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Fahrerassistenzsysteme werden eingesetzt, um dem Fahrer
eines Kraftfahrzeugs Handlungsabläufe abzunehmen. Diese Handlungsabläufe
werden definiert durch eine Aufgabenstellung, die vom Fahrer an das Fahrerassi-
stenzsystem übergeben oder systembedingt gelöst wird. Bei komplexen Fahreras-
sistenzsystemen ist an eine autonome Navigation im Straßenverkehr gedacht. Es
wird ein neues Verfahren vorgestellt, welches eine Bewegungssteuerung eines
autonomen Fahrzeugs durchführen kann. Es werden der Lenkwinkel und die Ge-
schwindigkeit beeinflußt. Für diese Aufgabe wird ein dynamischer Ansatz aus
dem Bereich der neuronalen Felder gewählt. Relevante Attribute für den Fahrt-
verlauf auf unterschiedlichem Abstraktionsniveau können dabei einfach (additiv)
verarbeitet werden.
Immer mehr ältere Menschen leben von ihren Angehörigen getrennt und können über Kommunikationsmedien wie Telefon und Skype nur eingeschränkt gemeinsame Erlebnisse erzeugen. In diesem Paper wird die technische Umsetzung eines Konzeptes vorgestellt, das es Familienmitgliedern ermöglicht über das Internet gemeinsam „Mensch-ärgere-dich-nicht“ zu spielen. Durch Videotelefonie und eine besondere Anordnung der Hardware werden die Spieler trotz räumlicher Trennung virtuell an einen Tisch gebracht und dadurch ein gemeinsames Erlebnis erzeugt. Die Clientanwendung wird dabei als plattformunabhängiger Webservice und die Videotelefonie mittels verschiedener Standards und Server realisiert.
DamokleS 4.0
(2019)
Dieser interne Bericht beschreibt die Zielsetzung, Durchführung und Auswertung des Projektes Damokles 4.0. Das Projekt zielt darauf ab, neue, digitale Technologien in die Schwerindustrie einzuführen um Produktionsprozesse zu modernisieren. Unter Einsatz neuer Technologien, insbesondere mobiler Geräte, soll ein cyberphyiskalisches System (CPS) eine kontextbasierte und künstlich intelligente Unterstützung der Mitarbeiter in den Bereichen der Schwerindustrie ermöglichen. Hierzu werden typische Anwendungsfälle und die damit verbundenen Szenarien zur Unterstützung der Mitarbeiter auf Basis von neuen, flexiblen, adaptiven und mobilen Technologien, wie Augmented Reality und künstlicher Intelligenz, modelliert. Um den Prototypen einer AR-Anwendung und einer kamerabasierte Personenverfolgung zu entwickeln, hat die Hochschule Ruhr West im kleinen Technikum am Campus Bottrop eine entsprechende industrielle Umgebung simuliert. Die Projektergebnisse zeigen die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Softwareansätze und die Ergebnisse einer Untersuchung der psychologischen Einflüsse auf die Mitarbeiter.
Vor dem Hintergrund globaler Vernetzung, Digitalisierung und Big Data geht das Excel-Zeitalter seinem Ende entgegen. Neue Technologien versprechen eine höhere Effizienz und Effektivität des Controllings. Die Veränderungen umfassen dabei alle Aufgabenbereiche des Controllings – allerdings mit unterschiedlicher Geschwindigkeit und differenzierten Lösungsansätzen. Der vorliegende Beitrag untersucht drei Technologien, die im Controlling derzeit besonders stark diskutiert werden: Robotic Process Automation, Predictive Analytics und Künstliche Intelligenz. Im Rahmen eines Forschungsseminars an der Hochschule Ruhr West in Mülheim a.d.R. wurden dazu 57 Führungskräfte aus Controlling und Rechnungswesen befragt. Über 75% der befragten Unternehmen halten die Digitalisierung für wichtig, mehr als die Hälfte (52%) beabsichtigen, eine oder mehrere der drei untersuchten Technologien in den nächsten drei Jahren neu einzusetzen. In den Aufgabenbereichen ist bislang vor allem das Reporting digital unterstützt, in der Strategischen Planung und im Risikomanagement ist dagegen die Digitalisierung gering. Wesentliche Hindernisse sehen die Befragten im fehlenden Know-How und mangelnder Veränderungsbereitschaft.
Stress im Informatikstudium
(2020)
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.
The present bachelor theses discusses the creation process of a framework for the sys-tematic analysis of twitter posts regarding their sentiment. The result is an application, which links and uses the covered theoretical approaches for text classification.
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 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
Die Möglichkeiten der Wissensvermittlung über eingebettete Systeme haben sich durch das erforderliche distance learning stark verändert. Die bekannten didaktischen Konzepte, welche bis dahin angewandt wurden, werden durch den Wegfall von Präsenz-Praktika und den fehlenden Zugang zu einem IoT- Labor ausgehebelt.
Diese Master-Thesis beschäftigt sich daher mit der Idee, wie eine Überholung des Eingebettete Systeme-Moduls an der Hochschule Ruhr West sowohl die Modulziele weiter erfüllen kann als auch darüber hinaus einen Mehrwert erschaffen wird. Vor diesem Hintergrund wird untersucht wie durch die Einführung eines Remote-Labs in Kombination mit einer kollaborativen Entwicklungssoftware für Lerngruppen, Anreize für die Studierenden geschaffen werden können, die ihnen praxisnäheres und fundiertes Wissen in der Entwicklung eingebetteter Systeme vermitteln.
Dieses neue Vorgehen verwendet einen Peer-Group-Code-Bearbeitung- Ansatz in Echtzeit und Peer-to-Peer-Videokonferenzen und verteilt über den MQTT-Server die Interaktion der Hardwareentwicklung als integralen Bestandteil eines Kurskonzepts. Ziel ist es, die Motivation und die Lernleistung der Schüler zu verbessern.
Das Vorgehen wird anhand begleitender Umfragen während des Moduls weiterentwickelt und die Semesterergebnisse werden unter Zuhilfenahme von Bewertungskriterien mit denen vergangener Jahre verglichen. Darüber hinaus wird das neue Kurskonzept durch eine Expertenbefragung in Form von Studierenden evaluiert, welche den Kurs in seiner alten Form durchlaufen haben.
The goal of this empirical study is to answer whether predictions about stock price movements can be made with the use of machine learning in the energy sector and what influence contributions from social media have on its development. To answer the research
question, the social media platforms Twitter and Reddit, in terms of the suitability of the information, were studied and evaluated. Then, the sentiments of the posts from social media were collected and used in machine learning models. The models include the Gradient Boosted Regression Tree, Multilayer Perceptron, and Long Short-Term
i Memory, which predict a subsequent day's closing stock price. The study showed that deviations from predictions of stock price movements of 1.05 % are possible and further sentiment values do not show significant positive effect on reducing the error value. The
result shows that the collected sentiments from the social media platform Twitter have no positive effect on the stock price movements within the energy industry.
Keywords: stock market, stock prediction, artificial neural networks, machine learning,
energy market, sentiment analysis