Einführung Ziel der vorliegenden Thesis ist es, die Eu- und Disstressoren der Infomatikstudierenden an der Hochschule Ruhr West zu untersuchen. Hierzu sollen nach den Wünschen der neuen Beratungsstelle für den Studienstress die Studierenden befragt werden. Nachfolgend werden in der Thesis die bekannten Problematiken im Informatikstudium eingebunden. Zusätzlich sollen die Informatikstudierenden auf den Stress mit einem Cartoon-Video aufmerksam gemacht werden. Mithilfe des Videos sollen die zukünftigen Eu- und Disstressoren rechtzeitig erkannt und Hilfe an der Hochschule Ruhr West abgeholt werden. Methode Die Untersuchung der Stressoren wird mit einem Fokusgruppeninterview (N = 4) und mit einer Online-Fragebogenerhebung (N = 120) durchgeführt. Die Signifikanzprüfungen sind varianzanalytisch und die Abweichungen der Gruppen werden mit t-Tests und einfaktorieller ANOVA berechnet. Ergebnisse Die Ergebnisse zeigen Unterschiede zwischen den Stressoren in unterschiedlichen Gruppen. Vor allem in den Gruppen mit davor erworbenen Vorkenntnissen und mit verschieden bewerteten Fachkompetenzen. Insbesondere ist der Stresslevel zwischen den Geschlechtern und bei den Informatikstudierenden, die mehrmals im Studium erkrankt waren, unterschiedlich. Schlussfolgerung Die Ergebnisse sind für die aktuellen Stresssituationen im Informatikstudium und für die nächsten Studien relevant. Außerdem wird mit dieser Studie auch auf die Problematiken in der Informatik, wie z. B. dem Frauenmangel in der Informatik, die den Informatikstudierenden den Stress verursachen könnten, aufmerksam gemacht.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Eignung von MeshLab in einem Reverse-Engineering-Projekt zu überprüfen. Dazu wurden vor Beginn sechs Kriterien aufgestellt, auf die MeshLab untersucht wird. Das Ergebnis zeigt, dass MeshLab fünf von sechs Kriterien erfüllt und somit für einen Einsatz geeignet ist. MeshLab ist ein Teil der Datenaufbereitung des Reverse Engineering. Es ist ein kostenloses Programm und somit in Kombination mit einem günstigen Scanner für einen Einsatz in Reverse-Engineering-Projekten mit einem geringen Kostenaufwand einsetzbar. The aim of this bachelor thesis is to verify the suitability of MeshLab in a Reverse-Engineering-Project. Before the beginning six criterias were set up on which MeshLab is examined. The result shows that MeshLab fulfills five of six criterias and is therefore suitable for use. MeshLab is a part of the data preparation from the Reverse Engineering. It is a free programm and in combination with a cheap scanner, it can be used in a Revere-Engineering-Project with a low Budget.

The task of object detection in the automotive sector can be performed by evaluating various sensor data. The evaluation of LiDAR data for the detection of objects is a special challenge for which systems with neural networks can be used. These neural networks are trained by means of a data set. If you want to use the net with your own recordings or another data set, it is important to know how well these systems work in combination with data from another sensor. This allows the results to be estimated in advance and compared with the results of previous experiments. In this work the sensor dependence of a LiDAR based object recognition with neural networks will be analysed. The detector used in this work is PointRCNN [1], which was designed for the KITTI dataset [2]. To check the sensor dependency, the ’AEV Autonomous Driving Dataset’ (A2D2) dataset [3] was selected as a further dataset. After an introduction to PointRCNN and its functionality, the data of both datasets are analysed. Then the data of the second dataset will be ported into the format of the KITTI dataset so that they can be used with PointRCNN. Through experiments with varying combinations of training and validation data it shall be investigated to what extent trained models can be transferred to other sensor data or datasets. Therefore, it shall be investigated how strong the dependence of the detector (PointRCNN) on the used sensors is. The results show that PointRCNN can be evaluated with a different dataset than the training dataset while still being able to detect objects. The point density of the datasets plays a decisive role for the quality of the detection. Therefore it can be said that PointRCNN has a sensor dependency that varies with the nature of the point cloud and its density. Keywords: LiDAR data, 3D object recognition, laser scanner, sensor dependency, PointRCNN, PointNet++, PointNet, KITTI Dataset, AEV Autonomous Driving Dataset, A2D2 Dataset

Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist die Konzeption eines neuen Ansatzes − die Positive Co-Creation −, der die Elemente des Positive Computing in die Co-Creation integriert. Dafür wurden in einer Literaturanalyse die bestehenden Schwachstellen der Co-Creation herausgearbeitet, um anschließend die Vorteile des Positive Computing aufzuzeigen. Nach der Entwicklung eines spezifischen Modells der Positive Co-Creation, inklusive der verwendeten Methoden und deren Auswirkungen auf die Wohlbefindensfaktoren, wurde das Modell anhand von Experteninterviews evaluiert und verbessert. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein theoretisches Modell der Positive Co-Creation, welches den Prozess vollständig abbildet und einen Ansatzpunkt für eine praktische Umsetzung bildet. Dieser Ansatz ist gut geeignet, um bestehende Co-Creation-Prozesse anhand von Technologien um die Aspekte des Wohlbefindens zu erweitern.

The highly successful lecture series on the topic of measurement and sensor technologies as part of the IEEE Workshop at the University of Applied Sciences Ruhr West (HRW) is being continued in collaboration with the University of Siegen, the TU Chemnitz and the ITMO National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics in St. Petersburg. This time the event is featuring an even more international orientation by linking it with the Russian SENSORICA. The topics cover industrial and medical measurement technology as well as sensor technology in vehicles. Our event offers a platform for knowledge transfer between industry and public and commercial research institutions in the area of measurement technology. This Abstract Book offers the opportunity of contacting speakers even after the event. In addition we are very pleased to have selected contributions published in a special edition of the journal „tm Technisches Messen“ (De Gruyter Oldenbourg Verlag) again this year.