004 Datenverarbeitung; Informatik
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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.
Im Rahmen dieser Bachelor-Arbeit wurde ein IT-gestützter Prototyp (als Excel-Applikation) entwickelt, mit dem komplexe Entscheidungsfindungen auf Grundlage der Nutzwertanalyse durchgeführt werden können. Er eignet sich zur Bewertung aller Arten von betrieblichen Anwendungssystemen, darüber hinaus ist er auch für andere unternehmerische Entscheidungen verwendbar, da die zugrunde liegende Nutzwertanalyse universell einsetzbar ist. Der Prototyp berücksichtigt und identifiziert 13 Merkmalsgruppen mit insgesamt 100 Merkmalen für Groupware. Ein zusätzlich erstelltes 20-minütiges Tutorial-Video erläutert Schritt für Schritt dessen Nutzung und Funktionalität. Sämtliche Gruppen und Merkmale wurden von einem befragten externen Experten gewichtet. Mit Hilfe des erarbeiteten umfangreichen Kataloges lassen sich künftig Groupware-Produkte effizienter und aussagekräftiger vergleichen. Dieses Tool ist eine Weiterentwicklung im Bereich der Nutzwertanalyse und hilft dabei, intuitiv und inhaltlich-vergleichend Merkmale/Gruppen zu erstellen und eine Nutzwertanalyse durchzuführen. Damit wird ein Benchmark mit vielfältigen Filteroptionen erstellt, der eine tabellarische als auch graphische Auswertung ermöglicht.
Das durchgeführte Experten-Interview und die Auswertung der Fachliteratur haben aber auch deutlich gemacht, dass die Nutzwertanalyse nicht als einziges Argument bzw. Instrument zur Entscheidungsfindung beitragen darf. Zangemeister, Systemtechniker und Fachmann im Bereich der mehrdimensionalen Bewertung und Entscheidungsfindung, merkt hierzu an: "Nutzwertmodelle dürfen nicht als Ersatz, sondern zunächst als eine wichtige Ergänzung der übrigen Modelle betrachtet werden, die dem systematischen Abbau der Entscheidungsproblematik bei der Auswahl von Projektalternativen dienen können" [Zangemeister 1976, S.7]. Alles in allem bietet die Nutzwertanalyse aufgrund der strukturierten Zergliederung des Bewertungsprozesses in Teilaspekte eine qualitativ bessere Übersicht über ein zu bewertendes Problem und stellt eine aussagestarke Zusammenstellung und Auswertung mit detaillierten Informationen über die Bewertungsobjekte auf.
Next Word Prediction beschreibt die Aufgabe, das Wort vorzuschlagen, welches ein Nutzer mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes eingeben wird. Momentane Ansätze basieren auf der Analyse sogenannter Corpora (große Textdateien) durch empirischen Methoden. Die resultierende Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die vorkommenden Wortsequenzen werden als Language Models bezeichnet und zur Vorhersage des wahrscheinlichsten Wortes genutzt. Verbreitete Language Models basieren auf n-gram Sequenzen und Smoohting Algorithmen wie beispielsweise dem modifizierten Kneser-Ney Smoothing zur Anpassung der Wahrscheinlichkeit von ungesehenen Sequenzen. Vorherige Untersuchungen haben gezeigt, dass das Einfügen von Platzhaltern in solche n-gram Sequenzen zu besseren Ergebnissen führen kann, da dadurch die Berechnung von seltenen und ungesehenen Sequenzen weiter verbessert wird. Das Ziel dieser Arbeit ist die Formalisierung und Implementierung dieses neuen Ansatzes, wobei zusätzlich das modifizierte Kneser-Ney Smoothing eingesetzt werden soll.
Bei der Mensch-Maschine-Interaktion spielt die Verfolgung und Identifizierung von Personen eine wichtige Rolle. Im Rahmen dieser Arbeit ist für den Serviceroboter Lisa, der Arbeitsgruppe Aktives Sehen, ein Framework erstellt worden, um verschiedene Verfahren zur Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Personen zu kombinieren. Zuerst wird mittels 2D Lasers an eine Beindetektion durchgeführt um Hypothesen für Personen aufzustellen. Diese Annahme muss noch durch eine Analyse der Kinect-Punktewolke bestätigt werden. Nach erfolgreicher Bestätigung wird ein Online-Boosting auf RGB-Daten zur Identifizierung durchgeführt. Die Beindaten werden zudem mit einem linearen Kalman-Filter für die Schätzung der Personenbewegung genutzt. Durch die Kombination von Kalman-Filter mit Beindetektion und Online-Boosting soll Personenverfolgung ermöglicht werden. Des Weiteren soll eine Verwechslung von Personen - durch kurzzeitige Verdeckung oder fehlerhaftes assoziieren von Beinen - verhindert werden.
Dezentrale digitale Transaktionssysteme mit öffentlicher Transaktionshistorie haben ihrer Architektur nach keine Transaktionsüberwachung, um unerwünschte Transaktionen zu unterbinden und deren Sender und Empfänger zu identifizieren. Mit Einführung einer öffentlichen Liste von Adressen, welche zu solchen unerwünschten Transaktionen gehören, ist es möglich, diese Adressen durch allgemeinen Ausschluss zu isolieren und dadurch die unerwünschten Transaktionen zu unterbinden sowie Besitzer unerwünschter Adressen zu deanonymisieren. Die Verwaltung von öffentlichen Listen kann dabei dezentral von mehreren Instanzen mit Hilfe eines Vertrauensnetzwerks durchgeführt werden, sodass der dezentrale Charakter der Systeme erhalten bleibt.
Die hier vorliegende Arbeit stellt eine Anwendung zur Simulation von Objekten vor, die zwischen den Aggregatzuständen fest und flüssig wechseln können. Dazu wird ein Temperatursystem verwendet. Dabei liegen die Schwerpunkte auf der Simulation von Fluiden, basierend auf einem Partikelsystem, der Generierung einer Oberfläche aus diesem und der Darstellung von Metall. Zusätzlich soll die Anwendung interaktiv sein und muss die Kriterien der Echtzeitfähigkeit erfüllen. Dazu werden verschiedene Shadertypen eingesetzt, um die Berechnungen auf der GPU zu parallelisieren. Weiterhin werden weitere Einsatzmöglichkeiten, sowie mögliche Verbesserungen der Anwendung aufgezeigt.