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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.
Recent developments in the field of deep learning have shown promising advances for a wide range of historically difficult computer vision problems. Using advanced deep learning techniques, researchers manage to perform high-quality single-image super-resolution, i.e., increasing the resolution of a given image without major losses in image quality, usually encountered when using traditional approaches such as standard interpolation. This thesis examines the process of deep learning super-resolution using convolutional neural networks and investigates whether the same deep learning models can be used to increase OCR results for low-quality text images.
Cradle to Cradle – An analysis of the market potential in the German outdoor apparel industry
(2016)
The purpose of this study is to investigate the market potential in the German outdoor apparel industry by focusing on sustainable production in terms of environmental and human health. A literature study of the Cradle to Cradle (C2C) design concept is provided, as it represents a solution for pollution, waste and environmental destruction caused by the current industrial design and waste management. The data for the subsequent market- and competitive analysis of the German outdoor apparel industry was collected through secondary research in order to identify several key market indicators for the assessment of the market potential. The outcome of this research is the identification of a positioning strategy for outdoor apparel according to the C2C design concept. The results show stagnant growth rates in recent years in the German outdoor apparel market and strong rivalry among the competitors. However, a significant market potential was calculated and beneficial trends for sustainable outdoor brands were recognised. These findings reveal the existence of a market potential for an outdoor apparel brand according to the C2C design concept. By following a positioning strategy of transparency and full commitment to a sustainable production, the company might be able to gain market shares from its competitors, as future predictions indicate slow growth rates in the market. The results of this analysis can be of great interest for entrepreneurs that plan to enter the German outdoor apparel industry.
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.
Training and evaluating deep learning models on road graphs for traffic prediction using SUMO
(2024)
The escalation of traffic volume in urban areas poses multifaceted challenges including increased accident risks, congestion, and prolonged travel times. Traditional approaches of expanding road infrastructure face limitations such as space constraints and the potential exacerbation of traffic issues.
Intelligent Transport Systems (ITS) present an alternative strategy to alleviate traffic problems by leveraging data-driven solutions. Central to ITS is traffic prediction, a process vital for applications like Traffic Management and Navigation Systems.
Recent advancements in traffic prediction have witnessed a surge of interest, particularly in deep learning methods optimized for graph-based data processing, being considered the most promising avenue presently.
These methods typically rely on real-life datasets containing traffic sensor data such as METR-LA and PeMS. However, the finite nature of real-life data prompts exploration into augmenting training and testing datasets with simulated traffic data.
This thesis explores the potential of utilizing traffic simulations, employing the microscopic traffic simulator SUMO, to train and test deep learning models for traffic prediction. A framework integrating PyTorch and SUMO is proposed for this purpose, aiming to elucidate the feasibility and effectiveness of using simulated traffic data for enhancing predictive models in traffic management systems.
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.
Äußere Einflüsse wie beispielsweise die Digitalisierung oder der demografische Wandel durchziehen alle Bereiche des gesellschaftlichen Zusammenlebens. Der Konfrontation mit diesen Herausforderungen kann sich auch die öffentliche Verwaltung durch die Verzahnung mit Politik und Gesellschaft nicht entziehen. Eine Methode, um komplexen Herausforderungen zu begegnen, ist Design Thinking. Es stellt sich die Frage, welche Potenziale der Einsatz der Methodik im Kontext der öffentlichen Verwaltung bietet. Ziel dieser Arbeit ist es, die Design-Thinking-Methode in der öffentlichen Verwaltung zu untersuchen. Dazu wird im Rahmen einer Fallstudienanalyse ein Design-Thinking-Workshop durchgeführt. Durch Auswertung des Workshops sowie mithilfe einer SWOT-Analyse werden die Potenziale abgeleitet. Im Ergebnis können komplexe Herausforderungen mit Design Thinking bewältigt werden. Es zeigt sich eine grundsätzliche Offenheit gegenüber der neuen Methodik. Design Thinking wird als eine ganzheitliche Herangehensweise beschrieben. Der Einstieg in die Methodik ist dabei niederschwellig. Dabei gehen die Potenziale über die Abgeleiteten hinaus. Der Austausch von Wissen innerhalb des interdisziplinären Teams hat beispielsweise weitreichendere Effekte. Um die Potenziale bestmöglich nutzen zu können, bedarf es Übung und Erfahrung. Darüber hinaus sollte eine Betrachtung der Potenziale im Rahmen der vollen Potenzialentfaltung mit dem Feststellen von Schwächen und Risiken einhergehen. Die Anwendung von Design Thinking ist stets kontextabhängig.
Computernetzwerke sind schon seit vielen Jahren ein nicht mehr wegzudenkender Teil der Infrastruktur nahezu aller Unternehmen und Institutionen. Sie werden genutzt um sowohl öffentliche als auch private und sicherheitskritische Informationen bereitzustellen. Aus diesem Grund ist die Netzwerksicherheit immer ein relevantes Thema, das sehr viele Aspekte hat. Neben einer gesicherten Übertragung von Daten, ist die Netzwerkzugriffskontrolle ein wichtiger Teil der Netzwerksicherheit. Insbesondere für öffentlich zugängliche Institutionen, wie die Hochschule Hannover, ist es wichtig, den Netzwerkzugriff zu beschränken. Zur Zeit wird im kabelgebundenen Netzwerk der Abteilung Informatik der Hochschule Hannover ein Sicherheitskonzept auf Basis von MAC-Adressen genutzt. Dieses Konzept bietet nur ein geringes Maß an Sicherheit und hält einem gezielten Angriff nicht Stand. Eine effektive Netzwerkzugriffskontrolle findet nicht statt. Eine bessere Alternative ist der Standard IEEE 802.1X, der eine Netzwerkzugriffskontrolle unter Verwendung verschiedener Authentifizierungsmethoden ermöglicht. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Konzepts für die Implementierung dieses Standards im Netzwerk der Abteilung Informatik. Dieses Konzept soll gewährleisten, dass ein Netzwerkzugriff ausschließlich für autorisierte Geräte und Personen möglich ist. Zu diesem Zweck wird analysiert, welche Teile des Netzwerks von 802.1X profitieren und welche Authentifizierungsmethoden sich für diese am besten eignen. Bei der Erstellung des Konzepts werden unterschiedliche Möglichkeiten zum Umgang mit Geräten ohne Unterstützung für den 802.1X-Standard geprüft. Darüberhinaus wird auch eine Hochverfügbarkeitslösung für den Authentifizierungsdienst erarbeitet, um sicherzustellen, dass ein Netzwerkzugriff auch nach der Implementierung von 802.1X jederzeit möglich ist. Abschließend wird die Realisierbarkeit des Konzepts durch die Implementierung in einer Testumgebung geprüft.
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
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines generischen XML-Editors für das ProFormA-Aufgabenformat. ProFormA ermöglicht einen Aufgabenaustausch zwischen Hochschulen, Lernmanagementsystemen und Gradern. Aufgaben werden von Lehrkräften genutzt und für ihren individuellen Lehrkontext angepasst. Weil das manuelle Editieren von ProFormA-Aufgaben durch XML, Erweiterbarkeit und Komplexität des Formats erschwert wird, muss ein XML-Editor entwickelt werden, der generische Mechanismen implementiert, die das Anzeigen, Editieren, Hinzufügen und Entfernen von ProFormA- und Fremdformatelementen ermöglichen.
Virtuelle soziale Netzwerke gewinnen im Bereich des Human Resource Managements an Bedeutung. In der vorliegenden Arbeit wird die Nutzbarkeit von virtuellen sozialen Netzwerken für das Human Resource Management systematisch untersucht. Die vorliegende Arbeit liefert zunächst theoretische Grundlagen in Bezug auf die verschiedenen Aufgabenfelder des Human Resource Managements und virtuelle soziale Netzwerke. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt jedoch in der Rekonstruktion eines Lebenslaufs und einer Persönlichkeitseinschätzung mit Hilfe der Angaben aus virtuellen sozialen Netzwerken zu dieser Person.
The purpose of this research is to explore results that are measured by social enterprises (= SEs) according to their mission and vision. Four SEs are examined for this reason. The status quo of aligned measurements was captured by conducting seven semi-structured interviews with persons from the middle and top management of the considered SEs. A conceptual framework, which categorizes output, outcome and impact measurements, is used as the basis for a structured content analysis. The findings imply that SEs’ measurements are not sufficiently aligned with their mission and vision. Outputs are measured by all considered SEs. However, they fail to measure outcomes with all its sublevels. Especially, measuring mindset change and behavior change outcomes are neglected by the examined SEs. That can lead to adjustments, where SEs only create more outputs but fail to create more outcomes and impact. Furthermore, neglecting outcome measurements makes existing but mostly unsystematic impact measurements invalid, since outputs, outcomes and impact build on each other. The research presented here provides one of the first investigations into the alignment of measurements with mission and vision in the context of SEs. Ultimately, the findings question SEs current measurements and aim to open further perspectives on improving the performance of SEs.
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.