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Die Arbeit untersucht die Anwendung von maschinellem Lernen zur Erkennung von Aktivitäten von Schiffen anhand von AIS-Signalen. Das Automatic Identification System (AIS) wird von Schiffen genutzt, um Informationen über ihren Status in regelmäßigen Intervallen zu übertragen. Auf Basis der Daten wurden mithilfe von Machine Learning-Algorithmen aus der Gruppe der überwachten Klassifikationsalgorithmen Modelle gelernt, die in der Lage sind zu erkennen, welcher Aktivität ein Schiff zu einem Zeitpunkt nachgeht.
Da das erfolgreiche Lernen eines Modells von einer sorgfältigen Datenvorbereitung abhängt, wurden verschiedene Verfahren zur Datenvorbereitung verwendet. Anschließend wurden verschiedene Algorithmen eingesetzt, darunter der Random Forest und k-NN, um Modelle zu lernen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Aktivitäten mit einer Genauigkeit von bis zu 99% erkannt werden konnten, wenn in der Datenvorbereitung geeignete Verfahren gewählt wurden.
Nachhaltiges Anforderungsmanagement mit externen IT-Dienstleistern in der öffentlichen Verwaltung
(2023)
Kontext: Der Einfluss der Organisationskultur und -struktur auf das Outsourcing von IT-Prozessen in der öffentlichen Verwaltung wird untersucht.
Zielsetzung: Es wird die Wirkung der kulturellen und strukturellen Besonderheiten der öffentlichen Verwaltung auf die Zusammenarbeit mit externen IT-Dienstleistern erforscht. Ziel ist die Entwicklung eines nachhaltigen, zukunftswirksamen Konzepts des Anforderungsmanagements.
Methode: Expert*inneninterviews mit einer anschließenden qualitativen Inhaltsanalyse nach der Methodik von Gläser und Laudel werden durchgeführt.
Ergebnisse: Die Struktur der öffentlichen Verwaltung ist stark fragmentiert; die Kultur geprägt von Risikoaversion und bürokratischem Handeln.
Konklusion: Eine Kombination aus Kommunikations-, Wissens- und Beziehungsmanagement ermöglicht ein nachhaltiges Anforderungsmanagement.
Daten sind für jedes Unternehmen die treibende Kraft und die konsistenteste Quelle für qualifizierte Entscheidungsprozesse. Für die optimale Nutzung der vorliegenden Daten über alle Geschäftsbereiche hinweg wird das Datenmanagement benötigt, jedoch bringt dessen Einführung große Herausforderungen mit sich. Wird es nicht eingeführt bzw. umgesetzt hat dies Folgen für das Unternehmen wie z. B. Wettbewerbsnachteile und hohe Kosten. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es von Datenmanagement, den Nutzen aufzuzeigen, die Herausforderungen zu identifizieren und Lösungsansätze zu untersuchen bzw. eigene zu entwickeln. Das Ergebnis ist eine Untersuchung und ein Vergleich des Nutzens, der Herausforderungen sowie der Lösungsansätze im Datenmanagement, zwischen Literatur und einem Anwendungsfall.
An der Hochschule Hannover wird das Lern-Management-System Moodle eingesetzt. Für die dort verfügbare Quizfunktion wurde der neue Fragetyp MooPT (Moodle Programming Task) von der Abteilung Informatik der Fakultät IV entwickelt. Einem solchen Quiz muss immer ein Frageverhalten zugewiesen werden. Die Frageverhalten, welche Moodle standardmäßig anbietet, sind nicht mit dem MooPT-Fragetypen kompatibel. Aus diesem Grund müssen diese angepasst werden. Dies wurde bereits für zwei der acht Standard-Frageverhalten von der Abteilung Informatik durchgeführt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung der restlichen Verhalten für den MooPT-Fragetypen. Dabei wird die Moodle-Quiz-Komponente und der MooPT-Fragetyp mit seinen Frageverhalten analysiert. Anschließen wird auf Basis dieser Analyse die Entwicklung der restlichen Frageverhalten erläutert.
Der Quellcode der Moodle-Plattform ist in PHP geschrieben und somit auch der des MooPT-Fragetypen und der der Frageverhalten. Auf GitHub stehen die Implementierungen der entwickelten Frageverhalten unter der GPL-Lizenz zur Verfügung:
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_adaptivemoopt
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_adaptivemooptnopenalty
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_deferredmooptcbm
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_immediatemooptcbm
https://github.com/LennartRolfes/moodle-qbehaviour_interactivemoopt
Im ländlichen Raum können Mobilitätsbedarfe schwer über den öffentlichen Personennahverkehr gedeckt werden. Wie diese Bedarfslücke über den Einsatz kombinierter Transportkonzepte von Personen und Gütern reduziert werden kann, wird prototypisch über eine agentenbasierte Simulationsanwendung in der Simulationssoftware AnyLogic untersucht. Reale Mobilitätsdaten werden dabei jedoch nicht berücksichtigt.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Verbesserung der Datengrundlage des Prototypen mit Hilfe von Machine Learning. Unter Verwendung des Forschungsansatzes Design Science Research wurden ML-Modelle entlang des CRISP-DM Frameworks entwickelt. Diese verarbeiten die zur Verfügung stehenden Mobilitätsdaten und können nach deren Integration in den Prototypen zur Parametrierung genutzt werden. Im Zuge der Arbeit werden dazu geeignete Parameter identifiziert, die Mobilitätsdaten beschafft und umfangreich für das Modelltraining in H2O Driverless AI transformiert. Das beste ML-Modell wird in den Prototypen integriert und es werden notwendige Anpassungen vorgenommen, um die Parametrierung zu ermöglichen. Die anschließende Evaluation der Simulationsanwendung zeigt eine datenbasierte und realitätsgetreuere Simulation des simultanen und kombinierten Transports von Personen und Gütern.
Bis heute ist völlig unbekannt, ob wir allein im Universum sind. Um auf dieses Thema eine Antwort zu finden, überprüft diese Bachelorarbeit, ob Convolutional (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) für die Erkennung außerirdischer Signale geeignet sind.
Das Ziel war dabei, in einem Datensatz bestehend aus Spektrogrammen mehr als 50% aller außerirdischer Signale zu erkennen, da nur so ein Neuronales Netzwerk ein besseres Resultat als eine zufällige Klassifikation liefert, bei der im Mittel 50% aller Signale erkannt werden.
Dabei zeigte sich, dass sich mit beiden Varianten der Neuronalen Netzwerke bis zu 90% aller Signale erkennen lassen, die Vorhersagen von CNNs allerdings verlässlicher sind. RNNs bieten hingegen aufgrund ihrer geringeren Größe einen deutlich leichtgewichtigeren Ansatz und führen zu einer signifikanten Speicherersparnis.
Daraus folgt, dass Neuronale Netzwerke bei der Suche nach außerirdischem Leben im Universum helfen können, um die Frage „Sind wir allein im Universum?“ endgültig zu beantworten.
Ziel der nachfolgenden Arbeit ist die Erhebung des aktuellen Stands der Digitalisierung in der Landwirtschaft. Es gilt herauszufinden, wie weit landwirtschaftliche Betriebe in Deutschland heute bereits digitalisiert sind. Parallel dazu soll erörtert werden, welche Gründe eine weitergehende Digitalisierung gegenwärtig verhindern. Dabei ist zu berücksichtigen, welche Bedeutung Digitalisierung in der Landwirtschaft hat. Zur Beantwortung der Forschungsfrage werden sowohl qualitative (Systematische Literaturanalyse) als auch quantitative Forschungsmethoden (Online-Umfrage mit anschließender statistischer Auswertung) angewendet. Wesentliche Erkenntnisse dieser Arbeit sind, dass die Messung von Digitalisierungsgraden landwirtschaftlicher Betriebe mittels eines Reifegradmodells signifikante Unterschiede in der deutschen Landwirtschaft widerspiegeln und dass der Kostenfaktor einen erheblichen Druck auf den digitalen Wandel im Agrarsektor ausübt. Generationenwechsel, sowie herstellerübergreifende Lösungen stellen neben der Forderung von mehr Unterstützung seitens der Politik und öffentlicher Institutionen Diskussionspunkte dieser Abschlussarbeit dar.
Bisher wurde die automatisierte Bewertung von Übungsaufgaben in LON-CAPA angeboten und mit mehreren Werkzeugen umgesetzt, darunter der JFLAP-Wrapper, der die Grundlage dieser Arbeit bildet. Daraus soll ein vollständiges eigenstehendes Programm erarbeitet werden, dass auch an andere Lernmanagementsysteme angebunden werden kann. Dabei erhält es den neuen Namen GraFLAP. Dazu wurden die Bewertungsprozesse im JFLAP-Wrapper zusammen gelegt und eine neue Schnittstelle nach ProFormA-2.1-Standard ergänzt. Außerdem sollte die Wartbarkeit verbessert werden, sodass zukünftige weiterführende Arbeiten erleichtert werden. Dazu wurden neue Datenstrukturen und Prozesse integriert, unter anderem ein einheitlicher Build-Prozess mit Maven und automatisierte Tests mit JUnit. GraFLAP bietet nun eine standardisierte Schnittstelle, übernimmt alle Bewertungsprozesse und ist so nun vollständig unabhängig von Lernmanagementsystemen.
Die Arbeit hat das Ziel, Volumendaten effizient zu visualisieren, ohne diese in ein alternatives Repräsentationsformat wie Polygonnetze zu überführen. Dafür werden Voxel sowie ein Raycasting-Ansatz verwendet. Die Elemente des Volumens werden als Voxel (=volumetrische Pixel), das Volumen nachfolgend als ein dreidimensionales Array aus Voxel bezeichnet. Für jeden Pixel wird ein Strahl erzeugt, der das Array iterativ traversiert, wobei in jeder Iteration geprüft wird, ob das gegebene Volumenelement ein Datum hält oder nicht. Maßgeblich hierfür ist der von (Amanatides, Woo et al., 1987) vorgestellte Ansatz, den Strahl in solche Segmente zu zerlegen, die immer jeweils so lang wie der momentan zu untersuchende Voxel groß ist: In einer Iteration wird also immer genau ein Voxel untersucht. Die Arbeit wird diese Idee verfolgen, praktisch aber anders umsetzen und sie um eine zusätzliche Beschleunigungsstruktur ergänzen. Im Idealfall soll dieser Ansatz es erlauben, mindestens 512^3 Voxel in Echtzeit zu rendern. Der beschriebene Ansatz hat zusätzlich den Vorteil, dass Änderungen direkt sichtbar werden, weil für das anschließende Rendering, auf die modifizierten Daten zurückgegriffen wird.