004 Datenverarbeitung; Informatik
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Standards haben längst Einzug in das Gebiet der Informatik gehalten. Verschiedenste Organisationen beschäftigen sich mit der Beschließung von Normen für die standardisierte Lösung von Problemen in der Informatik. Ein wichtiger Teilaspekt ist die Spezifizierung von Datenformaten, die die Interoperabilität von Programmen sichern kann. Dabei existieren viele verschiedene Schemasprachen, die auf unterschiedliche Anforderungen ausgelegt sind, und mit deren Hilfe die Menge der konformen Dokumente beschrieben werden kann. Die Kombination mehrerer Schemasprachen ist sinnvoll, da die Mächtigkeit einer Sprache oftmals nicht ausreicht, um die Anforderungen zu erfassen. So auch im Fall der, von IMS entwickelten, Spezifikation Common-Cartridge. Das Common-Cartridge-Format beschreibt valide Zip-Pakete, die dazu genutzt werden können, verschiedene Lernobjekte zu aggregieren und als zusammenhängende Lerneinheit in eine Lernplattform zu importieren. Die Spezifikation benutzt bereits vorhandene und bewährte Spezifikationen, um Teile gültiger XML-Dokumente zu beschreiben. Diese sind selbst Teil eines Pakets und können Referenzen enthalten, die den Inhalt mit der Paketstruktur in Verbindung bringen. Dabei wird das Common-Cartridge-Format durch ein sogenanntes Domain-Profile erfasst. Ein solches erlaubt die Anpassung einer oder mehrerer Standards bzw. Spezifikationen, um die Bedürfnisse einer bestimmten Domäne abzudecken. Zudem können sogenannte Testregeln definiert werden, die für die Bestimmung der für ein Datenpaket auszuführenden Testaufgaben genutzt werden können. Letztlich kann die automatische Erstellung eines Testsystems veranlasst werden, welches diese Aufgaben ausführen kann. Somit stellt sich die Frage, ob ein Domain-Profile ebenso dazu eignet ist, die Anforderungen anderer paket-basierter Datenformate zu erfassen, und ob die nötigen Änderungen an den unterstützenden Tools vorgenommen werden können. Schließlich würde dies die Überprüfung gestellter Anforderungen ermöglichen.
Diese Arbeit soll sich mit einer beispielhaften Anwendung des Verfahrens befassen, um diese Fragen nach Möglichkeit zu beantworten. Dazu soll der verwendete Ansatz auf die Datenformate übertragen werden, die Teil der Spezifikation des Virtual Company Dossiers - VCD - sind. Diese legen ebenso paket-basierte Formate fest, die innerhalb eines elektronischen Ausschreibungsprozesses verwendet werden. Sie ermöglichen die Erfassung von Evidenzen, die die notwendige Qualifikation eines Bewerbers, sowie die Erfüllung der, mit dem Ausschreibungsverfahren verbundenen Kriterien nachweisen.
Im praktischen Teil werden somit zuerst die Ähnlichkeiten der beiden Formate herausgearbeitet. Diese dienten der Identifizierung abstrakter Anforderungen, die, soweit möglich, mit den gleichen Formalismen festgehalten wurden. Dabei wurden Änderungen an den unterstützenden Tools vorgenommen, um die Erfassung aller VCD-spezifischen Anforderungen zu ermöglichen. So wurden das Format, und das Tool zur Erstellung von Applikationsprofilen, angepasst. Schließlich erfolgten Änderungen am generischen Testsystem, welches zur Herleitung konkreter Testsysteme genutzt wird. Letztlich stellte sich heraus, dass ähnliche Anforderungen bestehen, und die unterstützenden Tools in einer Weise angepasst werden konnten, die die Menge der erfassbaren Anforderungen erweitert. Da der Hintergrund der beteiligten Spezifikationen sich zudem signifikant unterscheidet, ist davon auszugehen, dass das Verfahren in einem weiten Spektrum von Anwendungsfällen eingesetzt werden kann.
In einigen Bereichen des automatischen Theorembeweisens benötigt man das Wissen, dass Konstanten paarweise ungleich sind. Um dieses zu erreichen, fügt man Fakten, die dieses Wissen explizit angeben, zu den Wissensbasen hinzu. Wenn man diese Eigenschaft für viele Konstanten definieren muss, wird die Klauselmenge der Wissensbasen schnell sehr umfangreich und wegen der vielen - eigentlich irrelevanten - Ungleichheiten kann man den Blick auf das eigentlich formalisierte Problem verlieren. Da die Größe der Wissensbasis in vielen Fällen Einfluss auf die Geschwindigkeit hat, ist es auch aus diesem Grund sinnvoll, die Anzahl dieser Fakten gering zu halten. Die unique name assumption erlaubt auf die Einführung der Ungleichheits-Fakten zu verzichten, da sie festlegt, dass zwei Konstanten genau dann gleich sind, wenn ihre Interpretationen identisch sind. Auf diesem Wege lässt sich das Aufblähen von Wissensbasen mit Ungleichheits-Fakten verhinde. In dieser Arbeit wird der E-Hyper-Tableau-Kalkül erweitert um die unique name assumption nutzen zu können. Der in dieser Arbeit entwickelte Kalkül ist vollständig und korrekt, was durch formale Beweise in dieser Arbeit belegt wird. Um zu zeigen, dass die native Behandlung von Ungleichheiten dem Einführen von Ungleichheits-Fakten überlegen ist, wird der Kalkül in den Theorembeweiser E-KRHyper implementieren. Der Theorembeweiser E-KRHyper ist ein etabliertes System und basiert in seiner ursprünglichen Version auf dem E-Hyper-Tableau. Mit systematischen Tests wird dann gezeigt, dass die entwickelte Implementierung des erweiterten Kalküls nie schlechter ist, als der original E-KRHyper, diesen aber in einigen Fällen in der Ausführungsgeschwindigkeit deutlich übertrifft.
Hinsichtlich der rapide anwachsenden Menge an jährlich produzierten Daten und der wachsenden Akzeptanz des Enterprise 2.0, müssen sich Unternehmen immer stärker mit dem Management ihrer Daten befassen. Inhalt, der unkoordiniert erstellt und abgelegt wird, kann zu Datensilos führen (Williams & Hardy 2011, S.57), welche lange Suchzeiten, unzugängliche Daten und in der Konsequenz monetäre Verluste hervorrufen können. Das "sich ausdehnende digitale Universum" zwingt Unternehmen zur Entwicklung neuer Archivierungslösungen und Records Management Richtlinien (Gantz et al. 2007, S.13). Enterprise Content Management (ECM) ist das Untersuchungsfeld, welches sich mit diesen Anforderungen beschäftigt. Es ist im wissenschaftlichen Kontext des Enterprise Information Management angesiedelt. Ziel dieser Bachelor-Arbeit ist es, herauszufinden in welchem Umfang aktuelle Enterprise Content Management Systeme (ECMS) diese neuen Anforderungen, vor allem die Archivierung von Daten aus dem Enterprise 2.0, unterstützen. Zu diesem Zweck wurden drei Szenarien erstellt, mit deren Hilfe zwei verschiedene Arten von ECMS (ein Open Source - und ein proprietäres System), ausgewählt auf Grundlage einer kurzen Marktübersicht, evaluiert werden sollen. Die Anwendung der Szenarien zeigt, dass sich die Software Anbieter über die Probleme der Industrie im Klaren sind: beide Programme stellen Funktionen zur Archivierung von Daten aus online Teamarbeit sowie Möglichkeiten zum Records Management zur Verfügung. Aber die Integration beider Funktionalitäten ist nicht oder nur unvollständig gelöst. An dieser Stelle werden neue Fragen - wie z.B. "Welche im Enterprise 2.0 anfallenden Daten besitzen die Wichtigkeit, als "Business Record" gespeichert zu werden?" - aufgeworfen und müssen in zukünftiger Forschung betrachtet werden.
Dualizing marked Petri nets results in tokens for transitions (t-tokens). A marked transition can strictly not be enabled, even if there are sufficient "enabling" tokens (p-tokens) on its input places. On the other hand, t-tokens can be moved by the firing of places. This permits flows of t-tokens which describe sequences of non-events. Their benefiit to simulation is the possibility to model (and observe) causes and effects of non-events, e.g. if something is broken down.
Cloud-Computing ist aktuell ein besonderer Trend in der IT-Branche. ERP-Systeme sind in den heutigen Unternehmen ebenfalls nicht mehr wegzudenken. Durch die Analyse ausgewählter Literatur wird aufgezeigt, dass Cloud-Computing als Betriebsmodell für ERP-Systeme besonderer Untersuchung bedarf, da beim Zusammenspiel dieser Technologien noch unterschiedliche Herausforderungen geklärt werden müssen. Darauf aufbauend werden mit Hilfe von drei verschiedenen Praxispartnern Fallstudien zu deren Cloud-ERP-Lösungen erstellt, um in einem nächsten Schritt die theoretische Literatur mit den praktischen Ergebnissen zu vergleichen.
Ziel dieser Arbeit ist es mit Hilfe der Forschungsfragen, differenzierte Nutzenaspekte von Cloud-ERP-Lösungen aufzudecken und zu erklären, wie die Theorie mit praktischen Erfahrungswerten von Experten übereinstimmt. Durch die Fallstudien wird deutlich, dass sich die drei unterschiedlichen Cloud-ERP-Anbieter vor allem durch den Umfang ihrer Software und die Unternehmensgrößen der Zielgruppen im Markt differenzieren. Zusätzlich zeigt sich im Analyseteil und Fazit der Arbeit, dass über die in der Theorie identifizierten Nutzenaspekte hinaus, zusätzliche Nutzenaspekte durch die Kombination von Cloud-ERP-Lösungen generiert werden können und dass es aktuell schon eine spezielle Zielgruppe für Cloud-ERP-Lösungen gibt. Für die Zukunft bleibt abzuwarten, wie sich der Cloud-ERP-Markt weiterentwickeln wird und welche weiteren Funktionalitäten in die Cloud ausgelagert werden können, sodass sich On-Demand ERP-Systeme zu einer Konkurrenz von On-Premise-Lösungen entwickeln können.
The goal of this Bachelor thesis is to implement and evaluate the "Simulating of Collective Misbelief"-model into the NetLogo programming language. Therefore, the model requirements have to be specified and implemented into the NetLogo environment. Further tool-related re-quirements have to be specified to enable the model to work in NetLogo. After implementation several simulations will be conducted to answer the research question stated above.
In dieser Ausarbeitung beschreibe ich die Ergebnisse meiner Untersuchungen zur Erweiterung des LogAnswer-Systemsmit nutzerspezifischen Profilinformationen. LogAnswer ist ein natürlichsprachliches open-domain Frage-Antwort-System. Das heißt: es beantwortet Fragen zu beliebigen Themen und liefert dabei konkrete (möglichst knappe und korrekte) Antworten zurück. Das System wird im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts der Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz von Professor Ulrich Furbach an der Universität Koblenz-Landau und der Arbeitsgruppe Intelligent Information and Communication Systems (IICS) von Professor Hermann Helbig an der Fernuniversität Hagen entwickelt. Die Motivation meiner Arbeit war die Idee, dass der Prozess der Antwortfindung optimiert werden kann, wenn das Themengebiet, auf das die Frage abzielt, im Vorhinein bestimmt werden kann. Dazu versuchte ich im Rahmen meiner Arbeit die Interessensgebiete von Nutzern basierend auf Profilinformationen zu bestimmen. Das Semantic Desktop System NEPOMUK wurde verwendet um diese Profilinformationen zu erhalten. NEPOMUK wird verwendet um alle Daten, Dokumente und Informationen, die ein Nutzer auf seinem Rechner hat zu strukturieren. Dazu nutzt das System ein sogenanntes Personal Information Model (PIMO) in Form einer Ontologie. Diese Ontologie enthält unter anderem eine Klasse "Topic", welche die wichtigste Grundlage für das Erstellen der in meiner Arbeit verwendeten Nutzerprofile bildete. Konkret wurde die RDF-Anfragesprache SPARQL verwendet, um eine Liste aller für den Nutzer relevanten Themen aus der Ontologie zu filtern. Die zentrale Idee meiner Arbeit war es nun diese Profilinformationen zur Optimierung des Ranking von Antwortkandidaten einzusetzen. In LogAnswer werden zu jeder gestellten Frage bis zu 200 potentiell relevante Textstellen aus der deutschen Wikipedia extrahiert. Diese Textstellen werden auf Basis von Eigenschaften (wie z.B. lexikalische Übereinstimmungen zwischen Frage und Textstelle) geordnet, da innerhalb des zur Verfügung stehenden Zeitlimits nicht alle Kandidaten bearbeitet werden können.
Mein Ansatz verfolgte das Ziel, diesen Algorithmus durch Nutzerprofile so zu erweitern, dass Antwortkandidaten, welche für den Benutzer relevante Informationen enthalten, höher in der Rangfolge eingeordnet werden. Zur Umsetzung dieser Idee musste eine Methode gefunden werden, um zu bestimmen ob ein Antwortkandidat mit dem Profil übereinstimmt. Da sich die in einer Textstelle enthaltenen Informationen in den meisten Fällen auf das übergeordnete Thema des Artikels beziehen, ohne den Namen des Artikels explizit zu erwähnen, wurde in meiner Implementierung der Artikelname betrachtet, um zu ermitteln, zu welchem Themengebiet die Textstelle Informationen liefert. Als zusätzliches Hilfsmittel wurde außerdem die DBpedia-Ontologie eingesetzt, welche die Informationen der Wikipedia strukturiert im RDF Format enthält. Mit Hilfe dieser Ontologie war es möglich, jeden Artikel in Kategorien einzuordnen, die dann mit den im Profil enthaltenen Stichworten verglichen wurden. Zur Untersuchung der Auswirkungen des Ansatzes auf das Ranking-Verfahren wurden mehrere Testläufe mit je 200 Testfragen durchgeführt. Die erste Testmenge bestand aus zufällig ausgewählten Fragen, die mit meinem eigenen Nutzerprofil getestet wurden. Dieser Testlauf lieferte kaum nutzbare Ergebnisse, da nur bei 29 der getesteten Fragen überhaupt ein Antwortkandidat mit dem Profil in Verbindung gebracht werden konnte. Außerdem konnte eine potentielle Verbesserung der Ergebnisse nur bei einer dieser 29 Fragen festgestellt werden, was zu der Schlussfolgerung führte, dass der Einsatz von Profildaten nicht für Anwendungsfälle geeignet ist, in denen die Fragen keine Korrelation mit dem genutzten Profil aufweisen.
Da die Grundannahme meiner Arbeit war, dass Nutzer in erster Linie Fragen zu den Interessensgebieten stellen, welche sich aus ihrem Profil ableiten lassen, sollten die weiteren Testläufe genau diesen Fall beleuchten. Dazu wurden 200 Testfragen aus dem Bereich Sport ausgewählt und mit einem Profil getestet, welches Stichworte zu unterschiedlichen Sportarten enthielt. Die Tests mit den Sportfragen waren wesentlich aussagekräftiger. Auch hier deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass der Ansatz kein großes Potential zur Verbesserung des Rankings hat. Eine genauere Betrachtung einiger ausgewählter Beispiele zeigte allerdings, dass die Integration von Profildaten für bestimmte Anwendungsfälle, wie z.B. offene Fragen für die es mehr als eine korrekte Antwort gibt, durchaus zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen kann. Außerdem wurde festgestellt, dass viele der schlechten Ergebnisse auf Inkosistenzen in der DBpedia-Ontologie und grundsätzliche Probleme im Umgang mit Wissensbasen in natürlicher Sprache beruhen.
Die Schlussfolgerung meiner Arbeit ist, dass der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz zur Integration von Profilinformationen für den aktuellen Anwendungsfall von LogAnswer nicht geeignet ist, da vor allem Faktenwissen aus sehr unterschiedlichen Domänen abgefragt wird und offene Fragen nur einen geringen Anteil ausmachen.
Systematische Untersuchung der Android-Plattform im konzeptuellen Rahmen des 101companies Projektes
(2012)
In der vorliegenden Arbeit untersuche ich die Android-Plattform. Ich demonstriere drei verschiedene Implementationen, die sowohl Features und Technologien des 101companies Projektes abdecken als auch neue Android spezifische Besonderheiten in das Projekt integrieren. Die Implementationen zeigen Anwendungen die in der realen Welt benutzt werden können.