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Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Performanz grundlegender Bildverarbeitungsalgorithmen wie einem Gaußfilter und Farbraumkonvertierung, aber auch der Feature Detection-Algorithmen Scale Invariant Feature Transform (SIFT) und Speeded-Up Robust Features (SURF) auf einem Raspberry Pi 4 unter Verwendung von openCV unter Variation der Parameter untersucht. Ein Algorithmus zur Farberkennung der Würfelsteine des Rubik's Cube wurde entwickelt, implementiert und evaluiert. Die Laufzeiten der Algorithmen wurden mit dem Raspberry Pi 4 und einem Lenovo P12.Gen Notebook mit Intel-i9 Prozessor gemessen. Die Ergebnisse wurden verglichen und diskutiert.
Das Team "magmaOffenburg" nimmt seit 2009 an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Wie gut das Laufen auf zwei Beinen in der verwendeten Simulationsumgebung "SimSpark" funktioniert ist einer der zentralen Faktoren für ein erfolgreiches Abschneiden. Bisher wird für das Laufen ausschließlich eine inverskinematische Walk-Engine verwendet.
In dieser Arbeit wird mit genetischen Algorithmen und einer modellfreien Parametrisierung Laufen komplett "from scratch" gelernt. Derselbe Ansatz wurde zuvor bereits erfolgreich für das Lernen von Kicks eingesetzt. Gegenüber der alten Walk-Engine zeichnet diesen Ansatz besonders aus, dass zum ersten Mal die Zehengelenke genutzt werden, welche eines der verfügbaren Robotermodelle besitzt. Dies ermöglicht einen natürlicheren und schnelleren Gang. Zwar ist die Stabilität des gelernten Laufens noch nicht vergleichbar mit dem bisherigen (der Spieler fällt etwa 26% häufiger hin), aber beispielsweise beim Vorwärtslaufen konnten mit einer Geschwindigkeit von 1.3 m/s statt 1 m/s Steigerungen von 30% erzielt werden.
Darüber hinaus wurde untersucht, wie dem Agenten im Anschluss an das gelernte Laufen wieder ein Übergang zur alten Walk-Engine gelingen kann. Der erfolgreichste Ansatz basiert ebenfalls wieder auf einer mit genetischen Algorithmen trainierten Bewegung. Er ist in etwa der Hälfte der Fälle erfolgreich.
Um die Akzeptanz und Relevanz von Mailings zu steigern, ist es für Unternehmen wichtig, die Kundeninteressen möglichst gezielt anzusprechen. Bereits jetzt wird die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zusammen mit Recommender Systemen eingesetzt, was das Erstellen und Versenden von E-Mails mit personalisierten Produktempfehlungen ermöglicht. Das notwendige Wissen für den Aufbau und den Betrieb dieser Recommender Systeme liegt dabei jedoch bei (externen) Technologie-Partnern, wodurch höhere Kosten und zusätzliche Abhängigkeiten für Inxmail und seine Kunden entstehen.
Mit dieser Arbeit wurde erforscht, was es für das Unternehmen Inxmail bedeutet, mit Open-Source-Software ein eigenständiges Recommender System aufzubauen und in die E-Mail-Marketing Lösung Inxmail Professional zu integrieren. Hierfür wird Inxmail Professional in einem typischen Kontext mit einem angebundenen Onlineshop System betrachtet. Das Recommender System soll anhand der Daten, die es aus dem Onlineshop System bekommt, individuelle Produktempfehlungen berechnen, um diese automatisiert beim Versand für jeden Empfänger abfragen und in die E-Mail integrieren zu können.
Auf Basis des Machine Learning Servers Harness und der integrierten Universal Recommender Engine wurde ein Recommender System aufgebaut.
Für die Integration des Onlineshop Systems Shopware wurde ein Plugin entwickelt, welches das Recommender System über alle relevanten Benutzeraktionen benachrichtigt. Die Inxmail Professional Integration basiert auf einem Webservice, der implementiert wurde, um die individuellen Produktempfehlungen für einen Kunden/Empfänger beim Recommender System abzufragen und mit den Detailinformationen zu den Produkten aus dem Onlineshop aufzubereiten.
Es konnte gezeigt werden, dass auf der Grundlage von Open-Source-Technologien ein eigenständiges Recommender System aufgebaut, evaluiert und in Inxmail Professional mit angebundenem Onlineshop System integriert werden kann. Der Gesamtprozess für die Evaluation des Systems wurde weitestgehend automatisiert, wodurch viele manuelle und zeitintensive Schritte über Steuerungsskripte abgehandelt werden können. Das System erlaubt die reibungslose Verarbeitung großer Datenmengen (> 19.000.000 Events) auf einem einzelnen Server. Die Vorhersagequalität wurde anhand realer Interaktionsdaten aus öffentlichen E-Commerce-Datensätzen mit Offline-Tests gemessen. Dadurch wurde sichergestellt, dass das System in der Lage ist, bei stetig wachsender Eventmenge zuverlässige aufempfehlungen zu berechnen. Die Tests haben gezeigt, dass bei mehreren Millionen Events von mehreren Tausend Benutzern für mehrere Tausend Produkte, 13 % bis 15 % aller tatsächlichen Käufe in den Top-10 der vom System vorgeschlagenen Empfehlungen enthalten waren.
Damit wurde die Grundlage für den selbstständigen Aufbau und Betrieb eines Recommender Systems gelegt, was eine sinnvolle und kostengünstige Alternative zu externen Systemen sein kann.
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.
Licht war für die Menschheit schon immer ein Hilfsmittel zur Orientierung. Das Zusammenspiel zwischen hellen und schattierten Oberflächen macht eine räumliche Wahrnehmung erst möglich. Die Lokalisierung von Lichtquellen bietet darüber hinaus für zahlreiche Anwendungsfelder, wie beispielsweise Augmented Reality, ein großes Potential.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, welches mit Hilfe eines selbst generierten, synthetischen Datensatzes eine Lichtsetzung parametrisiert. Dafür wurden State-of-the-Art Netzwerke aus der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt.
Zu Beginn der Arbeit mussten die Eigenschaften der Lichtsetzung extrahiert werden. Eine weitere fundamentale Anforderung war die Aufbereitung des Wissens von Deep Learning.
Für die Generierung des synthetischen Datensatzes wurde eigens ein Framework entwickelt, welches auf der Blender Engine basiert.
Anschließend wurden die generierten Bilder und Metadaten in einem abgewandelten VGG16- und ResNet50-Netz trainiert, validiert und evaluiert.
Eine gewonnene Erkenntnis ist, dass sich künstlich generierte Daten eignen um ein neuronales Netz zu trainieren. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass sich mit Hilfe von Deep Learning Lichtsetzungsparameter extrahieren lassen.
Eine weiterführende Forschungsaufgabe könnte mit dem vorgeschlagenen Ansatzdie Lichtinszenierung von Augmented Reality Anwendungen verbessern.
In der vorliegenden Thesis werden Empfehlungsalgorithmen zur Verbesserung von Wein-Empfehlungen evaluiert. Der Algorithmus wird zur Entscheidung zwischen zwei Weinen eingesetzt, so dass der jeweils für den Kunden geeignetere Wein empfohlen wird. Das derzeitige System setzt Collaborative Filtering durch den Alternating Least Squares (ALS) Algorithmus um. Bei Kunden und Weinen, die nicht die notwendigen Bedingungen für die Anwendung von ALS erfüllen, wird durch Zufall entschieden.
Dem bestehenden Ansatz wurden folgenden Verfahren gegenübergestellt: Content-based Filtering mit einen Autoencoder und Hybrid Filtering mit einem neuronalen Netz sowie mit der Empfehlungsbibliothek LightFM. Die neuen Ansätze berücksichtigen immer die Weineigenschaften und können für noch nicht gekaufte Weine eingesetzt werden (Cold-Start Problem). Verglichen wurden die Ansätze durch zwei Ranking-Methoden und einen selbst-entwickelten offline A/B-Test.
Unter den neuen Ansätzen schnitt LightFM am besten ab. ALS lieferte insgesamt die besten Ranking-Werte. Durch ein online A/B-Test zwischen ALS und LightFM konnten keine signifikanten Ergebnisse ermittelt werden. Insgesamt konnte auf Basis der in den Tests gesammelten Daten keine Verbesserung der Empfehlungslogik gegenüber dem bestehenden Verfahren mittels ALS nachgewiesen werden. Für eine abschließende statistisch signifikante Beurteilung müssten mehr online A/B-Tests durchgeführt werden.
Komplexe E-Commerce-Systeme müssen heutzutage immer schneller am Markt sein und sich an diesen anpassen. Dies wird durch SaaS-Services möglich, wodurch sich die Best-of-Breed-Lösungen einsetzen lassen. Der monolithische Ansatz der meisten E-Commerce-Systeme ist für diese Anwendungen nicht mehr geeignet. Abhilfe soll der Composable-Commerce-Ansatz schaffen. Für den Ansatz wird eine Integrationslösung benötigt. Ziel dieser Thesis ist es, Integrationslösungen zu evaluieren und mithilfe von Integration-Layer-Prototypen gegenüberzustellen. Es werden zwei Integrationslösungen ausgewählt, die als Prototyp implementiert werden. Für den ersten Prototypen wird Apache Camel in einem Spring-Boot-Server verwendet. Der zweite Prototyp setzt die AWS-eigenen Services für die Integration ein. Zum Schluss werden diese durch einen Last-Test auf ihre Performance geprüft.
Für die Prognose von Zeitreihen sind bezüglich der Qualität der Vorhersagen heutzutage neuronale Netze und Deep Learning das Mittel der Wahl. LSTM-Netzwerke etablierten sich dazu als eine gut funktionierende Herangehensweise. 2017 wurde der auf Attention basierende Transformer für die Übersetzung von Sprache vorgestellt. Aufgrund seiner Fähigkeit mit sequenziellen Daten zu arbeiten, ist er auch für Zeitreihenprobleme interessant. Diese wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit der Vorhersage von Zeitreihen mit einem Transformer. Es wird analysiert, inwiefern sich ein Transformer für Zeitreihenvorhersagen von einem Transformer für Sprachübersetzungen unterscheidet und wie gut die Vorhersagen im Vergleich zu denen eines LSTM-Netzwerkes abschneiden. Dazu werden ein LSTM- und ein Transformer-Netzwerk auf Luftqualitäts- und Wetterdaten in Berlin trainiert, um den Feinstaubgehalt (PM25) in der Luft vorherzusagen. Die Ergebnisse werden mit einem Benchmark-Modell anhand von Evaluationsmetriken verglichen. Anschließend wird evaluiert, wie die Fehler des Transformers reduziert werden können und wie gut der Transformer generalisiert.
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.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit den verschiedenen Technologien, welche in verteilten Systemen zur Kommunikation dienen können. Kernpunkt der Arbeit ist es, eine Schnittstelle zu schaffen, in der eine extrem hohe Anzahl einzelner Anwendungen untereinander und mit einer zentralen Simulationsumgebung weitestgehend automatisch - kommunizieren können. Dabei ist auch ein wesentlicher Punkt die Frage wie Daten ausgetauscht werden können. Betrachtet man zunächst das System an sich, so wird es deutlich, dass speziell für die Entwicklung des Gesamtsystems, die Stabilität, Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit des Interfaces von enormer Wichtigkeit ist.