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This work addresses the challenge of calibrating multiple solid-state LIDAR systems. The study focuses on three different solid-state LIDAR sensors that implement different hardware designs, leading to distinct scanning patterns for each system. Consequently, detecting corresponding points between the point clouds generated by these LIDAR systems—as required for calibration—is a complex task. To overcome this challenge, this paper proposes a method that involves several steps. First, the measurement data are preprocessed to enhance its quality. Next, features are extracted from the acquired point clouds using the Fast Point Feature Histogram method, which categorizes important characteristics of the data. Finally, the extrinsic parameters are computed using the Fast Global Registration technique. The best set of parameters for the pipeline and the calibration success are evaluated using the normalized root mean square error. In a static real-world indoor scenario, a minimum root mean square error of 7 cm was achieved. Importantly, the paper demonstrates that the presented approach is suitable for online use, indicating its potential for real-time applications. By effectively calibrating the solid-state LIDAR systems and establishing point correspondences, this research contributes to the advancement of multi-LIDAR fusion and facilitates accurate perception and mapping in various fields such as autonomous driving, robotics, and environmental monitoring.
Colonoscopy is one of the best methods for screening colon cancer. As the automatic detection of polyps in endoscopic images is a challenging task for image processing, a variety of research groups have proposed methods that try to fulfill this task to develop a system which supports the doctors during examination. However, the problem is still "at least partially" not solved. This paper gives a summary of 16 different polyp detection methods published in the last ten years. We found out that the major draw-back of many approaches is the lack of representative video data, which hinders comparison and evaluation of the published methods.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
ERP-Systeme stellen einen wichtigen Kompetenzbereich der Forschungsgruppe Betriebliche Anwendungssysteme (FG BAS) am Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik (IWVI) der Universität Koblenz-Landau dar. In enger Zusammenarbeit mit Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft vermittelt die Forschungsgruppe sowohl Grundlagenforschung als auch praxisbezogenes Wissen an Studierende und Unternehmen. Der vorliegende Arbeitsbericht "Künftige Anforderungen an ERP-Systeme: Deutsche Anbieter im Fokus" beleuchtet auf vier Ebenen die Architektur, die verwendete Technologie, die praktischen Einsatzmöglichkeiten und die allgemeine Marktsituation aktueller ERP-Systeme auf dem deutschsprachigen Markt. Ein besonderer Dank geht in diesem Zusammenhang an Peter Herzog (zum damaligen Zeitpunkt Marketingleiter der Bison AG), der die Idee einer solchen Untersuchung hatte und die FG BAS mit deren Durchführung betraute. Die Studie wurde vom Sommer 2007 bis zum Frühling 2008 von Norbert Frick im Rahmen seiner Diplomarbeit im Fach Informatik durchgeführt. Die Auswertung der Ergebnisse wurde inhaltlich und wissenschaftlich betreut von Prof. Dr. Petra Schubert. Die Arbeit entstand aufgrund von Literaturrecherchen, schriftlichen Umfragen und Telefoninterviews mit ERPAnbietern.
Die vorliegende Arbeit bildet den Abschluss eines Forschungspraktikums von Studierenden der Masterstudiengänge Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik unter Betreuung der wissenschaftlichen Mitarbeiterin Daniela Simić-Draws und von Prof. Dr. Rüdiger Grimm. Eine wesentliche Vorlage zu dieser Arbeit war ein Vorgehensmodell zur Sicherheitsanalyse von Geschäftsprozessen, das von D. Simić-Draws im Rahmen ihrer Dissertation erarbeitet wird und zu dessen laufender Verbesserung dieses studentische Forschungspraktikum wertvolle Hinweise liefern konnte. Als Anwendungsbeispiel wurden die sicherheitskritischen Prozesse "Kommunalwahl" und "Geldauszahlung am Bankautomaten" gewählt, weil die Arbeitsgruppe von Prof. Grimm in diesen beiden Anwendungen aus vorhergehender wissenschaftlicher Arbeit Erfahrung gesammelt hat. Insbesondere zum Anwendungsbeispiel "Kommunalwahl" hatte sich dankenswerterweise das Ordnungsamt Koblenz, das für die Kommunalwahlen zuständig ist, unter aktiver Mithilfe ihres Leiters Dirk Urmersbach zur Zusammenarbeit angeboten, so dass dieser Geschäftsprozess wirklichkeitsnah untersucht werden konnte.
In recent years, traceability has been more and more universally accepted as being a key factor for the success of software development projects. However, the multitude of different, not well-integrated taxonomies, approaches and technologies impedes the application of traceability techniques in practice. This paper presents a comprehensive view on traceability, pertaining to the whole software development process. Based on graph technology, it derives a seamless approach which combines all activities related to traceability information, namely definition, recording, identification, maintenance, retrieval, and utilization in one single conceptual framework. The presented approach is validated in the context of the ReDSeeDS-project aiming at requirements-based software reuse.
Der Fachbereich 4: Informatik forscht und lehrt in einem diversifzierten Spektrum der Digitalisierung von Wirtschaft, Gesellschaft und öffentlicher Verwaltung. Die Themen schließen Grundlagenforschung und anwendungsorientierte sowie interdisziplinäre Forschung und Lehre ein. Sie reichen von der Kerninformatik bis zu grafschen und ökonomischen Aspekten der Informationsverarbeitung, wie nachfolgende Grafk verdeutlicht (die einzelnen Institute und ihre zugehörigen Arbeitsgruppen stellen sich in den nachfolgenden Kapiteln vor):
Der Fachbereich 4 (Informatik) besteht aus fünfundzwanzig Arbeitsgruppen unter der Leitung von Professorinnen und Professoren, die für die Forschung und Lehre in sechs Instituten zusammenarbeiten.
In jedem Jahresbericht stellen sich die Arbeitsgruppen nach einem einheitlichen Muster dar, welche personelle Zusammensetzung sie haben, welche Projekte in den Berichtszeitraum fallen und welche wissenschaftlichen Leistungen erbracht wurden. In den folgenden Kapiteln werden einzelne Parameter aufgeführt, die den Fachbereich in quantitativer Hinsicht, was Drittmitteleinwerbungen, Abdeckung der Lehre, Absolventen oder Veröffentlichungen angeht, beschreiben.
Der Fachbereich 4 (Informatik) besteht aus fünfundzwanzig Arbeitsgruppen unter der Leitung von Professorinnen und Professoren, die für die Forschung und Lehre in sechs Instituten zusammenarbeiten.
In jedem Jahresbericht stellen sich die Arbeitsgruppen nach einem einheitlichen Muster dar, welche personelle Zusammensetzung sie haben, welche Projekte in den Berichtszeitraum fallen und welche wissenschaftlichen Leistungen erbracht wurden. In den folgenden Kapiteln werden einzelne Parameter aufgeführt, die den Fachbereich in quantitativer Hinsicht, was Drittmitteleinwerbungen, Abdeckung der Lehre, Absolventen oder Veröffentlichungen angeht, beschreiben.