004 Datenverarbeitung; Informatik
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Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Anreizfaktoren der Wissensverwertung für Universitäten und kleine und mittelständische Unternehmen
(2014)
In dieser wissenschaftlichen Ausarbeitung werden auf Basis einer Literaturrecherche Anreizfaktoren der Wissensverwertung für Universitäten und kleine und mittelständische Unternehmen identifiziert und beschrieben. Darüber hinaus werden im Verlauf der Arbeit verschiedene Modelle adaptiert, erstellt und fortlaufend erweitert. Dieser Prozess mündet in einem integrativen Modell. Die Grundproblematik besteht in der Notwendigkeit externe Wissensquellen in die eigenen Betriebsabläufe einfließen zu lassen. Dieses Modell der Open Innovation wird in der Literatur besonders für kleine und mittelständische Unternehmen als unausweichlich angesehen, um konkurrenzfähig zu bleiben. Die Gründe dafür werden ebenso wie die Möglichkeiten einer erfolgreichen Zusammenarbeit dargelegt und beschrieben. Deutschland weist im internationalen Vergleich eine verhältnismäßig hohe Beteiligung an Wissens- und Technologietransfers auf. Dennoch geht eine Vielzahl von Unternehmen davon aus, ihre Institution würde nicht von Wissensverwertungsmaßnahmen profitieren.
In der Literatur existiert kein Modell, welches die Verwertungsschritte und die Anreize für Universitäten und Unternehmen verbindet. Somit schließt diese Ausarbeitung die identifizierte Lücke durch das in Kapitel 4.4 abgebildete integrative Modell. Durch die ausformulierten Anreizfaktoren können sowohl Universitäten und Unternehmen als auch deren Mitarbeiter erkennen, ob eine Zusammenarbeit bezüglich eines aktuellen Forschungsthemas sinnvoll erscheint.
Während auf Basis der Literaturrecherche zunächst theoretische Grundlagen definiert werden, folgt im Anschluss eine Schilderung der Anreizfaktoren der Wissensverwertung. Dabei wird zwischen materiellen und immateriellen Anreizen unterschieden. Diese Differenzierung und die Unterscheidung von extrinsischer und intrinsischer Motivation sind im Hinblick auf die folgenden Ergebnisse von großer Bedeutung. Infolgedessen wird ein Wissensverwertungsmodell vorgestellt und auf den vorliegenden Sachverhalt angepasst, bevor mit der Erweiterung des Modells um eine zusätzliche Perspektive und dem Hinzufügen der Anreizfaktoren begonnen wird.
Durch das beschriebene Vorgehen entsteht ein integratives Modell, das sowohl für Universitäten und deren Wissenschaftler als auch für kleine und mittelständische Unternehmen und deren Mitarbeiter von Bedeutung sein kann.
Diese Arbeit vermittelt die mathematischen Grundlagen des Ray-Casting Algorithmus und bespricht eine interaktive Umsetzung auf Grafikkarten mit Hilfe einer modernen Schnittstelle. Die Implementation erfolgt im Rahmen eines umfassenden Programmes, welches weitere Techniken und Verbesserungen des Algorithmus für den Nutzer anwählbar macht. Unter anderem wird von Transferfunktionen und lokaler Beleuchtung Gebrauch gemacht, um realistische Materialien darstellen zu können. Die Benutzeroberfläche bietet die Möglichkeit, Volumina zu importieren, Transferfunktionen zu definieren, Parameter der Darstellung einzustellen und weitere Techniken zu aktivieren, deren Grundlagen und Umsetzung ebenfalls in dieser Arbeit dargelegt werden. Der Nutzen der anwählbaren Optionen wird je nach Fall auf optische Qualität oder Vorteil in der Performance hin untersucht.
Diese Arbeit beschreibt den Entwurf und die Implementierung eines Software-Routers für eine Policy-basierte Internetregulierung. Die Grundlage bildet die von Kasten und Scherp beschriebene Ontologie InFO. InFO dient der System-unabhängigen Beschreibung von Regulierungsmaßnahmen. Zudem ermöglicht InFO eine transparente Regulierung durch Verknüpfung der Regulierungsmaßnahmen mit Hintergrundinformationen. Die InFO-Erweiterung RFCO erweitert die Ontologie um Router-spezifische Entitäten. Es wird ein Software-Router entwickelt, der die RFCO auf IP-Ebene umsetzt. Die Regulierung wird transparent gestaltet, indem betroffene Nutzer vom Router über Regulierungsmaßnahmen informiert werden. Die Router-Implementierung wird exemplarisch in einer virtuellen Netzwerkumgebung getestet.
Remote Rendering ist eine Möglichkeit aufwändige Grafik von leistungsstarker Hardware für leistungsschwächere Endgeräte bereitzustellen. Durch den Transfer der Daten über ein Netzwerk entsteht eine Verzögerung, welche die Interaktivität einschränkt. Ein Verfahren, um Befehle an eine virtuelle Kamera auf dem Endgerät direkt umzusetzen, wird 3D-Warping genannt. Das Verfahren erzeugt jedoch Bildartefakte. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze für Remote Rendering Setups aufgezeigt. Zusätzlich werden die auftretenden Artefakte des Warpings und Methoden zur Verbesserung des Verfahrens beschrieben. Es werden eigene Implementationen und Verbesserungen vorgestellt und untersucht.
Diese Arbeit stellt den Faltungshall vor, ein Verfahren, das es ermöglicht, in neutral klingenden Räumen aufgenommenes Audiomaterial mit realistisch klingendem Nachhall zu versehen. Dabei wird vor allem auf die Möglichkeit eingegangen, den Effekt auf einer GPU mit Hilfe von OpenCL zu berechnen, um die hohe Parallelisierbarkeit des Problems zu seiner Lösung zu nutzen. Ziel ist es, ein VST-Plugin entwickeln zu können, das den GPU-beschleunigten Faltungsalgorithmus in verschiedener Audiosoftware nutzbar macht.
Aufgrund des branchenweiten Bedarfs den Konkurrenzkampf zu umgehen, entwickelten Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy, um neue Märkte zu ergründen. Diese bezeichnen sie als einzigartig. Da jedoch weitere Strategien zur Ergründung neuer Märkte existieren, ist es das Ziel dieser Arbeit herauszufinden, anhand welcher Charakterisierungsmerkmale die Blue Ocean Strategy als einzigartig angesehen werden kann.
Die Strategie von Kim und Mauborgne soll daher mit Schumpeters schöpferischen Zerstörung, Ansoffs Diversifikationsstrategie, Porters Nischenstrategie und Druckers Innovationsstrategien verglichen werden. Für den Vergleich werden die Charakterisierungsmerkmale herangezogen, nach denen Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy als einzigartig beurteilen. Auf Basis dieser Kriterien wird ein Metamodell entwickelt, mit dessen Hilfe die Untersuchung durchgeführt wird.
Der Vergleich zeigt, dass die Konzepte von Schumpeter, Ansoff, Porter und Drucker in einigen Kriterien der Blue Ocean Strategy ähneln. Keine der Strategien verhält sich jedoch in allen Punkten so wie das Konzept von Kim und Mauborgne. Während die Blue Ocean Strategy ein Differenzierung und Senkung der Kosten anstrebt, orientieren sich die meisten Konzepte entweder an einer Differenzierung oder an einer Kostenreduktion. Auch die Betretung des neuen Marktes wird unterschiedlich interpretiert. Während die Blue Ocean Strategy auf einen Markt abzielt, der unergründet ist und somit keinen Wettbewerb vorweist, werden bei den anderen Strategien oft bestehende Märkte als neu interpretiert, auf denen das Unternehmen bisher nicht agiert hat. Dies schließt die vorherige Existenz der Märkte jedoch nicht aus.
Auf Basis der durch den Vergleich gezogenen Erkenntnisse, kann somit die Blue Ocean Strategy als einzigartig bezeichnet werden.
Data Mining im Fußball
(2014)
Data Mining ist die Anwendung verschiedener Verfahren, um nützliches Wissen automatisch aus einer großen Menge von Daten zu extrahieren. Im Fußball werden seit der Saison 2011/2012 umfangreiche Daten der Spiele der 1. und 2. Bundesliga aufgenommen und gespeichert. Hierbei werden bis zu 2000 Ereignisse pro Spiel aufgenommen.
Es stellt sich die Frage, ob Fußballvereine mithilfe von Data Mining nützliches Wissen aus diesen umfangreichen Daten extrahieren können.
In der vorliegenden Arbeit wird Data Mining auf die Daten der 1. Fußballbundesliga angewendet, um den Wert bzw. die Wichtigkeit einzelner Fußballspieler für ihren Verein zu quantifizieren. Hierzu wird der derzeitige Stand der Forschung sowie die zur Verfügung stehenden Daten beschrieben. Im Weiteren werden die Klassifikation, die Regressionsanalyse sowie das Clustering auf die vorhandenen Daten angewendet. Hierbei wird auf Qualitätsmerkmale von Spielern, wie die Nominierung eines Spielers für die Nationalmannschaft oder die Note, welche Spieler für ihre Leistungen in Spielen erhalten eingegangen. Außerdem werden die Spielweisen der zur Verfügung stehenden Spieler betrachtet und die Möglichkeit der Vorhersage einer Saison mithilfe von Data Mining überprüft. Der Wert einzelner Spieler wird mithilfe der Regressionsanalyse sowie einer Kombination aus Cluster- und Regressionsanalyse ermittelt.
Obwohl nicht in allen Anwendungen ausreichende Ergebnisse erzielt werden können zeigt sich, dass Data Mining sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten im Fußball bietet. Der Wert einzelner Spieler kann mithilfe der zwei Ansätze gemessen werden und bietet eine einfache Visualisierung der Wichtigkeit eines Spielers für seinen Verein.
Das Ausgangsproblem, das zu dieser Arbeit motiviert, ist die fehlende Darstellungsmöglichkeit von Abschluss- und Forschungsarbeiten der Forschungsgruppe BAS. Viele Arbeiten liegen nur in gedruckter Version vor. Vereinzelt werden auch Webseiten von Studenten erstellt. Diese sind aber nicht einheitlich.
In einem ersten Schritt wird ein passendes Forschungsvorgehen für das zu lösende Problem erstellt. Dabei wird sich die Arbeit an den konstruktionsorientierten Ansatz des Design Science Research nach Hevner [2007] richten. Diese Arbeit löst das Problem durch das Erstellen einer Web 2.0 Internetpräsenz. Dazu wird das freie Content Management System Drupal benutzt. Für die Umsetzung des Zielsystems wird ein Anforderungskatalog erstellt. Dieser wird mit Hilfe verschiedener Methoden erarbeitet. Hierzu zählen Mock Ups, Interviews, Kollaborationsszenarien und Personas. Um die erhobenen Anforderungen zu erfüllen, werden eine Reihe von Zusatzmodulen der Kernversion von Drupal hinzugefügt. Hat das System einen fortgeschrittenen Status erreicht, wird dieses durch Szenarien und Benutzter getestet. Ein Ergebnis dieser Arbeit ist zum einen ein einsatzbereiter Prototyp, mit dem es möglich ist, mehrere Abschluss- und Forschungsarbeiten webfähig und einheitlich darzustellen. Ein weiteres Ergebnis sind Guides, die das Bedienen des Prototypen beschreiben. Den Abschluss der Arbeit bildet ein Fazit und ein Ausblick auf die weitere Nutzung des Prototypen.