Refine
Year of publication
- 2022 (32) (remove)
Document Type
- Bachelor Thesis (13)
- Conference Proceeding (10)
- Article (7)
- Master's Thesis (1)
- Preprint (1)
Has Fulltext
- yes (32)
Is part of the Bibliography
- no (32)
Keywords
- Agile Softwareentwicklung (8)
- Telearbeit (7)
- Agilität <Management> (4)
- Agile methods (3)
- Agile software development (3)
- COVID-19 (3)
- Verwaltung (3)
- Arbeitsqualität (2)
- Computersicherheit (2)
- Deep learning (2)
Institute
- Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik (32) (remove)
High-performance firms typically have two features in common: (i) they produce in more than one country and (ii) they produce more than one product. In this paper, we analyze the internationalization strategies of multi-product firms. Guided by several new stylized facts, we develop a theoretical model to determine optimal modes of market access at the firm–product level. We find that the most productive firmssell core varieties via foreign direct investment and export products with intermediate productivity. Shocks to trade costs and technology affect the endogenous decision to export or produce abroad at the product-level and, in turn, the relative productivity between parents and affiliates.
Complex Event Processing (CEP) is a modern software technology for the dynamic analysis of continuous data streams. CEP is able of searching extremely large data streams in real time for the presence of event patterns. So far, specifying event patterns of CEP rules is still a manual task based on the expertise of domain experts. This paper presents a novel batinspired swarm algorithm for automatically mining CEP rule patterns that express the relevant causal and temporal relations hidden in data streams. The basic suitability and performance of the approach is proven by extensive evaluation with both synthetically generated data and real data from the traffic domain.
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.
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.
AlphaGo’s victory against Lee Sedol in the game of Go has been a milestone in artificial intelligence. After this success, the team behind the program further refined the architecture and applied it to many other games such as chess or shogi. In the following thesis, we try to apply the theory behind AlphaGo and its successor AlphaZero to the game of Abalone. Due to limitations in computational resources, we could not replicate the same exceptional performance.
Nowadays, problems related with solid waste management become a challenge for most countries due to the rising generation of waste, related environmental issues, and associated costs of produced wastes. Effective waste management systems at different geographic levels require accurate forecasting of future waste generation. In this work, we investigate how open-access data, such as provided from the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), can be used for the analysis of waste data. The main idea of this study is finding the links between socioeconomic and demographic variables that determine the amounts of types of solid wastes produced by countries. This would make it possible to accurately predict at the country level the waste production and determine the requirements for the development of effective waste management strategies. In particular, we use several machine learning data regression (Support Vector, Gradient Boosting, and Random Forest) and clustering models (k-means) to respectively predict waste production for OECD countries along years and also to perform clustering among these countries according to similar characteristics. The main contributions of our work are: (1) waste analysis at the OECD country-level to compare and cluster countries according to similar waste features predicted; (2) the detection of most relevant features for prediction models; and (3) the comparison between several regression models with respect to accuracy in predictions. Coefficient of determination (R2), Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), respectively, are used as indices of the efficiency of the developed models. Our experiments have shown that some data pre-processings on the OECD data are an essential stage required in the analysis; that Random Forest Regressor (RFR) produced the best prediction results over the dataset; and that these results are highly influenced by the quality of available socio-economic data. In particular, the RFR model exhibited the highest accuracy in predictions for most waste types. For example, for “municipal” waste, it produced, respectively, R2 = 1 and MAPE = 4.31 global error values for the test set; and for “household” waste, it, respectively, produced R2 = 1 and MAPE = 3.03. Our results indicate that the considered models (and specially RFR) all are effective in predicting the amount of produced wastes derived from input data for the considered countries.
Die Covid-19 Pandemie hat zu einem signifikanten Anstieg der Remote Work geführt. Die Veränderung in der Interaktion und Kollaboration ist für viele agile Teams eine Herausforderung gewesen. Diverse Studien zeigen unterschiedliche Effekte und Auswirkungen auf die Zusammenarbeit agiler Teams während der Pandemie. So ist die Kommunikation sachlicher und zielgerichteter geworden. Ebenso wird eine Verminderung des sozialen Austauschs in den Teams berichtet. Unser Artikel thematisiert die Veränderung der Interaktion in agilen Teams durch die Remote Work. Wir haben eine qualitative Fallstudie bei einem agilen Software-Entwicklungsteam bei Otto durchgeführt. Unsere Ergebnisse zeigen einen Zusammenhang zwischen den Auswirkungen auf die Interaktion und der persönlichen Autonomie der Team-Mitglieder. Darüber hinaus haben wir keine signifikanten negativen Effekte durch die veränderte Interaktion auf die agile Arbeitsweise festgestellt.
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.
In zahlreichen Fachbüchern wird „Digital Leadership“ zur Unterstützung der digitalen Transformation propagiert. Im Rahmen eines Forschungsprojektes wurden die hierin vertretenen Führungsansätze mit aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnissen abgeglichen. Fazit: Die Bücher stellen durchgängig altbewährte Führungskonzepte vor - neuere wissenschaftliche Erkenntnisse enthalten sie kaum.
Even for the more traditional insurance industry, the Microservices Architecture (MSA) style plays an increasingly important role in provisioning insurance services. However, insurance businesses must operate legacy applications, enterprise software, and service-based applications in parallel for a more extended transition period. The ultimate goal of our ongoing research is to design a microservice reference architecture in cooperation with our industry partners from the insurance domain that provides an approach for the integration of applications from different architecture paradigms. In Germany, individual insurance services are classified as part of the critical infrastructure. Therefore, German insurance companies must comply with the Federal Office for Information Security requirements, which the Federal Supervisory Authority enforces. Additionally, insurance companies must comply with relevant laws, regulations, and standards as part of the business’s compliance requirements. Note: Since Germany is seen as relatively ’tough’ with respect to privacy and security demands, fullfilling those demands might well be suitable (if not even ’over-achieving’) for insurances in other countries as well. The question raises thus, of how insurance services can be secured in an application landscape shaped by the MSA style to comply with the architectural and security requirements depicted above. This article highlights the specific regulations, laws, and standards the insurance industry must comply with. We present initial architectural patterns to address authentication and authorization in an MSA tailored to the requirements of our insurance industry partners.