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Vereine, wie zum Beispiel die Pfadfinder, stützen sich auf die Arbeit ihrer ehrenamtlichen Mitglieder, welche eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen haben. Oftmals kommt es in den Reihen der Mitglieder zu plötzlichen Änderungen in den Organisationsteams und Ämtern, wobei Planungsschritte verloren gehen und Unerfahrenheit bezüglich der Planung besteht. Da die speziellen Anforderungen durch bereits existierende Tools nicht abgedeckt werden, wird zur Unterstützung von Vereinen in Bezug auf die genannte Problematik in dieser Arbeit ScOuT, ein Planungstool für die Organisationsverwaltung, konzipiert und entwickelt. Der Schwerpunkt lag darauf verschiedene geeignete Richtlinien und heuristische Methoden zu identifizieren und zu verwenden, um eine gebrauchstaugliche Benutzeroberfläche erstellen zu können. Das entwickelte Produkt wurde im Rahmen der Arbeit empirisch durch eine Benutzerumfrage bezüglich der Gebrauchstauglichkeit ausgewertet. Das Ergebnis dieser Studie zeigt, dass bereits ein hohes Maß des angestrebten Ziels durch den Einbezug der Richtlinien und Methoden erreicht werden konnte.
Daraus lässt sich im großen Kontext schließen, dass mithilfe von benutzerspezifischen Konzeptideen und der Anwendung geeigneter Richtlinien und Methoden eine zielführende Grundlage für eine gebrauchstaugliche Anwendung zur Unterstützung von Vereinen erstellt werden kann.
Simulationen in der Computergraphik haben das Ziel, die Realität so genau wie möglich in einer Szene einzufangen. Dafür werden intern und extern wirkende Kräfte berechnet, aus denen Beschleunigungen berechnet werden. Mit diesen werden letztendlich die Positionen von Geometrien oder Partikeln verändert.
Position Based Dynaimcs arbeitet direkt auf den Positionen. Durch Constraints wird eine Menge von Regeln aufgestellt, die zu jedem Zeitpunkt in der Simulation gelten sollen. Ist dies nicht der Fall, so werden die Positionen so verändert, dass sie den Constraints entsprechen. In dieser Arbeit wird ein PBD-Framework implementiert, in dem Solide und Fluide simuliert werden. Die Constraints werden durch ein Gauss-Seidel-Lösungsverfahren und ein Gauss-Jakobi-Lösungsverfahren gelöst. Die Berechnungen finden dabei komplett auf der GPU statt. Die Ergebnisse sind physikalisch plausible Simulationen, die in Echtzeit laufen.
Künstliche neuronale Netze sind ein beliebtes Forschungsgebiet der künst-
lichen Intelligenz. Die zunehmende Größe und Komplexität der riesigen
Modelle bringt gewisse Probleme mit sich. Die mangelnde Transparenz
der inneren Abläufe eines neuronalen Netzes macht es schwierig, effiziente
Architekturen für verschiedene Aufgaben auszuwählen. Es erweist sich als
herausfordernd, diese Probleme zu lösen. Mit einem Mangel an aufschluss-
reichen Darstellungen neuronaler Netze verfestigt sich dieser Zustand. Vor
dem Hintergrund dieser Schwierigkeiten wird eine neuartige Visualisie-
rungstechnik in 3D vorgestellt. Eigenschaften für trainierte neuronale Net-
ze werden unter Verwendung etablierter Methoden aus dem Bereich der
Optimierung neuronaler Netze berechnet. Die Batch-Normalisierung wird
mit Fine-tuning und Feature Extraction verwendet, um den Einfluss der Be-
standteile eines neuronalen Netzes abzuschätzen. Eine Kombination dieser
Einflussgrößen mit verschiedenen Methoden wie Edge-bundling, Raytra-
cing, 3D-Impostor und einer speziellen Transparenztechnik führt zu einem
3D-Modell, das ein neuronales Netz darstellt. Die Validität der ermittelten
Einflusswerte wird demonstriert und das Potential der entwickelten Visua-
lisierung untersucht.