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.
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.
3D-Modelle werden heute in vielen Bereichen wie Multimedia Anwendungen, Robotik oder der Filmindustrie immer wichtiger. Besonders interessant ist dabei die Erstellung eines 3D-Modells aus einer monokularen Bilderserie, da die hierfür nötigen Kameras immer günstiger, kleiner und ausgereifter produziert werden. Geeignetere Kameras werden in immer mehr Geräten wie Smartphones, Tablet-PCs, Autos etc. verbaut, wodurch sich ein großes Potential für die Verwendung dieser Rekonstruktionstechnik ergibt.
Als Grundlage dieser Arbeit dient eine mit einer kalibrierten Kamera aufgenommene Bilderserie. Aus dieser werden 2D-Punktkorrespondenzen, mit den verbreiteten SURF-Features oder den A-KAZE-Features gewonnen. Aufbauend auf den 2D-Punktkorrespondenzen kann aus diesen mit Hilfe verschiedener Algorithmen ein 3D-Modell in Form einer Punktwolke und Kameraposen rekonstruiert werden.
Um Fehler in dem entstandenen Modell gering zu halten, wird insbesondere aufrnden Bündelausgleich zur Fehlerminimierung eingegangen. Anschließend wird dasrnneben dieser Arbeit entstandene Programm zur 3D-Rekonstuktion und Visualisierung des 3D-Modells erläutert. Das implementierte System wird anschließend anhand von Statistiken evaluiert und die hieraus gewonnenen Erkentnisse präsentiert.
Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und einrnAusblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
Diese Arbeit vermittelt einen grundlegenden Überblick über die Funktionsweise und Implementierung von aktuellen Voxelisierungsstrategien auf der GPU. Neben etablierten Voxelisierungsverfahren mithilfe der Rasterisierungspipeline werden neue Möglichkeiten mithilfe von GPGPU-Programmierung untersucht. Auf der Basis der Programmiersprache C++ und der Grafikbibliothek OpenGL wird die Implementierung mehrerer Verfahren erläutert.rnDie Verfahren werden hinsichtlich der Performanz und der Qualität der Voxelisierung verglichen und im Bezug auf mögliche Anwendungsfälle kritisch bewertet. Weiterhin werden zwei Beispielanwendungen beschrieben, in denen die Verwendung einer voxelisierten Szene eine Erweiterung von bestehenden Echtzeitgrafikverfahren ermöglicht. Zu diesem Zweck werden die Konzepte und die Implementierungen von Transmittance Shadow Mapping und von Reflective Shadow Mapping, das um voxelbasierte Umgebungsverdeckung erweitert wird, erläutert. Abschließend wird die anhaltende Relevanz von Voxelisierung in einem Ausblick auf aktuelle Forschungen und weitere Anwendungen und Erweiterungen der vorgestellten Verfahren aufgezeigt.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Qualitätssicherungsansätzen für modellbasierte SRS (d.h. Lasten- und Pflichtenhefte), im Speziellen mit SRS-Modellen und SRS-Modellvisualisierungen (d.h. Diagrammen). Das Besondere an modellbasierten SRS-Dokumentationen ist, dass sie durch einen Dokumentationsgenerator aus dem Input SRS-Modell, SRS-Modellvisualisierungen und modellexternen Texten generiert werden. Um die Qualität der Dokumentation zu sichern, muss somit die Qualität der folgenden vier Faktoren gesichert werden: SRS-Modell, SRS-Modellvisualisierungen, modellexterne Texte und Dokumentationsgenerator. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Qualitätsbegriff für SRS-Modelle und -Modellvisualisierungen zu definieren und ein Vorgehen zur Realisierung automatischer Qualitätsprüfung, -messung und -bewertung (d.h. Qualitätssicherung) im Modellierungswerkzeug Innovator aufzuzeigen.
In der vorliegenden Forschungsarbeit wird ein Leitfaden zur Überprüfung von Geschäfts-modellen entwickelt. Dabei wird insbesondere die Situation junger, innovativer Unter-nehmen (Startups) berücksichtigt. Diese Unternehmen agieren unter einer hohen Unsi-cherheit oder Ungewissheit. Es ist daher kaum möglich über quantitative Daten eine so-lide Prognose für den Erfolg des Unternehmens abzugeben. Die Evaluation von innovativen Geschäftsmodellen stellt eine Forschungslücke dar.
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.
Zur Planung von Veranstaltungen werden Menschenmengen-Simulationen eingesetzt, die die Evakuierung der Menschenmenge simulieren, um eventuelle Gefahren einschätzen und vermeiden zu können. Diese Menschenmengen-Simulationen analysieren zum größten Teil nur den Bewegungsfluss einer Menschenmenge. Oft werden physische und psychische Faktoren in diesen Simulationen nicht bedacht und verhindern dadurch, Kollisionen zwischen Agenten abzubilden wie deren Umfallen und das sich verändernde Verhalten auf äußere Einflüsse.
Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit das Ziel verfolgt, das psychische Verhalten und die physischen Krafteinwirkungen der Menschenmenge zu untersuchen. Dazu wurde eine echtzeitfähige Menschenmengen-Simulation entwickelt, die zum einen Verfahren für Videospiele und zum anderen eine Verhaltens-KI für die Agenten der Simulation beinhaltet. Mit Rigid Bodies aus einer Physik-Engine wurde die physikalische Repräsentation der Agenten realisiert, um physische Interaktionen der Agenten untereinander und mit der Umwelt sowie die Fortbewegung der Agenten physikalisch plausibel umzusetzen. Zur Fortbewegung der Agenten wurde zusätzlich das Verfahren von Navigationmeshes und ein geeigneter Algorithmus zur Kollisionsvermeidung realisiert.
Mit der Entwicklung einer Verhaltens-KI wurde ein physisch-psychischer Zustand entworfen, der sich aus einem Stressniveau als psychischer und aus einem Gesundheitswert als physischer Zustand zusammensetzt. Die entwickelte Simulation kann physische Faktoren wie das Gedränge von Agenten oder das Erdrücken eines Agenten sowie die Interaktion der Agenten mit ihrer Umwelt darstellen und psychische Faktoren wie Stress visuell abbilden.
Anhand einer Evaluation von durchgeführten Testszenarien der Simulation wurde untersucht, ob eine Kombination von physischen und psychischen Faktoren in einer Simulation erfolgreich umsetzbar ist und einen Aufschluss über das Verhalten der Agenten in gefährlichen oder stressbehafteten Situationen gibt. Zusätzlich wurde der Nutzen der Komplexität der physikalischen Repräsentation analysiert.
Ziel dieser Ausarbeitung ist es, das Wippe-Experiment gemäß dem Aufbau innerhalb der AG Echtzeitsysteme unter Leitung von Professor Dr. Dieter Zöbel mithilfe eines LEGO Mindstorms NXT Education-Bausatzes funktionsfähig nachzubauen und das Vorgehen zu dokumentieren. Der dabei entstehende Programmcode soll didaktisch aufbereitet und eine Bauanleitung zur Verfügung gestellt werden. Dies soll gewährleisten, dass Schülerinnen und Schüler auch ohne direkten Zugang zu einer Hochschule oder ähnlichem Institut den Versuchsaufbau Wippe möglichst unkompliziert im Klassenraum erleben können.