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In the last years generative models have gained large public attention due to their high level of quality in generated images. In short, generative models learn a distribution from a finite number of samples and are able then to generate infinite other samples. This can be applied to image data. In the past generative models have not been able to generate realistic images, but nowadays the results are almost indistinguishable from real images.
This work provides a comparative study of three generative models: Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Network (GAN) and Diffusion Models (DM). The goal is not to provide a definitive ranking indicating which one of them is the best, but to qualitatively and where possible quantitively decide which model is good with respect to a given criterion. Such criteria include realism, generalization and diversity, sampling, training difficulty, parameter efficiency, interpolating and inpainting capabilities, semantic editing as well as implementation difficulty. After a brief introduction of how each model works on the inside, they are compared against each other. The provided images help to see the differences among the models with respect to each criterion.
To give a short outlook on the results of the comparison of the three models, DMs generate most realistic images. They seem to generalize best and have a high variation among the generated images. However, they are based on an iterative process, which makes them the slowest of the three models in terms of sample generation time. On the other hand, GANs and VAEs generate their samples using one single forward-pass. The images generated by GANs are comparable to the DM and the images from VAEs are blurry, which makes them less desirable in comparison to GANs or DMs. However, both the VAE and the GAN, stand out from the DMs with respect to the interpolations and semantic editing, as they have a latent space, which makes space-walks possible and the changes are not as chaotic as in the case of DMs. Furthermore, concept-vectors can be found, which transform a given image along a given feature while leaving other features and structures mostly unchanged, which is difficult to archive with DMs.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Ansatz und der Bewertung originärer immaterieller Vermögensgegenstände des Anlagevermögens im handelsrechtlichen Jahresabschluss. Es handelt sich hierbei um die Untersuchung der Frage, ob die Verpflichtung zur Aktivierung oben genannter Vermögensgegenstände die Aussagekraft eines Jahresabschlusses nach HGB erhöht. Während die internationalen Rechnungslegungsstandards (IFRS) den Ansatz immaterieller Vermögensgegenstände – unabhängig davon, ob sie entgeltlich erworben oder selbst erstellt wurden – schon lange vorsehen, hat sich der Gesetzgeber in Deutschland im Rahmen des Bilanzrechtsmodernisierungsgesetzes nun auch dazu entschlossen, das HGB-Bilanzrecht u. a. in diesem Punkt den IFRS anzupassen und das bisher in § 248 Abs. 2 HGB kodifizierte Aktivierungsverbot aufzuheben. Der vom Bundesministerium der Justiz am 21. Mai 2008 veröffentlichte Gesetzentwurf dient als Grundlage der Untersuchung. Die einzelnen geplanten Änderungen wurden ausführlich betrachtet und werden je nach Bedeutung für den Ansatz und die Bewertung – mehr oder weniger stark – diskutiert. Wie sich im Verlauf dieser Arbeit zeigen wird, ist davon auszugehen, dass die zukünftig für originäre immaterielle Vermögensgegenstände geltende Aktivierungspflicht auf Grund der zu erbringenden Nachweise – ebenso wie nach IFRS – als faktisches Wahlrecht betrachtet werden kann. Somit hätte die Aufhebung des § 248 Abs. 2 HGB nur geringe Auswirkungen auf die Bilanzierung von Unternehmen. Wenn allerdings die Möglichkeit der Aktivierung in Anspruch genommen wird und relevante Angaben im Anhang gemacht werden, ist eine Erhöhung des Informationsgehaltes eines Jahresabschlusses zweifellos gegeben.
Bluetooth ist ein weit verbreitetes drahtloses Übertragungsprotokoll, das in vielen mobilen Geräten wie bspw. Tablets, Kopfhörer oder Smartwatches verwendet wird. Bluetooth-fähige Geräte senden mehrmals pro Minute öffentliche Advertisements, die u.a. die einzigartige MAC-Adresse des Gerätes beinhalten. Das Mitschneiden dieser Advertisements mittels Bluetooth-Logger ermöglicht es, Bewegungen der Geräte zu analysieren und lassen somit Rückschlüsse auf die Bewegungen der Besitzenden zu.
Zum Schutz der Privatsphäre werden seit 2014 zufällig erzeugte MAC-Adressen in Advertisements verwendet. Eine sog. randomisierte MAC-Adresse bleibt durchschnittlich 15 Minuten lang gültig und wird dann durch eine neue zufällige Adresse ersetzt. Der Aufenthalt eines Geräts zu einem späteren Zeitpunkt kann nicht bestimmt werden. Dennoch kann der Wechsel eines Geräts von einem Bluetooth-Logger zu einem anderen innerhalb dieser 15 Minuten erkannt und somit eine Bewegung des Gerätes abgeleitet werden.
Durch Apps der Kontaktpersonennachverfolgung wie die Corona-Warn-App (CWA) senden auch vermeintlich inaktive Smartphones Bluetooth-Advertisements. Mit etwa einem Viertel der Aufzeichnungen unterstützt die CWA die Auswertungen dieser experimentellen Arbeit.
Um die praktische Anwendbarkeit zu demonstrieren, wurde der Erlebniszoo Hannover als Testgelände genutzt. Die Auswertung der über sieben Wochen gesammelten Daten ermöglichte die Analyse von Stoßzeiten, stark besuchten Orten und Besucherströmen.
An der Digitalisierung und ihren Auswirkungen kommt heutzutage fast niemand mehr vorbei. Neue Technologien und digitale Trends halten Einzug in unsere Gesellschaft und in unsere Wirtschaft. Sie beeinflussen und verändern mit hoher Geschwindigkeit die Art, wie wir kommunizieren, interagieren und arbeiten. Viele Unternehmen durchlaufen vor diesem Hintergrund eine digitale Transformation, die tiefgreifende Veränderungen von Prozessen, Produkten, Geschäftsmodellen und oftmals von ganzen Unternehmen nach sich zieht. Auch die Art, Unternehmen und Mitarbeiter zu führen, wird einem Wandel unterliegen.
In diesem Zusammenhang wird häufig auf Digital Leadership als adäquates Modell verwiesen, welches aufzeigen soll, wie Führung in Zeiten der digitalen Transformation gestaltet werden kann. Auf Basis einer qualitativen Inhaltsanalyse wird in der vorliegenden Masterarbeit untersucht, ob das Führungskonzept Digital Leadership neue Führungsansätze und Erkenntnisse hervorbringt oder ob sich das Konzept bewährter Führungsansätze bedient und diese lediglich unter einer neuen Überschrift zusammenfasst.
Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass sich für das Konzept Digital Leadership noch keine allgemeingültige Definition durchgesetzt hat und verschiedene Quellen verschiedene Führungsansätze mit Digital Leadership in Verbindung bringen. Dennoch lassen sich Schwerpunkte erkennen, da die Handlungsempfehlungen sich mehrheitlich an partizipativen und beziehungsorientierten Führungsansätzen, wie der geteilten Führung und der Theorie der transformationalen Führung, ausrichten. Die Führungsansätze, die im Rahmen von Digital Leadership an Bedeutung gewinnen, sind nicht neu, sondern teilweise empirisch bereits gut erforscht.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeption und Umsetzung einer Entwicklungsumgebung als Android-App für den Einsatz im Schulunterricht. Die Anwendung ist mit der natürlichen Sprache zu bedienen und stellt eine Entwicklungsumgebung für das logische Programmierparadigma zur Verfügung. Die entstandene Software wird in einem Feldversuch mit Kindern der 4. Klassenstufe an einer Grundschule erprobt. Da Änderungen und neue Erkenntnisse möglichst effizient in die Software einfließen sollen, wurde die App nach der Clean Architecture umgesetzt. Die Ergebnisse aus der Feldforschung zeigen, dass die Schülerinnen und Schüler mit hoher Motivation an einem fachlichen Thema gearbeitet haben. Sie erlernten die Konzepte der Fakten, Regeln und der Wissensbasis und vertieften damit ihr Wissen zu geometrischen Formen in der Mathematik. Der Architekturansatz der App stellt dessen Vorteile deutlich an Fallbeispielen dar. Die Arbeit zeigt das spannende Feld der angewandten Wissenschaft, das die beiden Disziplinen Informatik und Didaktik verknüpft.
Die Auswahl geeigneter Bewerber/Innen nimmt aufgrund der demographischen Entwicklung und der damit verbundenen Verknappung der Ressource Personal einen immer höheren Stellenwert ein. Der Einsatz von Anforderungsprofilen soll dabei helfen das Risiko einer fehlerhaften Auswahlentscheidung zu verringern und somit den geeignetsten Bewerber auszuwählen. Ein Trend hin zu den Soft-Skills, wie beispielsweise Teamfähigkeit und Kommunikationsbereitschaft, ist klar zu erkennen. Gegenstand der nachfolgenden Diplomarbeit ist daher die Entwicklung eines Anforderungsprofils, welches sich auf diese Soft-Skills konzentriert. Die Erstel-lung des Anforderungsprofils erfolgt dabei auf Grundlage der von John C. Flanagan entwickelten „Critical Incident Technique“, die im deutschen Sprachgebrauch auch als Methode der kritischen Ereignisse bezeichnet wird. Infolgedessen werden zunächst die theoretischen Grundlagen eines Anforderungsprofils sowie die der „Critical Incident Technique“ detailliert erläutert. Im Anschluss daran erfolgt eine ausführliche Beschreibung der methodischen Vorgehensweise, die den kompletten Ablauf der praktischen Durchführung widerspiegelt. In diesem Zusammenhang werden getroffene Entscheidungen, die zu einer Anpassung der Vorgehensweise führten, näher erläutert und begründet. Die aus den Mitarbeiterbefragungen gewonnenen „Critical Incidents“ werden nachfolgend kategorisiert und zu Anforderungsbereichen zusammengefasst, die abschließend zum Anforderungsprofil verdichtet werden. Ferner wird die Möglichkeit einer praktischen Anwendung der Ergebnisse anhand von drei vom Autor begleiteten Projekten dargestellt.
Die Prävention und Erkennung von Cyber-Angriffen ist eine Herausforderung von hoher Bedeutung, da die Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche immer weiter voranschreitet. Im Forschungssektor der sogenannten Intrusion Detection wird fortlaufend untersucht, inwiefern sich Machine Learning (ML) zur Erkennung von Angriffen eignet. Während ML-Algorithmen bei Anwendungsfällen wie Produktempfehlungen oder Spam-Filtern erfolgreich in Produktion eingesetzt werden können, gestaltet sich die Anwendung in der Intrusion Detection schwieriger.
In sogenannten signatur-basierten IDS-Systemen werden Regelwerke eingesetzt, um Angriffe im Netzwerkverkehr zur Laufzeit zu erkennen. Die Erstellung und Verwaltung dieser IDS-Regeln erfolgt normalerweise manuell und erfordert eine hohe Domänenexpertise. Diese Masterthesis liefert einen Forschungsbeitrag, da diese IDS-Regeln erstmals automatisiert unter der Verwendung von Machine Learning erzeugt werden. Die für diesen Zweck entwickelte Toolchain verwendet Entscheidungsbaum-Algorithmen zur Regelerzeugung aus Trainingsdaten. Des Weiteren werden die Regeln für den Einsatz in einem signatur-basierten IDS-System in das Format von Suricata konvertiert.
Die Evaluierung der erzeugten Regeln hat gezeigt, dass in einer Vielzahl von Experimenten hohe Erkennungsraten und wenige Fehlalarme möglich sind. Allerdings basieren die betroffenen Regelwerke zum Teil auf unterkomplexen Zusammenhängen in den zugrundeliegenden Trainingsdaten. Darüber hinaus verfügen die Regelwerke über eine eingeschränkte Generalisierungsfähigkeit. Für ein finales Urteil wäre es notwendig und empfehlenswert, zusätzliche Forschungskapazitäten für die Erstellung repräsentativer IDS-Datensätze aufzuwenden.
Bedingt durch die zunehmende Digitalisierung der wissenschaftlichen Ausbildung entstanden verschiedenste Lehrplattformen, mit denen die Verwaltung von Lehrveranstaltungen und Lehrmitteln möglich geworden ist. Die Plattform LON-CAPA ist eine davon.
Neben der Verwaltung von Lehrveranstaltungen konnten innerhalb der Plattform über eine Programmierschnittstelle auch Übungsaufgaben definiert werden, die durch das Hinterlegen der korrekten Antwort oder bei der Definition von Multiple-Choice Aufgaben einem Studierenden automatisch Feedback über dessen Lösung geben können. Komplexere Aufgaben mussten dagegen häufig manuell durch Menschen korrigiert werden.
Für die formalen Sprachen und die Automatenlehre der theoretischen Informatik wurde daher die in Java geschriebene Bibliothek JFLAP modifiziert, um als Bewertungsinstrument Aufgaben aus diesem Themengebiet automatisch auf Korrektheit bewerten zu können. Ein genereller Interfaceansatz ermöglich zusätzliche eine zugängliche Definition weiterer Aufgaben für die untersuchten Themengebiete.
Zusammen mit der Microservice-Bewegung werden immer häufiger synchrone Request-Response-Schnittstellen nach dem REST-Paradigma entwickelt, um Service-Landschaften zu integrieren. Die Einfachheit des Paradigmas verleitet viele Organisationen, nahezu die komplette Interprozesskommunikation ihres Ökosystems über diese Art von Schnittstelle abzuwickeln – nicht ohne Konsequenzen.
Diese Arbeit entwickelt Ansätze, wie die Integrationsprobleme, die bei übermäßiger Verwendung von REST entstehen, mithilfe von Event-Driven Architecture gelöst werden können, ohne den Status quo dieser Organisationen außer Acht zu lassen. Dafür werden der gegenwärtige Zustand der Integrationsmuster und eingesetzten Infrastruktur von Event-Driven Architecture kritisiert und Kriterien erarbeitet, die pragmatische und zugängliche Integrationsansätze erfüllen müssen. Um die Einführungskosten gering zu halten, wird eine Middleware entwickelt, die in bestehende REST-Schnittstellen eingesetzt werden kann und auf Basis der API-Aufrufe Events generiert. Darauf aufbauend werden vier Integrationsmuster entwickelt, die eine schrittweise Transformation zu Event-Driven Microservices ermöglichen. Um die Zugänglichkeit der Eventing-Infrastruktur zu erhöhen, wird außerdem wird die Standardisierung der Event-Struktur durch die CloudEvents-Spezifikation vorgeschlagen. Um die Zugänglichkeit weiter zu erhöhen, erfolgt die Kommunikation der Services nicht direkt mit dem Event-Broker, sondern über Proxies, die die Events per HTTP annehmen oder ausspielen. Um die Transparenz über den Datenfluss im System zu wahren, werden alle Produzenten und Konsumenten werden mitsamt ihrer Events durch den Beschreibungsstandard AsyncAPI dokumentiert.
Nach einer Validierung dieser Ansätze mithilfe eines Prototyps kommt diese Arbeit zu der Erkenntnis, dass der Einsatz der entwickelten Middleware für alle Organisationen sinnvoll ist, die bereits viele REST-Schnittstellen im Einsatz haben. Die Standardisierung der Event-Struktur und des Event-Protokolls mittels CloudEvents und HTTP-Proxies sowie die Dokumentation durch AsyncAPI empfiehlt sich auch unabhängig des Status quo für alle Organisationen, die Event-Driven Microservices entwickeln möchten.
Pathologists need to identify abnormal changes in tissue. With the developing digitalization, the used tissue slides are stored digitally. This enables pathologists to annotate the region of interest with the support of software tools. PathoLearn is a web-based learning platform explicitly developed for the teacher-student scenario, where the goal is that students learn to identify potential abnormal changes. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have become very important in medicine. Many health sectors already utilize AI and ML. This will only increase in the future, also in the field of pathology. Therefore, it is important to teach students the fundamentals and concepts of AI and ML early in their studies. Additionally, creating and training AI generally requires knowledge of programming and technical details. This thesis evaluates how this boundary can be overcome by comparing existing end-to-end AI platforms and teaching tools for AI. It was shown that a visual programming editor offers a fitting abstraction for creating neural networks without programming. This was extended with real-time collaboration to enable students to work in groups. Additionally, an automatic training feature was implemented, removing the necessity to know technical details about training neural networks.