erlernen kann für Anfänger:innen manchmal schwer sein, selbst für Programmiersprachen wie Python, die bekannt dafür sind Einsteigerfreundlich zu sein. Denn selbst wenn die Syntax eines Python Programms schnell verstanden wird, ist oft nicht direkt erkenntlich wie der Code hinter dem Programm funktioniert. Anfänger:innen können dabei auch auf ihre Grenzen stoßen, den Ablauf eines Programmes nur alleine durch den Programmcode zu verstehen. Denn der Text der den Code ausmacht, kann auch nur bis zu einem gewissen Grad vermitteln wie oder was genau abläuft. Um den Ablauf eines Programms besser vermitteln zu können, wird der Code oft z.B. mit Diagrammen visualisiert. Visuelle Elemente können ebenfalls zusätzlich zum Code mehr Unterstützung leisten. Das Thema dieser Arbeit beschäftigt sich mit der Visualisierung von Python Programmen in der Entwicklungsumgebung Visual Studio Code, um Programmieranfänger:innen und Student:innen beim Erlernen der Programmiersprache Python zu unterstützen. Die Entwicklung der Visualisierung beinhaltet, das Erstellen einer Erweiterung in Visual Studio Code, die unter anderem das Debug Adapter Protocol einsetzt um mit dem Python Debugger zu kommunizieren.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer E-Learning Anwendung zum Peer-to-Peer Algorithmus Content Addressable Network (CAN). Ein CAN ist eine verteilte Hashtabelle zur dezentralen Verwaltung von Daten in Form von Schlüssel-Wert Paaren. Zweck der Anwendung ist eine didaktisch sinnvolle Aufbereitung und Darstellung der grundlegenden Abläufe im CAN. Die Anwendung simuliert ein CAN und bietet ein grafisches Interface zur Interaktion. Die Anwendung soll unterstützend im Rahmen des Moduls Advanced Networking im Informatik Master an der Hochschule Offenburg eingesetzt werden.
Implementierung und Automatisierung von Performance-Tests aus den Erkenntnissen von Last-Tests
(2021)
Die Website des bayerischen Fußball-Verbandes hatte anfangs Performance Probleme, weshalb es zu Abstürzen der Seite kam. Um das Problem zu lösen wurden Last-Tests eingeführt. Diese können allerdings nicht immer ausgeführt werden, weshalb ein Performance-Test erstellt werden soll. In dieser Arbeit wird das Verhalten von Webservern unter Last analysiert, um einen Performance-Test zu entwickeln.
Um das Verhalten beurteilen zu können, wurden auf einem lokalen Computer Last-Tests ausgeführt und analysiert. Dabei fiel auf, dass die Steigung der Response Time nicht linear ansteigt im Vergleich zu den virtuellen Usern. Die Funktion steigt ab einem gewissen Punkt stark und nähert sich einer Asymptote an. Dieser Punkt ist durch eine Formel berechenbar.
Aus diesen Ergebnissen wurde eine Berechnungsformel entwickelt, die anhand von Messungen die Performance einer Website berechnen kann. Die Formel wurde in ein Testskript integriert, das die Website Ressourcen automatisch scannt und die Messungen ausführt. Der erstellte Test wird zum Schluss ausgeführt und teilweise automatisiert.
In dieser Thesis wird die Visualisierung der Stammdaten der MARKANT Handels und
Service GmbH (MARKANT) überarbeitet. Zu Beginn wird auf die Firma MARKANT,
die aktuelle Lösung der Visualisierung und die daraus resultierenden Probleme eingegangen.
In der Thesis wird zunächst ein generisches Diagramm erstellt, welches Daten,
die eine hierarchische Ordnung haben, zeichnet. Darauf aufbauend soll als Beispiel, das
Organigramm der Firma MARKANT, mit allen Anforderungen, umgesetzt werden.
Um das Ziel zu erreichen, wird eine Marktübersicht eingeholt und die Frameworks
verglichen. Nachdem eine engere Auswahl getroffen ist, sollen die Frameworks hinsichtlich
der Visualisierung genauer evaluiert werden.
Nach der Wahl des Frameworks wird eine Konzeption erstellt, bei der auf einen neuen
Technologiestack, sowie auf die Bedienbarkeit des Diagrammes durch den Endanwender
eingegangen wird.
Anhand der erstellten Konzeption werden die verschiedenen Funktionen des Diagrammes
implementiert. Ein neuer Stack wird aufgebaut und an das System der Firma
MARKANT angepasst.
Abschließend zeigt ein Vergleich zwischen der alten und der neuen Visualisierung auf,
was in der Thesis erreicht wurde.
Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, eine automatisierte Bildausschnittkontrolle für die Low Code Plattform Intrexx zu implementieren. Diese soll mit Hilfe eines geeigneten Künstliche Intelligenz Frameworks Gesichter in Bildern erkennen und diese anschließend ausschneiden. Die Benutzer*innen sollen die Ausschnitte außerdem noch manuell anpassen können. Die Implementierung erfolgt mittels Typescript innerhalb einer Webkomponente, um eine Verwendung innerhalb von Intrexx zu ermöglichen. Nach einem Vergleich verschiedener technologischer Ansätze hat sich Tensorflow als geeignetes KI-Framework herausgestellt. Im Rahmen einer Performance-Analyse wurden außerdem verschiedene Tensorflow-Modelle miteinander verglichen.
Seit 2009 nimmt das Team ”magmaOffenburg” an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Für das erfolgreiche Abschneiden in Turnieren ist die Qualität der erlernten Bewegungsabläufe ein zentraler Faktor. Bisher wurden genetische Algorithmen verwendet, um verschiedenste Aktionen zu erlernen sowie zu optimieren. In dieser Arbeit wird der Deep Reinforcement Learning Algorithmus Proximal Policy Optimization für das Erlernen bestimmter Bewegungen verwendet. Um ein Verständnis für dessen einflussreichen Parameter zu erhalten, werden Größen wie paralleles Lernen, Hyperparameter, Netzwerktopologie, Größe des Observationspace sowie asynchronem Lernen anhand dem Kicken aus dem Stand evaluiert. Durch die Ergebnisse der Evaluierung konnte der erlernte Kick signifikant verbessert werden und sein genetisch erlerntes Gegenstück im Spiel ablösen. Drüber hinaus wurden die Erkenntnisse anhand dem Laufen lernen evaluiert und Zusammenhänge bzw. Unterschiede der zwei Lernprobleme festgestellt.
Der Südwestrundfunk ersetzt das bisher verwendete Ticketing-System Assyst
durch OTRS. Daten zu Kostenstellen, Räumen und Personen werden nicht in
diesen Systemen gepflegt und müssen deshalb regelmäßig aus den jeweiligen
Quellen synchronisiert werden. Die Datensynchronisation dieser und einiger
weiterer Systeme soll über eine neu entwickelte Schnittstelle erfolgen. Sie umfasst
das Auslesen der angebunden Systeme, die Aktualisierungslogik und das
Schreiben der veränderten Daten. Sie wird als eigenständig ausführbares Java-
Programm entwickelt.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschreibt die Erstellung einer Anwendung, die es ermöglicht, einen Roboterarm mithilfe eines haptischen Geräts zu steuern. Zudem wird die Kraftrückkopplung des haptischen Geräts, abhängig von der wirkenden Kraft des Roboterarms, implementiert.
Zur Realisierung dieser Anforderungen wurden zwei Programme erstellt; diese beiden Programme sind über eine TCP Verbindung miteinander verbunden. Programm 1 stellt die haptische Umgebung bereit, Programm 2 die Robot Operating System Node, mit welcher die Daten zum Roboter gesendet und Daten vom Roboter empfangen werden können.
Die in dieser Arbeit erstellten Programme wurden mithilfe von Test Nodes überprüft und leiten die Position der haptischen Umgebung weiter. Die Kraftrückkopplung des haptischen Geräts ist ebenfalls vorhanden und integriert.
Ein Testlauf mithilfe eines simulierten Roboterarms konnte erfolgreich durchgeführt werden.