Datenverarbeitung; Informatik
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Institute
Entscheidungskriterien für SaaS-Services bei KMUs - Ergebnisse einer empirischen Untersuchung
(2017)
Ziel der Arbeit ist die Untersuchung von Visualisierungsmöglichkeiten von Daten mit Hilfe von selbstorganisierenden Karten. Hierbei sind sowohl musterbezogene, als auch musterunabhängige Varianten zu betrachten. Die Verfahren sollen prototypisch in ein Programmsystem umgesetzt werden, welches ohne Installation über das Netz nutzbar ist. Der Lernprozess ist geeignet darzustellen. Hierzu sind selbstorganisierende Karten im theoretischen Überblick zu beleuchten und für den Schwerpunkt Visualisierung trainierter Karten zu vertiefen. Anhand der im Verlauf der Diplomarbeit erzielten praktischen und theoretischen Erkenntnisse soll eine Bewertung und Systematisierung der Visualisierungsvarianten erstellt werden. Diplomarbeit Abgabe: 03.03.2006 Kolloqium: 07.04.2006 Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn
In dieser Arbeit werden Achsdrehmomente und Motorlast eines Industrieroboters der
Firma FANUC analysiert, um diese über eine Logging-Software zu optimieren. Das
Ziel ist es, über die Aufzeichnung der Motordaten, mechanische Belastungen an den
Motoren der Robotergelenke zu reduzieren. Durch diesen Ansatz können Bewegungen
des Roboters optimiert und Traglasten maximiert werden.
Die zur Zeit angebotene Robotersteuerung des Herstellers bietet nur wenig zeitlich aufgelöste Diagnoseoptionen.
Die vorgestellte Lösung unterscheidet sich von anderen Lösungen darin, dass keine
Verkabelung von zusätzlicher Hardware notwendig ist. Auch muss keine zusätzliche,
kostenpflichtige Software installiert werden.
Der in dieser Arbeit verfolgte Ansatz implementiert eine webbasierte Logging-Software für einen Client-PC und ein KAREL
Programm für einen FANUC Roboter, welches als Schnittstelle dient.
Die Parameter Drehmoment(Disturbance Torque, Torque Monitor) und Motorstrom
(OVC Monitor) konnten periodisch alle 50ms von der Robotersteuerung aufgezeichnet
und anschließend zeitlich aufgelöst dargestellt werden. Es wurden Experimente mit
verschiedenen Geschwindigkeiten, Achsstellungen und Traglasten durchgeführt.
Ein signifikantes Ergebnis konnte bei der Reduzierung der Motorlast unter Verwendung von
Beschleunigungsrampen festgestellt werden. Auch wurde der negative Einfluss einer
inkorrekt eingestellten Traglast bei der Ansteuerung der Motoren nachvollzogen und
aufgezeichnet. In einem Kundenprojekt konnte die Software erfolgreich zur Machbarkeitsanalyse eingesetzt werden.
In dieser Masterarbeit wird der Einsatz von Deepfakes im Marketing untersucht. Es geht darum, Deepfake-Marketing zu analysieren und vier eigene Deepfakes zu erstellen, um mögliche Effekte bei Rezipienten zu erkennen. Dazu wird die folgende Forschungsfrage „Welche Effekte lösen hyperpersonalisierte Werbebotschaften durch Deepfakes bei Probanden aus?“ aufgestellt.
Für die Beantwortung der Forschungsfrage wird zunächst die Personalisierung von Werbung, sowie Deepfakes im Allgemeinen thematisiert. Im Anschluss daran wurden die Vor- und Nachteile der Hyperpersonalisierung durch die Integration von Deepfakes in die Werbung analysiert und vier eigene Deepfakes auf Basis realer Video-Werbungen generiert.
Zur Überprüfung der möglichen Effekte bei Rezipienten wurde eine Online-Umfrage erarbeitet, bei der 22 Probanden die vier selbst produzierten Deepfakes sahen und Fragen zu ihrer persönlichen Einstellung zur Personalisierung durch Deepfakes mitteilten. Die Ergebnisse der nicht repräsentativen Umfrage zeigen, dass sich die Auswirkungen bei hyperpersonalisierten Werbebotschaften durch Deepfakes primär in zwei Kategorien einordnen lassen: positive Überraschung und Misstrauen.
Im Detail können die Probanden Deepfakes nicht eindeutig erkennen und wünschen sich eine offene Deklarierung von Deepfake- Inhalten in der Werbung. Bereits 4 von 10 Teilnehmern würden sogar ihre Daten für die Produktion von Deepfake-Werbung zur Verfügung stellen. Doch auch die Angst vor dem Missbrauch persönlicher Daten und möglichen Gefahren, welche von Deepfakes ausgehen könnten, belasten die Teilnehmer. Für zukünftige Forschung bietet sich an, zur Produktvermarktung mit Deepfake-Werbung weiterzuforschen. Dafür bedarf es in erster Linie eine umfangreichere Datenerhebung.
Mathematik für Informatiker
(2011)
Im Rahmen dieser Arbeit wird die Architektur einer Cloud-Infrastruktur als Betriebsplattform
für Software-as-a-Service-Angebote entworfen, die auf Basis von Software-Containern funktioniert. Sie soll nach den Anforderungen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik abgesichert werden.
Angelehnt an eine der drei Vorgehensweisen des BSI-Standards 200–2 werden die wesentlichen Komponenten dieser Plattform als Informationsverbund definiert. Zudem werden für diese Teile Auswahlkriterien aus den Bausteinen des IT-Grundschutz-Kompendiums und den allgemeinen Empfehlungen der Fachliteratur nach Stand der Technik abgeleitet.
Optionen für die einzelnen Komponenten und Strukturen werden vorgestellt. Anhand der
vorher definierten Kriterien wird eine Auswahl getroffen und ein Entwurf konstruiert.
Abschließend wird dieser Entwurf hinsichtlich des erzielbaren Schutzniveaus bewertet und
als Ausblick die Möglichkeit betrachtet, eine Umsetzung des Entwurfs nach ISO 27001 basierend
auf dem IT-Grundschutz zertifizieren zu lassen.
1. Einleitung 2. Grundlagen der Fotografie 2.1. Grundbegriffe 2.1.1. Brennweite 2.1.2. Blende 2.1.3. Belichtungszeit / Verschlusszeit 2.2. Objektive 2.3. Abbildungsfehler 2.3.1. Verzeichnungen 2.3.2. Perspektivische Verzerrung 2.3.3. Vignettierung 2.3.4. Chromatische Aberration 3. Panoramen 3.1. Ursprung und Entwicklungen 3.2. Projektion digitaler Panoramen 3.2.1. Planare Panoramen 3.2.2. Zylindrische Panoramen 3.2.3. Sphärische Panoramen 3.2.4. Kubische Panoramen 3.3. Workflow zur Erstellung eines digitalen Panoramas 3.4. Ausrüstung 3.4.1. Kamera 3.4.2. Objektiv 3.4.3. Stativ und Panoramakopf 3.5. Die Aufnahme 3.5.1. Überlappung und Anzahl der Bilder 3.5.2. Nodalpunkt 3.5.3. Kameraeinstellungen 3.6. Stitching 4. High Dynamic Range Imaging 4.1. Einführung 4.2. Kontrastunterschiede von Auge und 4.3. Aufnahme von HDR-Bildern 4.4. Erstellen von HDR-Bildern 4.5. Tonemapping 4.5.1. Globale Operatoren 4.5.2. Lokale Operatoren 5. HDR-Panoramen 5.1. Die Aufnahme 5.2. Workflow 5.2.1. Variante 1: HDRI nach dem Stitchen 5.2.2. Variante 2: HDRI vor dem Stitchen 5.2.3. Variante 3: Direktes HDR-Stitching 6. Veröffentlichung auf Webseiten 6.1. Anforderungen 6.2. QuickTime VR 6.3. Java 6.4. Flash 6.5. Zusammenfassung 7. HDRI-Software 7.1. Photomatix Pro 7.2. FDR Tools 7.3. Photoshop 8. Panorama-Software 8.1. Autostitch 8.2. Autopano Pro 8.3. PTGui 8.4. Panorama Studio 8.5. Photoshop 9. Fazit und Ausblick 10. Literaturverzeichnis