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Diese Arbeit konzentriert sich auf die Erstellung einer umfassenden technischen Dokumentation für ein Medizinprodukt der Klasse IIa gemäß den Anforderungen der Medical Device Regulation (MDR) 2017/745. Das Hauptziel besteht darin, eine konforme Dokumentation zu entwickeln, die alle wesentlichen Aspekte der Produktentwicklung, Herstellung und Verwendung abdeckt. Besonderes Augenmerk wird darauf gelegt, die regulatorischen Anforderungen der MDR zu erfüllen, um die Sicherheit und Wirksamkeit des Produkts zu gewährleisten und eine Zulassung für den europäischen Markt zu ermöglichen. Die verschiedenen Bestandteile der technischen Dokumentation, einschließlich klinischer Bewertungen, Risikomanagement, Validierungstests, Konformitätsbewertungen und Kennzeichnung, werden gründlich untersucht. Es wird eine systematische und strukturierte Herangehensweise präsentiert, um eine erfolgreiche Konformitätsbewertung für das hier beschriebene Medizinprodukt der Klasse IIa zu erreichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen dazu bei, die Qualität und Sicherheit des hier bearbeiteten Medizinproduktes der Klasse IIa zu verbessern und somit die Patientensicherheit zu gewährleisten.
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
Der deutsche stationäre Einzelhandel gerät immer mehr unter Druck. Seit nunmehr fast einem Jahr bestimmt die Covid-19-Pandemie weltweit das menschliche Leben. Unter den Maßnahmen zum Schutz der deutschen Bevölkerung leidet auch die deutsche Wirtschaft. Vor allem den stationären Einzelhandel trifft es in dieser Zeit sehr. Leere Städte und geschlossene Läden sind schon fast zur Normalität geworden. Doch nicht erst seit Covid-19 erlebt der deutsche stationäre Einzelhandel finanzielle Einbußen. Fortschritte auf Gebieten der modernen Technologien wie „Big Data“ und die voranschreitende Digitalisierung kommen vor allem dem Onlinehandel, der auch von der Covid-19-Pandemie profitiert, zugute. Verbunden mit den sich verändernden Bedürfnissen der deutschen Bevölkerung an den Handel, greift der Online-Handel
den stationären Einzelhandel durch den Ausbau seiner Marktanteile an. Jedoch verspricht ein modernes, aber nicht neues Technologiegebiet dem stationären Einzelhandel Besserung. Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz könnte dem Einzelhandel dazu verhelfen, selber Gewinne
aus den anderen modernen Technologiegebieten zu erzielen, sich den veränderten Bedürfnissen des Kunden anzupassen und dem Druck des Onlinehandels stand zu halten. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit der Bewertung des Chancenpotenzials Künstlicher Intelligenz für die Zukunft des deutschen stationären Einzelhandels auseinander. Damit wird versucht die Frage, ob der Einsatz von KI-Anwendungen dem deutschen stationären Einzelhandel dazu verhelfen wird, die oben beschriebenen Herausforderungen zu bewältigen, zu beantworten.
Um dem Leser ein fundiertes Verständnis zu vermitteln, basiert die Ermittlung des Potenzials auf einer detaillierten Erläuterung der Künstlichen Intelligenz sowie deren Fähigkeiten und Chancen, aber auch ihrer Risiken und Hürden auf dem zukünftigen Weg der Implementierung.
Auf diesem Fundament wird dann mit Hilfe einer literarischen Analyse die Bewertung vorgenommen. Bisher von der Literatur wenig berücksichtigt sind Veränderungen der Situation des deutschen stationären Einzelhandels durch die Auswirkungen der noch immer anhaltenden Covid-19-Pandemie. Die Ergebnisse der Literaturanalyse werden daher durch die Durchführung und Auswertung von Experteninterviews, als Methode der qualitativen Primärforschung,
auf Aktualität und Übereinstimmung mit Erkenntnissen aus der Praxis überprüft.
Mit Dara Kossok-Spieß, Referentin des Handelsverbands Deutschland, Niels Will und Frederic Kerber, beide im Einsatz für praxisnahe Forschungsprojekte des deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz, sind sowohl Vertreter beider Interessengruppen – der Anwendung sowie der Forschung – vertreten. Hierdurch konnten neue Erkenntnisse über die zukünftigen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf den deutschen stationären Einzelhandelsmarkt gewonnen werden. Außerdem konnten Barrieren, die in naher Zukunft durch die Zusammenarbeit der Anwender mit der Forschung, gelöst werden müssen, damit Künstliche Intelligenz flächenübergreifend in den deutschen stationären Einzelhandel einziehen kann, ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit richtet sich daher an alle Personen, die ein Interesse an der Bewertung des Technologiegebiets Künstlicher Intelligenz besitzen und/oder sich für die Zukunft des deutschen stationären Einzelhandels interessieren.
Analyse von Unsicherheiten künstlicher neuronaler Netze und Integration in die Objektverfolgung
(2022)
Over the last few years, the development of assistance systems for motor vehicles has shifted from comfort functions to control tasks. Increasingly, these control tasks are also being transferred to semi-autonomous systems. One safety-critical aspect is the correct and reliable observation of the immediate environment by the vehicle. These observations can be used, among other things, to set up models for tracking objects. Due to recent research, topics such as uncertainties for object detections and the calibration of artificial neural networks are now emerging.
The goal of this work is to investigate the possibility of processing positional uncertainties of a detector in a multiple object tracking approach and the eects on the tracking of objects. Additionally, the calibration of the used detector will be evaluated and corrected if necessary. The eects of the calibration on the tracking results will also be investigated in this context. After an investigation of the procedure used to generate the position uncertainties of the detector, a connection to the multiple object tracking was made and an approach to process the uncertainties based on a Kalman filter was developed. The confidence of the detections was also remodeled. For this purpose, the confidence was interpreted as the existence probability and processed using a Bayes Filter to reflect the existence of the tracks. In addition, appropriate calibration methods for the position uncertainties and confidence were selected and incorporated into the tracking procedure. The validation of the presented approaches was performed on a data set for driving situations.
The evaluation of the results showed that a processing of the position uncertainties generated by a detector is feasible in the presented tracking approach. The interpretation of the confidence as existence probability leads to good results. Calibration of the confidence further improves the results. However, the calibration of the position uncertainties led to worse results. Further inves-tigation of other calibration methods for the position uncertainties is needed.
Keywords: Multiple Object Tracking, Kalman Filter, Neural Network Calibration
In dieser Arbeit wurde eine Motorsteuerung für mikrofluidische Peristaltikpumpen in Lab-on-a-Chip Systemen entwickelt. Neben der dafür notwendigen elektrischen Schaltung wurde viel Wert auf die softwareseitige Umsetzung gelegt. Zusätzlich zu der reinen Vorgabe von essentiellen Größen, wie beispielsweise der Drehzahl und dem damit geförderten Volumen, wird ein vielseitiges und zuverlässiges Steuerungssystem vorgestellt, das versucht Schwankungen im geförderten Flüssigkeitsstrom zu reduzieren. Um schon vor dem ersten Betrieb, des parallel zu dieser Arbeit gefertigten mechanischen Aufbau, die Leistung sowie Ausmaße der Schwankungen abzuschätzen, wurde der zu erwartende Volumenstrom auf Basis der geometrischen Ausmaße modelliert. Dadurch können Algorithmen zur Glättung des Flusses bereits in einer frühen Phase der Softwareentwicklung berücksichtigt werden. Für eine bessere Charakterisierung des mechanischen Aufbaus und Überwachung des Betriebs wurde das System um eine sensorlose Erkennung von Bewegungen des Motors ergänzt. Somit kann unter anderem die Zuverlässigkeit und Dimensionierung der verwendeten Motoren überprüft werden. Zusätzlich wurde der Prozess zum Verschweißen von thermoplastischer Elastomer Folie mit dem mikrofluidischen Chip optimiert.
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.
Aspekte der Datensammlung beim Einsatz von Convolutional Neural Network für das autonome Fahren
(2022)
Die vorliegende Bachelorarbeit thematisiert, ob ein Convolutional Neural Network für das autonome Fahren geeignet ist und wie der gesamte Datenprozess für das Convolutional Neural Network Modell aussehen könnte. Dazu wurden mehrere Forschungsfragen gestellt.
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine quantitative Literaturarbeit mit aktuellen wissenschaftlichen Kenntnissen durchgeführt. Die Bachelorarbeit ist in der deutschen Sprache geschrieben, aus diesem Grund orientiert sich die Bachelorarbeit an die deutschsprachige Bevölkerung.
Die quantitative Literaturarbeit zeigte, dass die größten Herausforderungen für das Convolutional Neural Network Training in der Datenspeicherung und der Datenverarbeitung liegen. Ebenfalls zeigte die quantitative Literaturarbeit, dass das Convolutional Neural Network durch die qualifizierte Wahl von Methoden und Daten eine bessere Erfolgsquote als das menschliche Verhalten für das autonome Fahren nachweist.
Dies zeigt, dass der Einsatz von Convolutional Neural Network Modellen mit einem optimalen Datenprozess und der Dateninfrastruktur für das autonome Fahren empfehlens-wert sein kann.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Eigenschaft Authentizität auf der Video-Plattform TikTok als möglichen Erfolgsfaktor zur Steigerung der Markenbekanntheit. Sie beantwortet drei Forschungsfragen, welche zunächst mithilfe einer Sekundärforschung untersucht werden. Dabei wird der Begriff Markenauthentizität in Bezug auf TikTok erörtert und die Grundlagen des Social Media Marketings erforscht. Die erarbeiteten Erkenntnisse und Methoden bilden die Grundlage für die Formulierung von vier Hypothesen.
Zur Überprüfung der Hypothesen folgt im Anschluss eine empirische Forschung in Form einer Online-Umfrage, bei welchem das Unternehmen Abihome GmbH als Fallbeispiel dient. Das Unternehmen eignet sich aufgrund seiner noch ausbaufähigen Präsenz auf der Plattform TikTok für dieses Vorhaben. Die gewonnenen Daten der empirischen Studie werden mit denen der Sekundärforschung kombiniert und ausgewertet, um Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten, welche ihre Brand Awareness mithilfe eines authentischen Auftrittes auf TikTok optimieren wollen.
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.
Within this thesis the impacts of “Made in China 2025” on business relationships between Germany and China are analysed and evaluated. The author shows up how the export business from Germany has developed since “Made in China 2025” was published officially in 2015. It is presented in which way the export business was affected until now (changes of product categories, development of export volume, growth rates…). The data are being provided by the German Bureau of National Statistics.
Based on the data analysis the strategy is being evaluated from German perspective. Furthermore the author takes a look at the development of Foreign Direct Investments (FDI) flows from China to Germany since the beginning of Made in China 2025. It is being analysed if China indeed invests more into their so-called “key-industries” since 2015. The chances that might be created by FDI as well as the threats are inspected and evaluated by experts from various institutions. In addition to that a scenario analysis from the German Frauenhofer Institut presents different scenarios that show up what might happen to Germany in case China succeeds, as well as what might happen in case the strategy is a failure.
Furthermore various trade theories are presented within this thesis, such as theories from Adam Smith, David Ricardo, Raymond Vernon or Bertil Ohlin. It is presented how useful the theories are for modern intra-industrial trade inquiries and if their assumptions are realistic.
So far, electronic data interchange (EDI) has been primarily used by large companies. They increasingly pressure their business partners to participate in or connect to their EDI infrastructure. Companies, which do not use EDI so far, face the challenge of imple-mentation. Questions, such as the choice of the right EDI approach and the right EDI standard, have to be answered. In addition, there are often high investment costs. Small- and medium-sized enterprises (SMEs) are particularly affected due to their limited re-sources and financial means in comparison to those of large enterprises. Based on a structured literature research, information on the state of the art as well as research was consolidated and the opportunities and risks of EDI for small and medium-sized enter-prises were examined. The results show that EDI offers a variety of opportunities ranging from process optimization to competitive advantages, but that these also depend on the degree of integration. The understanding of the own benefits as well as the support of the management plays an important role for the successful adoption, implementation and integration of EDI.
Keywords: EDI, interorganizational systems, SME, system integration, data interchange