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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.
In der Arbeit wird untersucht, wie der Einstieg in die WebGL-Programmierung erleichtert werden kann. Dafür wurde eine bestehende Entwicklungsumgebung um möglichst hilfreiche Fehlermeldungen erweitert. Außerdem gibt das System Rückmeldungen, wenn eine gegebene Übungsaufgabe nicht richtig oder unvollständig gelöst wurde. Hierzu werden neben dem Vergleich von bestehenden Hilfen für den Einstieg in WebGL, auch verschiedene Fehlerszenarien definiert und näher untersucht. Auf dieser Grundlage werden Anforderungen an die Anwendung gestellt und daraufhin umgesetzt.
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.
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.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war die Entwicklung einer voll funktionstüchtigen Webanwendung, die für den Anwendungsfall „Bronchokonstriktion“ Werkzeuge für die Darstellung und die händische Nachbearbeitung von Bilddaten und Vorhersagen aus Neuronalen Netzen bereitstellt. Dadurch können die Test- und Trainingsdatensätze für problematische Fälle erweitert werden. Konkret wurde die Anwendung durch die Verwendung von standardisierten und individuell auf das Problem zugeschnittenen Software-Engineering-Methoden sowie unter Beachtung allgemeiner Usability-Prinzipien entwickelt und evaluiert. Diese Bachelorarbeit fand in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITEM und der Forschungsgruppe „Bioinformatik“ statt.
Evaluierung und konzeptioneller Vergleich der Complex Event Processing Engine Siddhi anhand Esper
(2018)
Das schnelle Verarbeiten großer Datenmengen ist mittlerweile ein wesentlicher Bestandteil in vielen Wirtschaftszweigen, wie zum Beispiel der Finanz- und der Logistikbranche, und somit auch ein wichtiger Erfolgsindikator. Dabei ist es wichtig, dass eingehende Datenströme aus einer Vielzahl von verschiedenen Quellen (z.B. Sensoren oder Geschäftsprozessen) nicht auf langer Zeit persistiert, sondern schnellstmöglich analysiert und auf diese entsprechend reagiert wird. Diese Anforderung wird mithilfe der Softwaretechnologie Complex Event Processing (CEP) umgesetzt. Die eintreffenden Daten eines Datenstroms werden in CEP als Ereignisse bezeichnet, die eine Zustandsänderung des Systems repräsentieren.
Eines der Hauptziele von CEP ist es, aus einfachen Ereignissen aggregierte, d.h. komplexe Ereignisse einer höheren Abstraktionsebene zu erzeugen, indem Berechnungen und Korrelationen mit anderen Ereignissen durchgeführt werden oder auch Muster in Ereignisströmen erkannt werden um beispielsweise Auffälligkeiten wie Kreditkartenbetrug aufzuspüren. Der Gebrauch von CEP erfordert entsprechende Komponenten, die auf Ereignisse reagieren und diese weiter behandeln. Als Kernkomponente werden in verteilten Systemen sogenannte CEP Engines eingesetzt, die Ereignismuster in den Datenströmen erkennen. CEP Engines nutzen dabei eine Ereignisanfragesprache, sodass der Benutzer eine Ereignisregel definiert, die permanent Ereignisse nach der festgelegten Bedingung auswertet. Im Laufe der letzten Jahre hat sich eine große Reihe an verfügbaren CEP Engines von unterschiedlichen großen Softwareherstellern wie Oracle, TIBCO, IBM oder SAP angesammelt, sodass die Entscheidung für eine passende CEP Engine für ein verteiltes System schwerfällt. In dieser Arbeit wird die Open-Source CEP Engine namens Siddhi vorgestellt, die als leichtgewichtige und leistungsstarke Engine mit zahlreichen Erweiterungen zur Verarbeitung von Ereignissen veröffentlicht wurde. Das Ziel der Arbeit war dabei, Siddhi auf potenzielle Fähigkeiten zu untersuchen und mithilfe von konzeptionellen sowie technischen Kriterien zu vergleichen und zu evaluieren. Um Siddhi anhand der aufgestellten Kriterien sinnvoll zu bewerten, wurde die etablierte CEP Engine Esper als direkter Vergleichskandidat herangezogen. Des Weiteren wurden beide CEP Engine mit einer selbst erdachten Fallstudie umgesetzt, die eine "Gesundheitsüberwachung" simulieren soll. Am Ende der Arbeit wurde die Bewertung des Vergleichs zwischen Siddhi und Esper tabellarisch zusammengefasst und eine anschließende Beurteilung mithilfe des resultierenden Ergebnis formuliert, wann die Verwendung der CEP Engine Siddhi für empfehlenswert erscheint.
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.
In dieser Arbeit wurde ein System entwickelt, welches Übungsaufgaben der relationalen Algebra automatisch auswertet und dies in Form einer Punktevergabe bewertet. Darüber hinaus ist das System in der Lage lernunterstützende Feedbacks zu generieren. Dadurch sollen Studierende, die im Rahmen der Datenbank-Vorlesung relationale Algebra lernen, eine korrekte und optimierte Sprachanwendung im Bereich der relationalen Algebra lernen.
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.