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Es konnte in dieser Arbeit festgestellt werden, das Relationship Marketing eher eine Akzentuierung
des traditionellen Marketing darstellt und aufgrund der Inkonsistenzen in den einzelnen Ansätzen
kein neues Marketing Paradigma darstellt. Wenn Relationship Marketing sich zu einem neuem
Marketing Paradigma entwickeln soll, dann muss vor allen Dingen die Erschaffung von Werten, der
Verlauf von Beziehungen und deren Entstehung im Vordergrund stehen. Um den evolutorischen
Weg des Relationship Marketing voranzutreiben und im Vertrauensmanagement Kundenbindungen
zu beschreiben, wurde eine im E-Commerce gültige Typologie erstellt, welche qualitative
Ausprägung der Kundenbindung durch die Antezedenz Variable Vertrauen beschreibt. Den Beleg
der Existenz einer solchen Typologie brachte das im Verlauf dieser Abschlussarbeit entwickelte
Messinstrumentes einer qualitativen Ausprägung mittels Vertrauen. In der folgenden Diskussion
konnte zudem gezeigt werden, dass die Typologie in die drei wichtigsten Denkrichtungen des
Relationship Marketing integriert werden kann und somit eine Methode zur Ermittlung qualitativer
Ausprägungen der Kundenbindung im jetzigen Verständnis von Relationship Marketing darstellt.
Vergleich von Logistischer Regression und Deep Learning bei der Vorhersage von Schlaganfällen
(2022)
Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem Vergleich von Logistischer
Regression und Deep Learning bei der Vorhersage von Schlaganfällen
hinsichtlich der Frage, ob in einer binären Klassifikationsaufgabe die
komplexe und aufwändige Methode des Deep Learnings sich bei
Anwendung auf kleine tabellarische Datensätze bewährt oder ob
Logistische Regression als Basismodell des Maschinellen Lernens
effizienter ist. Methodisch werden folgende Schritte ausgeführt:
Beschreibung beider Modelle, Durchführung der Datenvorbereitung unter
Verwendung des „Stroke Prediction Dataset“ von Kaggle, Implementierung
beider Methoden mit dem gleichen angepassten Datensatz. Der
abschließende Vergleich benennt als Fazit die Unterschiede in den
Ergebnissen und Voraussetzungen für den sinnvollen Einsatz beider
Methoden. Eine Schlussfolgerung angesichts der geringen
Ergebnisunterschiede hinsichtlich der Prognosegenauigkeit der
Schlaganfallrisikos dürfte sein, dass Deep Learning, um ökonomisch
sinnvoll bei tabellarischen in kleineren Datensätzen eingesetzt zu werden, aktuell noch nicht genügend bessere Ergebnisse vorweist.
Um die Ziele der Bachelorarbeit schrittweise zu erreichen, wird im Folgenden eine Einführung in die DIN EN 80001-1 gegeben. Danach wird die Methode zur Einführung der Norm im AGAPLESION DIAKONIEKLINIKUM ROTENBURG präsentiert, wobei auf die Struktur der Dokumentation und die Einführung der Prozesse eingegangen wird. Im letzten Schritt wird die Implementierung anhand eines Beispiels durchgeführt. Hierbei wird geprüft, wie gut die Norm umsetzbar ist und welche Probleme dabei auftreten. In der Zusammenfassung werden alle Informationen verknüpft und die daraus resultierenden Probleme vorgestellt und anschließend diskutiert.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit in Kooperation mit der Hospitaltechnik Planungsgesellschaft mbH wurden die möglichen Effekte eines verteilten Alarmsystems von Dräger und tetronik auf die Arbeitsqualität der Pflegekräfte auf Intensivstationen untersucht.
Dazu wurde eine Online-Befragung via Microsoft Forms mit den Intensivpflegekräften der Karl-Hansen-Klinik in Bad Lippspringe und der Spezialklinik Jugenheim in Jugenheim durchgeführt. Hierbei besitzt die Intensivstation Bad Lippspringe das verteilte Alarmsystem der
Unternehmen Dräger und tetronik, wohingegen die Intensivstation Jugenheim keins besitzt. Mit Hilfe selbstständig durchgeführter Interviews wurden sowohl die befragten Intensivstationen in
ihrem Aufbau dargestellt als auch das verteilte Alarmsystem in seiner Beschaffenheit und Funktion vollständig erläutert. Die Daten aus der Online-Befragung wurden mit Hilfe eines einseitigen Zweistichproben t-Tests ungleicher Varianzen ausgewertet.
Die Auswertung der Online-Befragung ergab acht signifikante Ergebnisse, die auf eine bessere Arbeitsqualität in der Intensivstation mit dem verteilten Alarmsystems von Dräger und tetronik hinweisen. Jedoch fiel die Mehrheit der 25 Mittelwertsunterschiede nicht signifikant aus.
Schlussfolgernd ist davon auszugehen, dass der positive Effekt eines verteilten Alarmsystems auf Intensivstationen noch nicht zu genüge erreicht ist. Es ist daher anzustreben, dass das verteilte Alarmsystem weiterhin verbessert wird, sodass auch die restlichen untersuchten
Effekte signifikant werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Optimierung der Soft- und Hardware eines induktiven Niederschlagssensors im Rahmen des Verbundforschungsprojektes KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten). Auf Grundlage von Testergebnissen in einem Testlabor für Niederschläge ergeben sich Optimierungsansätze zur softwareseitigen Behebung von fehlerhaften Daten, eine hardwareseitige Steigerung der Qualität und der Empfindlichkeit des verwendeten induktiven Wirbelstromsensors und der Verbesserung des Wasserablaufes auf der Oberfläche des Sensorgehäuses. Zur Durchführung der Optimierung wurde empirisch das Ausführen des zugrunde liegenden Programmes auf mögliche Konflikte analysiert und angepasst, die Hardware des Sensors modifiziert und auf seine Empfindlichkeit überprüft sowie die Neigung und das Abdichtungskonzept des Gehäuses verändert und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass kapazitive Anpassungen der Spule zu einer starken Stabilität des Sensors führen und eine hohe Resonanzfrequenz eine Steigerung der Empfindlichkeit hervorruft. Zusätzlich verhindert die Ausführung des Programmes auf zwei getrennten Mikrocontrollern das Auftreten fälschlicher Daten. Anpassungen des Sensorgehäuses durch die Erhöhung der Neigung und die Verwendung eines randlosen Abdichtungskonzeptes führen zu einem höheren Abfluss, aber zu keiner Eliminierung der Frequenzänderung aufgrund der Masse des aufliegenden Wassers. Die Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Anpassungen der Software und der Spulenkonfiguration die Stabilität und Empfindlichkeit des Messsystems steigert.
Efficient and reliable onsite inspection methods are gaining importance as the construc-tion of PV power plants is expanding. For large PV installations, time- and cost-efficient failure detection is essential for optimized operation and maintenance. For this purpose, various optical methods as Infrared thermography (IR), Electroluminescence (EL), Pho-toluminescence (PL) and Ultraviolet Fluorescence (UVF) are employed and under con-stant development. For each method, the camera, and eventually the light source, can be handheld, or mounted on a drone, also called unmanned aircraft vehicle (UAV), to achieve higher throughputs.
IR is the most widely used optical onsite PV inspection method, as many defects can be detected by the thermal radiation (heating) of the defect component. EL and PL reveal further information on the electrical behaviour of the Si-waver. They are also widely used and take the role of a complement to IR, showing electrically active/inactive areas of the semiconductor. On the other hand, UVF focuses on the degradation of the polymeric encapsulant of the Si-cell, most commonly consisting of EVA (ethylene-vinyl acetate). The degradation of the encapsulant can lead to its discoloration, also called yellow-ing/browning, which decreases the transmittance of visual light. UVF patterns can show this yellowing as well as humidity and oxygen entrances, which can lead to effects of corrosion. Both mechanisms (discoloration and corrosion) decrease the performance of the PV cell. The discoloration cannot be directly observed on IR or EL images, as the encapsulant is neither a heat source nor electroconductive. Using IR imagery, severe discoloration might be observed indirectly, as the reduced optical transmittance leads to changes in heat transfer mechanisms concerning the cell and the encapsulant.
Similarly, as long as corrosion does not lead to inactive cell areas or heating, it most likely will not be spotted using EL, PL or IR. So, UVF can fill the niche of inspecting the state of the encapsulant and detecting its defects due to climate impacts in early stages.
While a high number of studies on IR, EL, PL and some on UVF were performed in Europe and the USA, there are not yet many studies about the application of these tech-niques in South America (i.e., in Brazil). UVF mainly depends on climate factors (irradi-ation, temperature, humidity) and the operation time/”age” of the module. The UVF im-agery method has not yet been tested in climate and system conditions of Brazil. Fur-thermore, systems in Brazil are more recently installed. All this can affect differences in the results of UVF imagery applied in Europe, the USA and Brazil.
The present work focuses on the application of UVF imaging on PV power plants in Bra-zil, the creation of an experimental setup and the proposal of proceedings for the data analysis of the acquired images. The aim is to propose a method that is suitable for large-scale inspection.