000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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- Fakultät Medien und Informationswesen (M+I) (bis 21.04.2021) (105)
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (31)
- ACI - Affective and Cognitive Institute (15)
- Fakultät Betriebswirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen (B+W) (14)
- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (14)
- Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019) (12)
- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (8)
- IMLA - Institute for Machine Learning and Analytics (6)
- IfTI - Institute for Trade and Innovation (2)
- ivESK - Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (2)
Diese Arbeit befasst sich mit der Redigitalisierung von ausgedruckten Architektur-zeichnungen mit möglichst einfachen Mitteln. So sollen Fotos von herkömmlichen Smartphones die Grundlage für die Extraktion von Maßstab und Raumgeometrien sein.
Der erste der drei Schritte, die das Foto dabei durchläuft, ist die Beseitigung von perspektivischen Verzerrungen (Rektifizierung). Die hierfür benötigten Punkte werden durch ein, in dieser Arbeit trainiertes, Convolutional Neural Network (CNN) detektiert. Die so ermittelten Positionen stellen im zweiten Schritt, der Ermittlung eines Maßstabes, die Grundlage für das Auslesen der Maßzahlen mittels optical character recognition (OCR) dar. Da Räume nicht als solche in Bauzeichnungen eingezeichnet sind, werden im letzten Schritt, zuerst Wände, Türen und Fenster, durch mehrere mathematische Faltungen (convolutions) lokalisiert und innerhalb dieser Elemente, mittels wachsender Regionen, nach Räumen und Fluren gesucht.
Nach dem ein Foto diese Schritte durchlaufen hat, werden die ermittelten Geometrien sowie der Maßstab in einer Liste abgespeichert und im rektifizierten Bild, zusammen mit den berechneten Flächeninhalten, visualisiert. So kann ein Anwender schnell und einfach den Erfolg des Programmoutputs beurteilen.
Eine Versuchsreihe mit einigen Fotos ergab, dass ein Schattenwurf auf dem Papierplan bei Aufnahme des Lichtbildes zu vermeiden ist, da dieser sowohl bei der Auswertung durch das CNN, als auch innerhalb des OCR-Vorgangs zu Problemen führt, die in einigen Fällen eine Rektifizierung oder Maßstabsermittlung verhinderten.
Bei den übrigen fünf Fotos wurden durchschnittlich 31,8 von 32 Räumen detektiert, dabei wurde zwischen zwei und zwölf mal fälschlicherweise die Fensterbank als Fußboden detektiert. Die Standardabweichung der Flächeninhalte aller Räume betrug dabei 0,66 m², werden nur die Räume betrachtet, bei denen die Fensterbank korrekt erkannt wurde, beträgt die Standardabweichung lediglich 0,25 m².
Insgesamt werden die in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse als „gut“ eingestuft, es bleiben jedoch auch einige Optimierungsmöglichkeiten an verschiedenen Stellen, besonders bei der Suche nach Räumen, bestehen.
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.
Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über verschiedene Java Game Engines und wie diese über ein Konzept in die aktuelle Informatik Vorlesung integriert werden können, um dadurch die Motivation der Studierenden signifikant zu steigern. Dabei wurde in den Grundlagen das Lernpotenzial von Computerspielen untersucht sowie der allgemeine Aufbau von Game Engines definiert. Diese Ergebnisse flossen im Anschluss in die Untersuchung ein und führten zu einer Auswahl der geeigneten Java Game Engine. Über eine SWOT-Analyse, welche nach V. Wollny und H. Paul durchgeführt wurde, konnte eine gut geeignete Engine ermittelt werden. Auf der Basis des Buches von Michael Kölling wurde ein Konzept für die Informatik - Vorlesung entwickelt, welches im letzten Kapitel der Arbeit mit passenden Aufgaben beschrieben wurde. Die Bachelorarbeit ist sowohl für Studierende der Informatik als auch für Lehrende in diesem Bereich interessant und bietet neue Einblicke in ein Nischengebiet.
Die Covid-19-Pandemie hat die Welt verändert. Alle Wirtschaftszweige wie etwa der Handel sahen sich von heute auf morgen mit einer veränderten Realität konfrontiert. Diese Entwicklung hat einerseits den schon vor der Pandemie wahrnehmbaren Digitalisierungsdruck, vor allem auf den stationären Handel, massiv erhöht. Und andererseits die Daten von Kundinnen und Kunden in das Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt, da in der digitalen Welt der persönliche Kontakt zur Kundschaft fehlt. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung von Kundendaten, Datenqualität und Datenmanagement als wesentliche Erfolgsfaktoren für den Handel in dieser herausfordernden Situation. Er zeigt auf, wie Datenverantwortliche im Handel aus dem Wissen um die Daten mittels Identity Resolution klare Profile von Kundinnen und Kunden entwickeln und diese plattformbasiert ausrollen können. Hierzu wird das neue Konzept des Customer Digital Twins eingeführt. Die abschließenden Handlungsempfehlungen bieten eine ‚Arbeitsanweisung in fünf Schritten‘ für eine aktuelle, vollständige und verlässliche Datenbasis, als Grundlage für den datenorientierten stationären und Onlinehandel.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Dynamik der Konsensbildung in sozialen Netzwerken mit unterschiedlichen Strukturen. Dafür wird mittels des Naming Games die Kommunikation mit dem Ziel der Konsensbildung simuliert und analysiert. Es geht dabei um die Frage, welchen Einfluss die unterschiedlichen Netzwerkstrukturen auf die Dynamik der Simulationen haben. Neben den unterschiedlichen Netzwerkstrukturen werden weitere Faktoren gesucht und analysiert, welche die Dynamik der Konsensfindung beeinflussen. Dafür werden die Simulationen unter bestimmten Parametern und Eigenschaften mehrfach wiederholt. Aus diesen mehrfachen Durchführungen wird eine repräsentative Simulation ausgewählt und untersucht. Hinsichtlich der Frage nach dem Einfluss der Netzwerkstruktur auf die Dynamik, konnte festgestellt werden, dass die Dichte des dem Netzwerk zugrundeliegenden Graphen einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz der Kommunikation hat. Mit steigender Dichte steigt auch die Effizienz der Kommunikation. Zudem konnten zwei weitere wesentliche Einflussfaktoren ausgemacht werden: sogenannte Autoritäten und Announcements. Bei Autoritäten handelt es sich um Teilnehmer, welche besonders viele weitere Teilnehmer der Simulation kennen und bei Announcements handelt es sich um eine Form der Kommunikation, die zu einem Zeitpunkt zwischen mehr als zwei Teilnehmern stattfinden kann. Das Hinzufügen dieser Parameter führt wieder zu einer veränderten, effizienteren Dynamik.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit den Marketing-Kommunikationsstrategien im zweiseitigen Markt am Beispiel einer Immobilienplattform.
Das primäre Ziel dieser Arbeit besteht darin, auf Grundlage der Netzwerkeffekte im zweiseitigen Markt und durch Anwendung von Onlinemarketingmaßnahmen die Positionierung der Plattform Immobilien Rith in den Internetsuchergebnissen zu optimieren.
Purpose: Participation and accessibility issues faced by gamers with multi-sensory disabilities are themes yet to be fully understood by accessible technology researchers. In this work, we examine the personal experiences and perceptions of individuals with deafblindness who play games despite their disability, as well as the reasons that lead some of them to stop playing games.
Materials and methods: We conducted 60 semi-structured interviews with individuals living with deafblindness in five European countries: United Kingdom, Germany, Netherlands, Greece and Sweden.
Results: Participants stated that reasons for playing games included them being a fun and entertaining hobby, for socialization and meeting others, or for occupying the mind. Reasons for stop playing games included essentially accessibility issues, followed by high cognitive demand, changes in gaming experience due their disability, financial reasons, or because the accessible version of a specific game was not considered as fun as the original one.
Conclusions: We identified that a considerable number of individuals with deafblindness enjoy playing casual mobile games such as Wordfeud and Sudoku as a pastime activity. Despite challenging accessibility issues, games provide meaningful social interactions to players with deafblindness. Finally, we introduce a set of user-driven recommendations for making digital games more accessible to players with a diverse combination of sensory abilities.
IMPLICATIONS FOR REHABILITATION
- Digital games were considered a fun and entertaining hobby by participants with deafblindness. Furthermore, participants play games for socialization and meeting others, or for occupying the mind.
- Digital games provide meaningful social interactions and past time to persons with deafblindness.
- On top of accessibility implications, our findings draw attention to the importance of the social element of gaming for persons with deafblindness.
- Based on interviews, we introduce a set of user-driven recommendations for making digital games more accessible to players with a diverse combination of sensory abilities.
Data Science
(2021)
Know-how für Data Scientists
• Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
• Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
• Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
The proposed method includes identification and documentation of the elementary TRIZ inventive principles from the TRIZ body of knowledge, extension and enhancement of inventive principles by patents and technologies analysis, avoiding overlapping and redundant principles, classification and adaptation of principles to at least following categories such as working medium, target object, useful action, harmful effect, environment, information, field, substance, time, and space, assignment of the elementary inventive principles to the at least following underlying engineering domains such as universal, design, mechanical, acoustic, thermal, chemical, electromagnetic, intermolecular, biological, and data processing. The method includes classification of abstraction level of the elementary principles, definition of the statistical ranking of principles for different problem types, and specific engineering or non-technical domains, definition of strategies for selection of principles sets with high solution potential for predefined problems, automated semantic transformation of the elementary inventive principles into solution ideas, evaluation of automatically generated ideas and transformation of ideas to innovation or inventive concepts.
Es wird ein neuer Ansatz zur Bestimmung des Abstands zweier oder mehrerer Smartphones zueinander vorgestellt. Dabei wird die Position des jeweiligen Smartphones im Raum bzw. im Gelände bezüglich eines Referenzpunkts (Spatial Anchor Point) ermittelt. Über einen zentralen Server tauschen die Smartphones ihre Position relativ zum Referenzpunkt aus und können daraus die Abstände zueinander berechnen. Unterschreitet der Abstand zweier Smartphones einen Schwellwert (< 2 m), erfolgt eine entsprechende Signalisierung auf den Smartphones.