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Institute
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.
Motivation beschreibt das Bestreben nach Wirksamkeit und der Organisation seine Ziele zu erreichen oder sich von diesen zurückzuziehen (vgl. 3.1). Das Ziel des Arbeitenden im Einzelhandel ist es, Geld zu verdienen (vgl. 5.3.3). Das Geld wird benötigt, um andere Motive zu befriedigen (vgl. 3.2.3 und 3.2.4). Das Ziel ist es also, die unterschiedlichen Mangelempfinden mithilfe des Geldes zu befriedigen. Das Motiv erklärt dabei die Beweggründe menschlichen Handelns, um seine Ziele zu erreichen. Diese sind anhand von sichtbaren Handlungen erkennbar, lassen allerdings nicht so leicht auf die Handlungsabsicht schließen (vgl. 3.2 und 3.5). Auch externe Anreize sind in der Lage, ein Mangelempfinden auszulösen (vgl. 3.4). Dies ist anhand der Umfrageauswertung aus Kapitel 5.3.10 erkennbar, in der die Befragten allein durch das Wissen, dass ihre Arbeitskollegen
mehr verdienen, ihr Gehalt als gering empfinden. Ein Mangel führt nicht zwangsläufig zu einer sofortigen Handlung, stößt aber zumindest einen Denkprozess an, in dem die Situation mit den Handlungsoptionen verglichen wird, um dieses Mangelempfinden zu beheben (vgl. 3.2.6 und 4.3).
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.
Die folgende Bachelorarbeit analysiert und wertet die Messdaten eines Niederschlagsensors aus, der auf dem induktiven Wirbelstromprinzip aufbaut. Der Sensor wird an der Hochschule Ruhr West im Institut für Mess- und Sensortechnik entwickelt. Er soll nach erfolgreicher Konfiguration die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße über die Resonanzfrequenz der Spule ausgeben können. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt die Bachelorarbeit eine Einschätzung, inwieweit das System für eine Niederschlagserfassung geeignet ist und welche Verbesserungen vorgenommen werden können. Dazu wurden die Messdaten in einer Regenkammer der Firma Lambrecht meteo GmbH erfasst. Für die Versuche wurden zwei Flachspulen mit Resonanzfrequenzen von 1,7 MHz und 8 MHz nacheinander ausgewertet. Die resultierenden Messdaten werden sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich auf Verhaltensmuster und Kennwerte untersucht. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass der Sensor aufgrund von äußeren Einflüssen und inneren Verhaltensweisen keine signifikante Antwort auf den Niederschlag ausgibt, um die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße zu ermitteln. Dennoch zeigt sich, dass die Resonanzfrequenz der Spulen gegensätzliche Reaktionen hervorruft. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 1,7 MHz reagiert deutlich unempfindlicher auf äußere Einflüsse wie parasitäre Kapazitäten. Allerdings werden nur Regentropfeneinschläge bei hohen Niederschlagsmengen deutlich erkannt. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 8 MHz hingegen zeigt ein empfindlicheres Verhalten auf äußere Einflüsse. Zur Optimierung des Niederschlagssensors, muss dieser konfiguriert werden, damit er äußeren Einflüssen robust entgegenwirkt und den Niederschlag sensibel genug detektiert. Zudem müssen Ausreißer, die in der Frequenzanalyse entdeckt wurden und von den inneren Verhaltensweisen stammen, entfernt werden.
Längsschnittuntersuchung des Konsumentenverhaltens im Online- Lebensmittelhandel in Deutschland
(2022)
Kurzfassung
Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu untersuchen, inwiefern sich das
Konsumentenverhalten im Online-Lebensmittelhandel seit 2016 gewandelt
hat. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Hat sich das Interesse
daran, Lebensmittel online zu bestellen, im Vergleich von 2016 zu 2022
verändert? Ferner soll zusätzlich untersucht werden, wie hoch das
Interesse der zu dieser Arbeit Befragten ist, Lebensmittel online zu
erwerben und ob es auch einen Zusammenhang zur Covid-19-Pandemie
gibt. Um diese Forschungsfragen zu untersuchen, wurde eine quantitative
Untersuchung durchgeführt. Es wurde unter anderem mit den hier
gewonnenen Daten eine Längsschnittuntersuchung durchgeführt, die zur
Grundlage die Daten aus einer Masterarbeit aus dem Jahr 2016 hat. Die
Ergebnisse dieser Untersuchung sind, dass das Interesse im Allgemeinen
gestiegen ist, Lebensmittel online zu bestellen und auch schon deutlich
mehr Menschen Erfahrungen mit den Dienstleistungen aus diesem Bereich
gesammelt haben.
Vor dem Hintergrund der Energieknappheit, des Preisanstiegs und aus Gründen des
Umweltschutzes ist die Energieeffizienz zu einem allgemeinen Anliegen geworden. Ein erheblicher Teil des Energieverbrauchs in den Fertigungsverfahren entfällt auf
Materialabtragungsverfahren. Im Mittelpunkt dieser Arbeit stehen verschiedene Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz von Werkzeugmaschinen, darunter die Optimierung der Hauptaggregate der Maschine, wie z. B. Antriebssysteme und der Nebenaggregate, wie z. B. die Kühlungssysteme und Kühlschmierstoffsysteme, die
Optimierung der Parameter zur Minimierung des Energieverbrauchs mithilfe der Response-Surface-Methode sowie der Leichtbau von Werkzeugmaschinen.
Die Corona-Pandemie veränderte auch nach der zweijährigen Dauer viele Aspekte des alttäglichen Lebens. Hand in Hand mit gesellschaftlichen Einschränkungen, die in der Allgemeinheit für Unmut sorgte und die Wirtschaft erschütterte, stellt sie auch einen Meilenstein in der Sammlung und Auswertung medizinischer Daten weltweit dar. Die umfassende Dokumentation und Bekanntgabe täglicher Daten wie Infektionszahlen, Hospitalisierungs- und Sterberate durch weltbekannte Organisationen wie das Robert-Koch-Institut oder die World Health Organisation bieten eine noch nie gebotene Forschungsgrundlage. So riefen diverse Organisationen und Regierungen dazu auf, diese Datenmenge zu nutzen, um Zusammenhänge zu erschließen, die dabei helfen können, diese Pandemie und auch zukünftige Notstände schneller und effizienter bewältigen zu können.
Zu diesem Zweck bietet sich eine Untersuchung und Auswertung mit Hilfe von maschinellem Lernen an. So können Klassifikationsmodelle verwendetet werden, um zuverlässige Diagnosen zu stellen und Clustering Algorithmen, um neue Zusammenhänge aus den Daten zu erschließen. Allerdings bleibt ein Problem bei der Nutzung von maschinellem Lernen: Die Modelle müssen nicht nur funktionieren und akkurate Vorhersagen treffen, sondern allen voran, verständlich und erklärbar sein. Denn gerade im Gesundheitswesen ist es von höchster Wichtigkeit, die Ergebnisse und Diagnosen auch belegen zu können, denn dies schafft Vertrauen in die Technik.
In this document a reliable data streaming mechanism for a TDMA LPWAN application is developed by adapting a link layer solution for power line communication, published at the International Symposium on Power Line Communications and its Applications (ISPLC) 2015. A C++ implementation of the services link layer is provided and demonstrated
working at a packet error rate of 50%.
According to various studies, a strong market penetration of electric mobility is expected in the next few years. On the one hand, electric vehicles can contribute to achieve climate targets, but on the other hand, they can place a heavy burden on the power grid and have serious consequences, such as component overload and voltage instabilities, if they are charged in an uncoordinated manner.
Proper grid integration of electric vehicles with a coordinated charging approach can minimize these negative impacts and brings about positive aspects, such as improving grid quality and integrating larger amounts of renewable energy.
Taking into consideration the legal framework and the different requirements of network operators, vehicle manufacturers and owners, this paper compares different network integration techniques.
It is concluded that a decentralized charging management approach, in which the vehicle owners themselves make the charging decisions, is a good compromise between the different parties and consequently the best alternative for the grid integration of electric vehicles in Ger-many.
One aspect that needs further investigation is which is the best way to motivate vehicle owners to actively participate in a flexible charging management.
Akzeptanz und Vertrauen bilden zwei wichtige Aspekte, die den Einsatz eines Kategorisierungsmodells des maschinellen Lernens im Unternehmenskontext sowohl unterstützen als auch verhindern können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie und ob die Akzeptanz und darüber hinaus auch die Erklärbarkeit von Kategorisierungsmodellen erreicht werden können. Durch die Erklärbarkeit erlangt der Nutzer ein verbessertes Verständnis der Modellvorhersagen, sodass er diesen nicht blind vertrau-en muss. In dieser Arbeit werden dafür zunächst das zuvor angefertigte Modell erläu-tert und zwei Explainable AI Bibliotheken evaluiert, deren Methoden anschließend für die Erklärung von Kategorie Vorhersagen eingesetzt werden. Außerdem wird eine Di-mensionsreduktion des eingesetzten Sprachmodells untersucht. Die Dimensionalität des Sprachmodells, welches die Produktbeschreibungen abbildet, konnte um über 90% verringert werden bei einem gleichzeitigen Performanceverlust von knapp 6%. Um abschließend die Fragestellung zu beantworten, wurde ein Experten-Versuch durchgeführt, um einerseits die Auswirkungen von Erklärungen aus dem Bereich Ex-plainable AI zu untersuchen und andererseits Feedback der Experten zur Arbeit mit dem Modell zu erhalten. Die Ergebnisse zeigen, dass keine Verbesserung der Kategorisierungsergebnisse durch die Erklärungen erreicht werden konnte. Die benötigte Zeit zur Kategorisierung konnte jedoch als signifikant geringer und das Vertrauen ins Modell als gesteigert nachgewiesen werden.
Schlagwörter: Bachelorarbeit, ITscope, maschinelles Lernen, Explainable AI, Dimensionsreduktion
This work aims to generate synthetic electromyographic (EMG) signals using Generative Adversarial Network (GAN). GANs are considered as one of the most exciting and promising approaches in deep learning [6], offering the possibility to generate artificial data based on real data. GAN consists of two main parts, a discriminator that attempts to differentiate between the generated data and the original data, and a generator that tries to fool the discriminator by generating data which looks like real data, the GAN works by staging a two-player
minimax game between generator and discriminator networks. To achieve the objective of generating realistic artificial electromyographic signals, two different architectures are considered for the generator and the discriminator networks of the GAN model: Long short-term memory (LSTM), which can avoid the long-term dependency problem and remembers information over a long period of time, and convolutional neural network (CNN), which is a powerful tool at automatic feature extraction. Different combinations of CNN and LSTM including hybrid model are experimented within the GAN using the same training data-set. The results and performances of each combination are compared and reviewed. The generated artificial EMG signals can be used to
simulate real muscle activity situations to for example improve muscle signal controlled prostheses using artificial data that may include conditions that does not exist in real data. This method of artificial data generation is not limited to EMG signals, the network can also be used to generate other synthetic biomedical signals such as electroencephalogram (EEG) or electrocardiogram (ECG) that can be practically used for testing algorithms and classifiers.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein grundlegendes Verständnis eines elektrisch betriebenen Lenksystems zu schaffen und dessen zugehörige Anforderungen und Analysen seitens der funktionalen Sicherheit darzustellen. Beginnend mit der theoretischen Darstellung des Lenksystems und den Normen wird im praktischen Teil der Arbeit diese Theorie angewandt. Zudem werden Autonomiestufen und deren rechtliche Grundlage in Deutschland aufgeführt und diskutiert.
Hierbei wird auf die Norm für die funktionale Sicherheit, die ISO 26262 und auf die Norm für die Sicherheit der Funktion, die ISO 21448 eingegangen. Es wird erläutert, welchen Zweck die Anwendung der ISO 26262 hat und wie sie aufgrund der zunehmenden Komplexität in der Automobilbranche durch die ISO 21448 (SOTIF) ergänzt wird. Dazu wird herausgearbeitet, wann die ISO 26262 an ihre Grenzen stößt und wie unabdingbar die Anwendung von SOTIF wird.
Einhergehend mit der technologischen Entwicklung und der zunehmenden Komplexität treten nämlich vermehrt Aspekte auf, die mit der ISO 26262 allein nicht abgedeckt werden können. Sicherheitsaspekte nehmen zu und verändern sich mit neuen Komfort- und Assistenzsystemen kontinuierlich. Daher ist es auf-grund der sich ändernden Technologien und derer Komplexität unabdingbar, bestehende Ansätze zu verbessern und zusätzliche neue Methoden für die Sicherheit des Endproduktes zu entwickeln und neben den etablierten Methoden anzuwenden.
Welchen Einfluss dies auf ein modernes Lenksystem hat und wie in diesem Zusammenhang das Zusammenspiel der ISO 26262 und ISO 21448 mit klassischen Methoden wie der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) betrachtet werden muss, wird in dieser Arbeit dargestellt. Automobilhersteller sind heute bereits in der Lage Fahrzeuge automatisiert in bestimmten Betriebsgrenzen und Bereichen fahren zu lassen. Doch was muss getan werden, um sämtliche Betriebsgrenzen aufzuheben und ein Fahrzeug „autonom“ zu gestalten? Regulatorien, Standards und Richtlinien sind bereits heute auf dem besten Weg dorthin, doch ist es in der Praxis tatsächlich realisierbar?
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Klarstellung, ob Marketing im E-Sport ein gutes Konzept darstellt und die abschließende Erstellung eines Handlungskataloges, die es Unternehmen, die im E-Sport Marketing betreiben möchten, ermöglicht dieses zu planen
und strategisch umzusetzen. Hierfür wird zunächst eine SWOT-Analyse erstellt, die einen systematischen Überblick über die gegenwärtige Marktsituation im E-Sport verschaffen soll. Anschließend erfolgt eine quantitative Studie in Form einer Umfrage, die die Demografie, das Verhalten und die Interessen der Zuschauer/innen im E-Sport aufdecken soll, sodass relevante Inhalte für den Handlungskatalog erkannt und sortiert werden können. Die SWOT-Analyse deckt dabei auf, dass der E-Sport-Markt einen hochtechnologischen Sektor mitsamt einer großen Auswahl an Werbeplattformen darstellt, die gewinnbringend eingesetzt werden können. Die empirische Forschung zeigt, dass Zuschauer/innen im E-Sport nicht nur Werbeinhalte aller Unternehmen akzeptieren, sondern diese auch verstärkt wahrnehmen, da ein hohes Interesse besteht,
den E-Sport über verschiedene Wege zu verfolgen.
Durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung sind, nicht nur Nutzer:innen
sozialer Medien, kaum noch Grenzen gesetzt. Hier stehen erhebliche Nutzungspotenziale
digitaler Technologien, nahezu unerforschten Auswirkungen, auf die Anwender:innen,
gegenüber (Netzwerk Stiftungen und Bildung, 2021).
Die Zahlen der Social Media Nutzer:innen steigen. Derweil verzeichnet sich, unter den
beliebtesten Social Media Plattformen, zu meist in der jüngeren Altersgruppe, der Großteil
der Anwender:innen (ARD & ZDF, zitiert nach de.statista.com, 2021). Während die
Methoden der Designer:innen immer weiter ausgereift werden und sich dabei neuester
Erkenntnisse der Psychologie und Verhaltensforschung bedienen. So wird unter dem
Begriff Dark Patterns beschrieben, dass sich Designer:innen Wissen über menschliches
Verhalten und die Wünsche der Anwender:innen zu Nutze machen, um dezeptive Funktionalitäten
zu implementieren, die nicht im Interesse der Anwender:innen liegen (Gray,
Kou, Battles, Hoggatt & Toombs, 2018).
In den Bildungsbereichen fehlt es jedoch bisher, vor Allem in Bezug auf Selbstbestimmung
im digitalen Anwendungskontext, an Konzepten zur Auseinandersetzung mit den
Auswirkungen von Dark Patterns auf die persönliche bzw. selbstbestimmte Nutzung.
In diesem Zusammenhang ist das Ziel der vorliegenden Arbeit die Erarbeitung eines
Workshop Konzepts, zur problemorientierten Diskussion von Dark Patterns, unter adoleszenten
Anwender:innen und deren Förderung im selbstbestimmten Umgang mit Social
Media.
Zudem folgt in diesem Rahmen eine qualitative Erhebung, um zu erfassen, ob die Teilnehmer:
innen fähig sind sich mit der Thematik Dark Patterns auseinanderzusetzen und
in der Lage sind Lösungsansätze zu entwickeln, um den Auswirkungen von Dark Patterns
entgegenzuwirken und die eigene selbstbestimmte Social Media Nutzung zu fördern.
Stichworte des Autors:
Dark Patterns, Social Media, digitale Selbsbestimmung, Workshop Konzept, Qualitative
Erhebung
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden Dehnungsmessstreifen (DMS)
mittels Faktor kalibriert, da die DMS unterschiedlich positioniert sind. Auf
Grund der manuellen Applikation stellen die DMS unterschiedliche Dehnungen
dar, dies soll mit Hilfe einer Kalibrierung der DMS verhindert werden. Damit
die DMS kalibriert werden können, werden die DMS in einer Viertelbrücke
gemessen und anschließend mit Hilfe einer Messkarte in Matlab eingelesen.
Im Matlab werden die Daten anschließend weiterverarbeitet, so dass jeder
DMS seinen eigenen Faktor bekommt. Anschließend werden die DMS in eine
Vollbrücke und Zweiviertelbrücke verrechnet, damit die reine Biegedehnung
sowie reine Zugdehnung berechnet werden kann.
In this scientific research, an innovative sensor system is developed to prevent child heatstrokes in vehicles. The system incorporates a 24 GHz Continuous-Wave (CW) radar system, which identifies vital signs of an infant through a 4-by-1 patch antenna array embedded in a specifically designed circuit board. Intelligent signal processing algorithms analyze data generated by the radar chip and execute processing tasks on a robust microcontroller. The child’s respiration
rate can be extracted qualitatively from the data in nearly real-time, enabling the system to differentiate between a child and a mere shopping bag on the seat. In the event of identifying a critical condition, the system transmits this information via a data bus to a central ECU within the vehicle. This ECU is integrated with GSM and GPS connections, allowing communication with the driver or emergency services. The development of the sensor system adheres to existing
automotive industry standards, featuring a cost-effective design intended as a prototype for large-scale production. Through rigorous evaluation across various scenarios, including realworld
situations with children, the sensor system is refined. The continuously reliable function of the developed radar-based sensor system holds the potential to save children’s lives, making
a major contribution to automotive safety.
Der Stahlbau und Bauteile aus Stahl sind in der heutigen Welt unentbehrlich. Neben
der Verwendung von Stahl und Stahlträgern im Brückenbau, werden zum Beispiel
Stahlträger, in unterschiedlichen Formen und Variationen für die Bereiche Beton-,
Anlagen-, Industrie-, aber auch Maschinenbau verwendet.
Die Verbindung dieser Erzeugnisse aus Stahl, die in verschiedenen Profilen vorlie-
gen, wird unter Einsatz diverser Möglichkeiten realisiert. Dabei wird in der DIN 8580
zwischen folgenden Verbindungsmöglichkeiten unterschieden:
▪ unlösbare Verbindungen, wie z.B. Schweißverbindungen,
▪ lösbare Verbindungen, wie z.B. Schraubverbindungen,
▪ bedingt lösbare Verbindungen, wie z.B. Nietverbindungen.[1]
Im Stahlbau werden Verbindungen hauptsächlich geschweißt, wobei hier zwischen
Schweißen in der Vorfertigung und Schweißen auf der Baustelle bzw. der Montage
unterschieden wird. In der Regel werden die Bauteile, bevor diese auf die Baustelle
gelangen, in der Vorfertigung oder der Werkstatt hergestellt. Während der Montage
wiederum werden in der Regel die gering beanspruchten Verbindungen, oder wenn
Baustellennähte unvermeidbar sind [2], geschweißt.
Gemäß der DIN 1910-100 [3] wird das Schweißen bei dem zwei oder mehr Teile
unter Anwendung von Wärme und/oder Druck sowie mit oder ohne Schweißzusatz
miteinander verbunden werden als Fügeprozess definiert.
Durch den schweißtechnisch bedingten Wärmeeinfluss auf den Werkstoff, entstehen Imperfektionen. Diese Imperfektionen beschreiben unerwünschte Abweichun-
gen der Bauteile und werden unterschieden zwischen [4]:
▪ geometrische Imperfektionen
▪ strukturelle Imperfektionen
▪ geometrische Ersatzimperfektionen
Im Prozess der Nachweisführung von stabilitätsgefährdeten Bauteilen sind diese
Imperfektionen zwingend zu berücksichtigen, da diese einen maßgebenden Einflussfaktor auf das Tragverhalten von Bauteilen darstellen können.
Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen Kleinteilversuche an längsausgesteiften
Beulfeldern durchgeführt werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt hierbei auf der Her-
stellung der geschweißten Plattenbauteile und der Messung der entstehenden geometrischen Imperfektionen.
Die vorliegende Bachelorarbeit im Fachbereich Bauingenieurwesen beschäftigt sich mit der Verdrehbarkeit von gelenkigen Anschlüssen im Stahlhochbau. In der Praxis und Literatur des Stahlbaus treten verschiedene gelenkige Anschlusskonstruktionen in Erscheinung, die ohne ausreichende Nachweise als gelenkig bezeichnet werden. Ein
Grund für die Annahme einer gelenkigen Verbindung ist, dass in der Literatur zu Anschlüssen im Stahlbau und in der DIN EN 1993-1-8: Bemessung von Anschlüssen die Nachweise der Gelenkeigenschaften und somit der Verdrehbarkeit von vermeintlich gelenkigen Anschlüssen nicht eindeutig anwendbar sind. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es zu ermitteln, ob verschiedene, vorgeblich gelenkige Anschlüsse, tatsächlich Gelenkeigenschaften aufzeigen. In einem weiteren Schritt werden vereinfachte Methoden entwickelt, um eine Verdrehbarkeit und Gelenkwirkung der Anschlussvarianten nachzuweisen.
Zunächst werden Beispielaufgaben aus Literaturquellen von verschiedenen Autoren zusammengestellt und im Hinblick auf die Qualität und Vollständigkeit ausgewertet.
Dazu werden eigenständig Kriterien ausgewählt. Die Bewertung anhand der Kriterien erfolgt zuerst je einzelnem Beispiel, um anschließend in einem zweiten Schritt alle Beispielaufgaben zu vergleichen, sodass Vor- und Nachteile erkennbar sind. Die Beispiele umfassen Anschlüsse mit Stirnplatte, Fahnenblech, Doppelwinkel und Knaggen sowie Trägerstöße.
Ein weiterer Teil der Literaturrecherche ist die Erfassung der vorhandenen Nachweismethoden der Verdrehbarkeit von gelenkigen Anschlüssen im Stahlbau. Für die Erfassung liegen zwei Herausgaben der European Convention for Constructional Steelwork (ECCS) über die Ausführung von Anschlüssen im Stahl- und Verbundbau und Konstruktionsempfehlungen von gelenkigen Stahlanschlüssen vor. Zudem werden die Nachweise der Verdrehbarkeit aus diesen Veröffentlichungen in der Stahlbaufibel aufgegriffen und erweitert. Die Unklarheiten und Anwendungsgrenzen der vorhandenen Methoden aus [4, 5, 6] werden hervorgehoben. Weiterhin wird die Klassifizierung von Anschlüssen nach untersucht.
Die Literaturrecherche und Auswertung wird abgeschlossen, indem eine Überprüfung der ausreichenden Gelenkeigenschaften der zusammengestellten Beispielaufgaben erfolgt. Hierzu werden die vorhandenen Nachweismethoden der Verdrehbarkeit auf die jeweiligen Anschlusskonstruktionen angewendet.
Die Analyse der vorhandenen und die Entwicklung von vereinfachten Methoden zum Nachweis der ausreichenden Verdrehbarkeit von gelenkigen Anschlüssen bilden den Hauptteil dieser Bachelorarbeit. Die Untersuchung der Prinzipien und Mechanismen, auf denen die existierenden Nachweismethoden aufbauen, dient als Grundbaustein für
die Entwicklung neuer vereinfachter Methoden, um ausreichende Gelenkeigenschaften und Verdrehbarkeit überprüfen zu können.
In recent years, the healthcare industry has increasingly relied on modern technologies.
Conventional methods are supported by Big Data methods or are being
investigated in the research. Has Big Data become more relevant in medicine in recent years? What does the future look like? In which medical subject area is Big Data being applied? These questions will be clarified during the thesis. In the first part, the usage of Big Data in medicine is shown and then, by using a bibliometric analysis, the importance and development of Big Data in medicine is presented.
Afterwards, there is a discussion of the results followed with a summary and the future perspective. This thesis gives an overview about the currently technological possibilities and the potentials of Big Data in healthcare and medicine.
Sensor-/Aktorsystem zur Überwachung und Unterstützung der Thermoregulation von Intensivpatienten
(2023)
Diese Bachelorarbeit ist dem Thema Sensor-/Aktorsystem zur Überwachung und Unterstützung von Intensivpatienten gewidmet, einem Bereich, der durch schnelle Fortschritte in der Technologie und der Biomedizin beeinflusst wird. Hier bildet die Körperkerntemperatur einen entscheidenden Bestandteil und einen bedeutenden physiologischen Parameter, der nicht nur für die Funktion des menschlichen Körpers wesentlich ist, sondern auch wertvolle Informationen über den Gesundheitszustand eines Patienten liefert. Im Rahmen dieser Arbeit werden sowohl die physiologische Bedeutung als auch die technologischen Methoden zur Messung der Körperkerntemperatur behandelt. Das Ziel ist, ein Verständnis für die Notwendigkeit einer präzisen Überwachung dieser Parameter bei Intensivpatienten zu entwickeln, indem die Grundlagen der Körperkerntemperatur und ihre Bedeutung für den Organismus im Fokus stehen. Die Einbeziehung von Sensor- und Aktorsystemen in die Intensivmedizin verspricht eine bessere Pflege und klinische Entscheidungsfindung, was zu optimierten Behandlungsergebnissen führen kann. Das Thema der vorliegenden Arbeit hat eine Relevanz für die moderne Gesundheitsversorgung und intendiert wird, Einblicke in innovative Ansätze zur Verbesserung der Pflege von Intensivpatienten zu bieten. Zudem soll die Gesundheitsversorgung der allgemeinen Gesellschaft weiter vorangebracht werden.
Prediction of movement onset and direction based on muscle activity during reaching movements
(2021)
Electromyography as a technology allows one to be able to measure muscle activity, which in turn can be used to detect movement direction and onset. The process for this classification problem often involves a multitude of various extracted features and classification techniques, that differ a lot across different scientific papers. This thesis analyzed different features and classifiers and tackled a center out reaching task to determine a good workflow for classifying
arm movement direction. The data was recorded with 6 sEMG electrodes
placed on the upper arm of 5 healthy participants.
The different experiments show good classification accuracy of over 96 % in a reaching task with 16 targets placed in a circle within reaching distance. The results also show that the classification accuracy did not differ a lot between features. The individual EMG channels also display high correlation, which suggests a possible reduction in necessary electrodes. Classification accuracy
before movement onset also only dropped by 2 % compared to the accuracy of the whole time window of a reaching motion. This seems especially vital to ensure proper support via prosthesis or orthesis for people with heavily impaired movement.
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.
Die fortgeschrittene Entwicklung von AR, VR und MR ermöglichen ein
breites Anwendungsspektrum der Technologie. Das Ziel der vorliegenden
Bachelorarbeit ist es herauszufinden ob der Einsatz von AR, VR und MR
Potenzial in der innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen hat. Dazu wurden folgenden Forschungsfragen aufgestellt: Wird AR, VR oder MR bereits in nicht technischen Bereichen für die innerbetriebliche Weiterbildung angewendet? Welche Anforderungen müssen erfüllt sein, um MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung einzusetzen? Unterscheiden sich die Meinungen hinsichtlich des Potenzials von MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung von Führungskräften zu nicht Führungskräften?
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine Literaturrecherche
und eine quantitative Befragung durchgeführt. AR, VR und MR in der
innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen sind
bereits Bestandteil in unterschiedlichen Studien. Die Literaturrecherche und die Befragung ergaben zudem, dass die Technologie bereits in unterschiedlichen nicht produzierenden Branchen angewendet wird.
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
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.
Ziel dieser Arbeit ist es, eine deutlich definierte Markenidentität für DigiCerts zu konzipieren. Zu diesem Zweck wird das Markensteuerrad von Esch (2018, S.98) angewandt, um in detaillierten Schritten eine nützliche Markenidentität aufzubauen. Mithilfe dieser soll anschließend folgende Fragestellung beantwortet werden: Wie kann sich DigiCerts in der Hochschullandschaft positionieren? Zur Beantwortung der zugrunde liegenden Frage, wird die Positionierungspyramide von Esch(2009, S. 163)genutzt.
Insgesamt soll mithilfe dieser Arbeit eine für DigiCerts anwendbare Identität aufgebaut werden.
Die Nutzung von Robotern hat stark zugenommen und die Wirkung auf Menschen grundlegend
verändert. Roboter wurden in unsere Gesellschaft eingeführt, jedoch berichten Studien darüber,
dass ihre soziale Rolle immer noch unklar ist (Bartneck & Hu, 2008).
Es gibt es immer mehr Filme, die das Bild von Robotern prägen, zudem gibt es immer mehr
Roboter, die in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, zum Beispiel die Robbe Paro, die Patient:innen in Altenheimen hilft (Schneider, 2021). Auch in Einkaufszentren können Roboter
eingesetzt werden. Hierbei konnte eine Studie in Japan in einer Shopping-Mall zeigen, dass Menschen einen Roboter missbrauchen, vor allem wenn sie sich unbeobachtet fühlen (Nomura et al., 2014). Durch die zunehmende Präsenz von Robotern geriet dieses Phänomen des Robot-
Abuse zunehmend in den wissenschaftlichen Fokus.
Thematisch lässt sich der Gegenstand dieser Abschlussarbeit in ebendiesen Bereich von Robot-
Abuse einordnen, denn sie bezieht sich explizit auf das Empathieverhalten der
Teilnehmer:innen der in dieser Arbeit durchgeführten Studie während eines beobachteten
Robotermissbrauchs. Dabei wird zusätzlich betrachtet, wie sich der Grad der
Anthropomorphisierung auswirkt und wie er wahrgenommen wird. Zudem werden die
unterschiedlichen Wahrnehmungen der Geschlechter betrachtet. Vor diesem Hintergrund soll folgende Forschungsfrage beantwortet werden: Gibt es einen Unterschied im Empathieempfinden in Bezug auf das Geschlecht? Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es dabei,
die Unterschiede im Empathieverhalten bei Robotern mit verschiedenen Graden der
Anthropomorphisierung während eines nonverbalen Robotermissbrauchs zu untersuchen und
einen Überblick über die vorhandene Literatur zu schaffen.
Dafür wird eine Onlinestudie mit einem 2x3-Between-Subjects-Design durchgeführt. In der
Studie werden drei Roboter verwendet: NAO, MiRo-E und der Staubsaugroboter Kobold. Die Teilnehmer:innen sehen eines von drei selbst erstellten Videos, in denen der jeweilige Roboter
getreten wird. Zudem wurde eine Literaturrecherche zu den Themen Anthropomorphismus,
Robot-Abuse, Geschlechterunterschiede und Empathie durchgeführt, um die theoretische Herleitung zu erläutern und aufzuarbeiten.
In dieser Bachelorarbeit werden dafür zunächst die relevanten theoretischen Grundlagen
betrachtet. Diesbezüglich werden in Kapitel 2 die Begriffe Anthropomorphismus, Robot-Abuse,
Geschlechterunterschiede und Empathie erläutert. Anschließend werden die Ergebnisse ausführlich aufgezeigt und diskutiert. Zum Schluss wird in einem Fazit die Eingrenzung dieser
Studie und ein Ausblick auf eine weitere Studie aufgezeigt.