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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.
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.
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.
Die gesetzlich vorgesehene Bereitstellung von Digitalisierungsangeboten stellt öffentliche Verwaltungen vor steigende Herausforderungen. Aufgrund der Heterogenität der Nutzerinnen und Nutzer ist es für öffentliche Verwaltungen häufig problematisch, klare Anforderungen zu erheben und zu erfüllen. Hinzukommen strukturelle und organisatorische Gegebenheiten wie beispielsweise ausgeprägte Entscheidungshierarchien, die eine nutzerzentrierte Vorgehensweise erschweren können. Darüber hinaus sieht sich die öffentliche Verwaltung zunehmend mit komplexer werdenden Problemen konfrontiert. Es stellt sich daher die Frage, wie in der öffentlichen Verwaltung ein moderner Ansatz zur Nutzerzentrierung und Problemlösung eingesetzt werden kann. Dieser Artikel präsentiert die Ergebnisse einer Einzelfallstudie bei der Niedersächsischen Landesbehörde für Straßenbau und Verkehr (NLStBV). Wir haben mit einer Fokusgruppe einen Design-Thinking-Workshop durchgeführt, um Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten des Ansatzes in der öffentlichen Verwaltung zu identifizieren. Auf Basis einer SWOT-Analyse haben wir die Ergebnisse untersucht und geben vier konkrete Handlungsempfehlungen für die Einführung sowie Nutzung von Design Thinking.
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
Gutes Arbeiten für Mitarbeiter ist je nach Arbeitskontext unterschiedlich zu bewerten, hängt jedoch von der Gestaltung bestimmter Kontextfaktoren ab. Die Kontextfaktoren guter Arbeit sind der zentrale Forschungsgegenstand dieser Arbeit. Dabei steht ein E‑Commerce-Team (EC-Team) von Otto im Fokus der Untersuchungen.
Das Ziel unseres Artikels ist es, die Kontextfaktoren zu analysieren, die dazu führen, dass gute Arbeit ermöglicht wird. Dabei ist eine auf Dauer funktionierende Arbeitsweise gesucht, welche eine hohe Arbeitsqualität und -quantität ermöglicht. Dazu sind die beiden primären Ziele zu definieren, was gutes Arbeiten ausmacht und zum anderen die Kontextfaktoren für gutes Arbeiten innerhalb des EC-Teams bei Otto zu identifizieren.
Unsere Forschungsfrage lautet: Welche Kontextfaktoren sind für gutes Arbeiten bei Otto im EC-Team in der derzeitigen Remote-Arbeit besonders relevant und entsprechend gestaltbar?
Um die Forschungsfrage beantworten zu können, wird zunächst eine Literaturrecherche zur Definition von guter Arbeit vorgenommen. Anschließend wird untersucht, welche Faktoren laut Literatur zu einer guten Arbeit beitragen, um aus den resultierenden Faktoren Cluster zu bilden.
Die Cluster werden dem Otto EC-Team zur Abstimmung mit der Mehrpunktabfrage über das virtuelle Kollaborations-Tool MiroFootnote 2 zur Verfügung gestellt. Aufbauend auf dem Ergebnis der Abstimmung, werden ein Gamification Board, Erinnerungsmails und ein Stimmungsbarometer erstellt, um die Auswirkungen des Clusters im Rahmen eines Experiments zu analysieren.
Diese Maßnahmen werden innerhalb von zwei Wochen durchgeführt. Um die Erfahrungen der Probanden zu sammeln, werden anschließend Interviews durchgeführt und ausgewertet. Die Ergebnisse der Interviews fließen in die anschließende Handlungsempfehlung ein.
Hybride Arbeit: Wo und wie wollen Mitglieder agiler Softwareentwicklungsteams zukünftig arbeiten?
(2022)
Vor dem Ausbruch der COVID-19 Pandemie haben Mitglieder agiler Softwareentwicklungsteams üblicherweise gemeinsam im Büro gearbeitet. Durch die rasche Verbreitung des Coronavirus wurden diese Teams weltweit ins Home Office geschickt, um die Ausbreitung des Virus einzudämmen. Verschiedene Studien weisen darauf hin, dass viele Mitglieder agiler Softwareentwicklungsteams nach dem Ende der Pandemie nicht wieder in Vollzeit in das Büro zurückkehren wollen, sondern einen hybriden Ansatz zwischen dem Büro und dem Home Office präferieren. Das Ziel dieser Abschlussarbeit ist herauszufinden, wie Mitglieder agiler Softwareentwicklungsteams sich die Zukunft ihrer Arbeit vorstellen. Dazu wurde eine quantitative Datenerhebung in Form einer webbasierten Befragung mittels eines standardisierten Fragebogens unter Mitgliedern agiler Softwareentwicklungsteams durchgeführt. Das Ergebnis ist, dass eine flexible Wahl des Arbeitsortes erwartet wird, wobei das Home Office zukünftig der präferierte Arbeitsort sein wird. Einen Einfluss durch agile Rahmenwerke und den dazugehörigen Praktiken auf die Wahl des Arbeitsortes konnte nicht festgestellt werden. Für die Zukunft wird keine signifikante Produktivitätssteigerung durch ein hybrides Arbeitsmodell erwartet.
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.
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 Einführung einer elektronischen Stimmabgabe bei Kommunalwahlen (E-Voting) ist durch rechtliche und technische Herausforderungen derzeit nicht praktikabel umsetzbar. Untersuchungen zeigen, dass die Einführung zahlreiche Vorteile für die Wahlberechtigten und die Wahlbehörden haben könnte. Die zeitweise Einführung von E-Voting mit Wahlmaschinen wurde jedoch auch rechtlichen Gründen für unzulässig erklärt. So gab es in den letzten Jahren keine neuen Umsetzungsversuche.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Konzept für eine elektronische Stimmabgabe bei Kommunalwahlen entwickelt. Um das Konzept in das derzeitige Wahlsystem zu integrieren, wird die Briefwahl als Basis gewählt. Unter Zuhilfenahme von Gesetzestexten wird der Ablauf beschrieben und als Prozessdiagramm dargestellt. Anschließend werden Anforderungen an ein E-Voting-System aus der Literatur aufgenommen und durch die Bildung von Kernaussagen konsolidiert. In jedem ermittelten Briefwahl-Prozessschritt wird die Untersuchung elektronischer Möglichkeiten durch die Prüfung der Kernaussagen bewertet. Anschließend wird die geeignetste elektronische Möglichkeit in das Konzept übernommen.
Die ermittelten Möglichkeiten zeigen, dass durch den Einsatz von Vertrauensdiensten und Vertrauensdiensteanbietern die Anforderungen erfüllt werden können. Daraus ergibt sich ein Konzept, welches mithilfe aktueller technischer und rechtlicher Entwicklungen eine elektronische Stimmabgabe ermöglichen kann. Unter der ganzheitlichen Betrachtung des Wahlsystems sind jedoch noch viele Herausforderungen zu beachten, die in dieser Arbeit nicht näher erläutert wurden. Die Entwicklungen der letzten Jahre begünstigen die Konzeptionierung einer elektronischen Stimmabgabe. Diesem steht jedoch weiterhin Herausforderungen durch fehlende rechtliche Bewertung, mangelndes Vertrauen, Gesetze, Verordnungen und Medienbrüche entgegen, die vor dem Einsatz bewältigt werden müssen.